CN111459050B - 一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于教育教学技术领域，公开了一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法，包括，上传病例数据；对上传的病例数据进行分析；采集护理病房内护理图像；通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取；通过图像处理程序处理提取图像；通过建模程序构建护理部位三维模型；通过护理建议程序给出护理建议；通过护理模拟程序模拟护理情景；通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析。本发明进行护理病房内护理图像的采集，实现多种护理案例获取；设置三维建模模块能实现护理部位的展现，实现教学深化。

Description

一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法

技术领域

本发明属于教育教学技术领域，尤其涉及一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法。

背景技术

目前，护理是实践性和应用性都很强的一个专业，在学校的学习期间单纯的理论知识不仅枯燥还易于实际情况脱离，因此常常需要结合实验、实训和课间见习作为理论支撑。近年来，学校通过大力加强校内外护理实训基地建设，实训条件日臻完善，在提高护生职业能力，培养护生综合素质，达到护理人才培养目标方便起到了重要作用。但是，目前进行护理教学的教材来源单一，为学生提供的真实护理案例少，无法实现对护理的全面讲解。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前进行护理教学的教材来源单一，为学生提供的真实护理案例少，无法实现对护理的全面讲解。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法。

本发明是这样实现的，一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法，所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法包括以下步骤：

第一步，通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；

第二步，对第一步采集的护理病房内护理图像进行对称性分析，得到对称模型；

第三步，将第二步得到对称模型应用到护理图像中，以原图像与其镜像图像的最大互信息为最优化条件计算最优化的中矢线；

第四步，计算原始图像与其基于最优化的中矢线镜像图像减影；

第五步，基于松弛迭代的初始区域跟踪：利用松弛迭代方法跟踪区域的初始边界；

第六步，根据得到的区域的初始边界，计算原始种子点和窗宽，利用均值漂移算法分割原始护理图像；

第七步，基于第六步得到分割后的护理图像进行拍摄位置估计；利用针对待处理的至少一个三维对象拍摄的至少一幅图像的几何关系，估计在拍摄每幅图像时的拍摄的位置、以及每幅图像上的匹配特征点的三维点坐标；

第八步，获得相关拍摄位置后，进行单图像平面轮廓生成，对于每幅图像，通过用于提取图像轮廓的深度学习模型，提取所述全景图像的平面轮廓；

第九步，进行尺度归一化，将所估计的在拍摄每幅图像时的拍摄位置的尺度和每幅图像的平面轮廓的尺度进行归一化，得到经过归一化的各图像的平面轮廓；

第十步，进行多对象拼接，基于所述经过归一化的各图像的平面轮廓，拼接得到多对象平面轮廓；

第十一步，基于第十步中得到的平面轮廓，通过建模程序构建护理部位三维模型；

第十二步，通过护理建议程序给出护理建议；通过护理模拟程序模拟护理情景；

第十三步，通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析；并利用显示器对相关信息进行显示。

进一步，所述第一步之前还需进行：

（1）通过数据上传程序上传病例数据；将病例进行归类，得到姓名、科室、病发时间、检查结果、处理建议五项信息；

（2）将分类信息转换成wordpages格式文件存储到存储器中；

（3）对检查结果中异常数值进行标注，并与处理建议进行对比，查看是否一一对应；

（4）将病例中的处理建议发送到人工后台终端，确定处理建议的正确性。

进一步，第三步中，所述计算最优化的中矢线的方法为：

任意给定过重心的一条直线；计算图像关于直线的对称图像；求原图像与镜像图像的互信息量；以互信息量为相似性测度，使用鲍威尔算法优化直线斜率，使得互信息量最大；确定最优化的中矢线。

进一步，第七步中，所述每幅图像是针对一个三维对象拍摄的，每个三维对象对应于一幅或多幅图像。

进一步，第十一步中，所述构建护理部位三维模型的方法为：

（1）基于所述图像处理步骤得到的经过归一化的各图像的平面轮廓，得到各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓；

