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醫學模擬/分類法

來自華夏公益教科書

據我們所知,目前還沒有針對基於VR的醫學模擬器的分類法。然而,分類法有很多好處

  • 提供標準化的術語和分類;
  • 有助於工程師、醫學專家、教育工作者和其他重要學科之間的交流;
  • 可以在任務分析後用於優先考慮元件;
  • 促進分析和驗證。

總之,分類法支援溝通和發展。

本頁面的分類法基於[1]。目的是使分類法更易於訪問,並支援社群驅動的擴充套件和更改。

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在醫學模擬領域,有大量的論文描述了模擬器和演算法。為了建立分類法,我們識別並分析了許多立場論文[2][3],現有模擬器的調查[4][5],僅舉幾例。

Satava 提出了五代模擬器:幾何解剖學、物理動力學建模、生理特性、微觀解剖學和生化系統[2]。此外,他還定義了醫學模擬器逼真度的以下要求:視覺保真度、物體之間的互動性、物體物理屬性、物體生理屬性和感官輸入。

Liu 等人[3] 區分了技術(可變形模型、碰撞檢測、視覺和觸覺顯示,以及組織建模和表徵)和認知元件(效能和培訓)。

Delingette [4] 將模擬器元件劃分為輸入裝置、手術模擬器(碰撞檢測和處理、幾何建模、物理建模、觸覺渲染和視覺渲染)和輸出裝置。

John 在最近的一篇綜述中[5],定義了三個領域:輸入資料、處理器和互動。其中,互動被細分為觸覺、顯示技術、其他硬體元件以及演算法和軟體。

分類法

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融合相關工作中定義和報告,我們提出了一個分類法(見下文概述),它包含三個主要類別:資料集硬體軟體。在以下內容中,我們將簡要定義每個類別,並提供一些示例,這些示例將在本書後面的章節中詳細討論。


  1. 資料集
    合成
    計算
    模型
    特定於受試者
    體內
    體外
  2. 硬體
    互動裝置
    基於感測器的
    道具
    處理單元
    固定式
    移動式
    輸出
    視覺
    觸覺
    聲學
  3. 軟體
    模型
    技術
    內容
    互動
    任務
    隱喻
    技術
    模擬
    靜態
    動態
    生理
    渲染
    視覺
    觸覺
    聲學

資料集

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合成數據集可以是計算的(例如,基於統計模型或啟發式演算法)或模型的(例如,由數字藝術家使用 3D 建模工具製作,或來自儀器 CAD 設計)。通常,這些是具有高度詳細紋理的良好網格化的曲面幾何體。另一種方法是特定於受試者的資料集。幾種醫學成像模式(例如,超聲、MRI、CT)允許重建體積資料,這些資料可以直接使用,也可以進行分割以進行進一步處理。此外,生理引數、組織特性和其他特性既可以體內測量,也可以體外測量。

互動裝置可以是基於感測器的,也可以是道具。基於感測器的裝置可以是商用現成產品、自行構建的原型或混合體,示例從遊戲機控制器到觸覺裝置和光學跟蹤系統。道具可以複製人體部位或儀器,這些部位或儀器要麼是增強的,要麼是跟蹤的,要麼只是整個裝置的被動部分。處理單元與用於模擬器的計算系統型別有關。這可以是固定式(例如,單核或多核系統、叢集或伺服器)或移動式系統(例如,手持裝置或流媒體客戶端)。此外,GPU 可用於並行化。最後,輸出可以透過多種模式實現,視覺觸覺聲學是最常見的。視覺元件可以進一步細分為不同的顯示型別:HMD、螢幕或投影螢幕,有或沒有立體渲染。同樣,觸覺被分為觸覺和本體感覺反饋。

模型是資料集和演算法之間的聯絡。它可以從兩個方面進行考慮:技術(例如,資料結構、LOD、對映[6] 等)和內容(例如,病人、儀器和環境[7])。醫學模擬器被接受的一個關鍵因素是與來自 HCI 和 3DUI 的眾多解決方案的互動。在這裡,我們可以區分任務(導航、選擇、操作[8]、會話管理、評估等)、隱喻(直接“自然”互動、手勢等[9])和技術(例如,GUI 元素、OSD 或註釋)。模擬被劃分為不同的級別:靜態(例如,固定結構解剖學、環境)、動態(例如,基於物理的碰撞檢測和處理[10]、剛體動力學或應用於軟組織的連續介質力學)和生理(例如,功能解剖學[11] 或生理組學專案)。渲染與模擬的結果緊密相連。它可以分為視覺觸覺聲學演算法。

參考文獻

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  1. Ullrich S, Knott T, Kuhlen T. Dissecting in Silico: Towards a Taxonomy for Medical Simulators. Studies in health technology and informatics. Newport Beach CA, USA. 2011, February. 163:677-679. IOS Press.
  2. a b Satava RM. Medical virtual reality. The current status of the future. Studies in Health Technology and Informatics. 1996;29:100–106.
  3. a b Liu A, Tendick F, Cleary K, Kaufmann C. A survey of surgical simulation: applications, technology, and education. Presence: Teleoper Virtual Environ. 2003;12(6):599–614.
  4. a b Delingette H, Ayache N. Soft Tissue Modeling for Surgery Simulation. In: Computational Models for the Human Body. Elsevier; 2004. p. 453–550.
  5. a b John NW. Design and implementation of medical training simulators. Virtual Reality. 2008;12(4):269–279.
  6. Rosse C, Mejino JLV. A reference ontology for biomedical informatics: the Foundational Model of Anatomy. J Biomed Inform. 2003 Dec;36(6):478–500.
  7. Harders M. Surgical Scene Generation for Virtual Reality-Based Training in Medicine. Springer-Verlag; 2008.
  8. Heinrichs WL, Srivastava S, Montgomery K, Dev P. The Fundamental Manipulations of Surgery: A Structured Vocabulary for Designing Surgical Curricula and Simulators. The Journal of the American Associacion of Gynecologic Laparoscopists. 2004;11(4):450–456.
  9. Bowman DA,Kruijff E,LaViola JJ,Poupyrev I. 3D 使用者介面:理論與實踐。Addison-Wesley 專業版;2004 年。
  10. Teschner M,Kimmerle S,Heidelberger B,Zachmann G,Raghupathi L,Fuhrmann A,Cani MP,Faure F,Magnenat-Thalmann N,Strasser W,Volino P. 可變形物體的碰撞檢測。計算機圖形論壇。2005 年 3 月;24(1):61–81。
  11. Ullrich S,Valvoda JT,Prescher A,Kuhlen T. 基於功能解剖學的人體模擬綜合架構。載於:2007 年醫學影像處理會議論文集。施普林格出版社;2007 年。第 328–332 頁。
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