（2）基于各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓，拼接得到在三维空间中的多对象平面轮廓；

（3）将拼接得到的在三维空间中的多对象平面轮廓转化为多对象3D模型。

进一步，第十二步中，所述给出护理建议的方法为：

从图像中提取局部特征描述符；

使用学习的判别字典对每个所述局部特征描述符进行编码，其中，所述学习的判别字典包括类别特定子字典，并惩罚与不同类别相关联的子字典的基础之间的相关性；

使用基于编码的局部特征描述符的、训练的机器学习型分类器对所述显微内镜图像中的组织进行分类，其中使用学习的判别字典从对每个所述局部特征描述符进行编码得到所述编码的局部特征描述符；并通过局部特征描述符对护理部位进行诊断，给出护理建议。

进一步，所述基于从训练图像中提取的局部特征描述符学习所述学习的判别字典包括：

学习类别特定的子字典和重构系数，所述类别特定的子字典和重构系数针对多个类别中的每个类别最小化从使用所有基础的那个类别的训练图像中提取的局部特征描述符的总重构残差和从使用与该类别相关联的子字典基础的类别的训练图像中提取的局部特征描述符的重构残差，并且惩罚从使用与该类别不相关联的子字典基础的类别的训练图像中提取的局部特征描述符的重构。

本发明的另一目的在于提供一种实施所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法的基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统，所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统包括：

护理图像采集模块、病例数据上传模块、存储模块、中央控制模块、通信模块、图像提取模块、图像分析模块、图像处理模块、三维建模模块、病例分析模块、护理建议模块、护理模拟模块、对比分析模块、显示模块；

护理图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；

病例信息上传模块，与中央控制模块连接，用于通过数据上传程序上传病例信息；

存储模块，与中央控制模块连接，用于通过云存储器进行护理图像和病理信息的存储；

中央控制模块，与护理图像采集模块、病例数据上传模块、存储模块、通信模块、图像提取模块、图像分析模块、图像处理模块、三维建模模块、病例分析模块、护理建议模块、护理模拟模块、对比分析模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行；

通信模块，与中央控制模块连接，用于通过通信装置进行通信；

图像提取模块，与中央控制模块连接，用于通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取；

图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序分析提取图像；

图像处理模块，与中央控制模块连接，用于通过图像处理程序处理提取图像；

三维建模模块，与中央控制模块连接，用于通过建模程序构建护理部位三维模型；

病例分析模块，与中央控制模块连接，用于通过病例分析程序分析上传病例信息；

护理建议模块，与中央控制模块连接，用于通过护理建议程序给出护理建议；

护理模拟模块，与中央控制模块连接，用于通过护理模拟程序模拟护理情景；

对比分析模块，与中央控制模块连接，用于通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器进行显示。

本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明进行护理病房内护理图像的采集，实现多种护理案例的获取，对学生护理知识的丰富有很大帮助；在护理教学中增加对病例的分析，帮助学生将理论与实践进行对比学习；三维建模模块的设置能够实现护理部位的展现，真实性更好，能够实现教学深化。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法的流程图。

图2是本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统的结构框图。

图2中：1、护理图像采集模块；2、病例数据上传模块；3、存储模块；4、中央控制模块；5、通信模块；6、图像提取模块；7、图像分析模块；8、图像处理模块；9、三维建模模块；10、病例分析模块；11、护理建议模块；12、护理模拟模块；13、对比分析模块；14、显示模块。

图3是本发明实施例提供的分析上传病例数据的方法的流程图。

图4是本发明实施例提供的用于教学部分进行提取的方法的流程图。

图5是本发明实施例提供的构建护理部位三维模型的方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统及教学方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法包括以下步骤：

S101，通过数据上传程序上传病例数据；通过病例分析程序分析上传病例数据。

S102，通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取。

S103，通过图像处理程序处理提取图像；通过建模程序构建护理部位三维模型。

S104，通过护理建议程序给出护理建议；通过护理模拟程序模拟护理情景。

S105，通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析。

如图2所示，本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统包括：

护理图像采集模块1、病例数据上传模块2、存储模块3、中央控制模块4、通信模块5、图像提取模块6、图像分析模块7、图像处理模块8、三维建模模块9、病例分析模块10、护理建议模块11、护理模拟模块12、对比分析模块13、显示模块14。

护理图像采集模块1，与中央控制模块4连接，用于通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集。

病例信息上传模块2，与中央控制模块4连接，用于通过数据上传程序上传病例信息。

存储模块3，与中央控制模块4连接，用于通过云存储器进行护理图像和病理信息的存储。

中央控制模块4，与护理图像采集模块1、病例数据上传模块2、存储模块3、通信模块5、图像提取模块6、图像分析模块7、图像处理模块8、三维建模模块9、病例分析模块10、护理建议模块11、护理模拟模块12、对比分析模块13、显示模块14连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行。

通信模块5，与中央控制模块4连接，用于通过通信装置进行通信。

图像提取模块6，与中央控制模块4连接，用于通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取。

图像分析模块7，与中央控制模块4连接，用于通过图像分析程序分析提取图像。

图像处理模块8，与中央控制模块4连接，用于通过图像处理程序处理提取图像。

三维建模模块9，与中央控制模块4连接，用于通过建模程序构建护理部位三维模型。

病例分析模块10，与中央控制模块4连接，用于通过病例分析程序分析上传病例信息。

护理建议模块11，与中央控制模块4连接，用于通过护理建议程序给出护理建议。

护理模拟模块12，与中央控制模块4连接，用于通过护理模拟程序模拟护理情景。

对比分析模块13，与中央控制模块4连接，用于通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析。

显示模块14，与中央控制模块4连接，用于通过显示器进行显示。

下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

实施例1：

本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法如图1所示，作为优选实施例，如图3所示，本发明实施例提供的分析上传病例数据的方法为：

S201，将病例进行归类，得到姓名、科室、病发时间、检查结果、处理建议五项信息。

S202，将分类信息转换成wordpages格式文件存储到存储器中。

S203，对检查结果中异常数值进行标注，并与处理建议进行对比，查看是否一一对应。

S204，将病例中的处理建议发送到人工后台终端，确定处理建议的正确性。

实施例2：

本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法如图1所示，作为优选实施例，如图4所示，本发明实施例提供的对护理图像中用于教学部分进行提取的方法为：

S301，对获取图像进行对称性分析，得到对称模型。

S302，将对称模型应用到护理图像中，以原图像与其镜像图像的最大互信息为最优化条件计算最优化的中矢线。

S303，计算原始图像与其基于最优化的中矢线镜像图像减影。

S304，基于松弛迭代的初始区域跟踪：利用松弛迭代方法跟踪区域的初始边界。

S305，根据得到的区域的初始边界，计算原始种子点和窗宽，利用均值漂移算法分割原始护理图像。

实施例2：

本发明实施例提供的基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法如图1所示，作为优选实施例，如图5所示，本发明实施例提供的构建护理部位三维模型的方法为：

S401，基于所述图像处理步骤得到的经过归一化的各图像的平面轮廓，得到各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓。

S402，基于各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓，拼接得到在三维空间中的多对象平面轮廓。

S403，将拼接得到的在三维空间中的多对象平面轮廓转化为多对象3D模型。

本发明通过数据上传程序上传病例数据；通过病例分析程序分析上传病例数据；通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取；通过图像处理程序处理提取图像；通过建模程序构建护理部位三维模型；通过护理建议程序给出护理建议；通过护理模拟程序模拟护理情景；通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法，其特征在于，所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法包括以下步骤：

第一步，通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；

第二步，对第一步采集的护理病房内护理图像进行对称性分析，得到对称模型；

第三步，将第二步得到对称模型应用到护理图像中，以原图像与其镜像图像的最大互信息为最优化条件计算最优化的中矢线；

第四步，计算原始图像与其基于最优化的中矢线镜像图像减影；

第五步，基于松弛迭代的初始区域跟踪：利用松弛迭代方法跟踪区域的初始边界；

第六步，根据得到的区域的初始边界，计算原始种子点和窗宽，利用均值漂移算法分割原始护理图像；

第七步，基于第六步得到分割后的护理图像进行拍摄位置估计；利用针对待处理的至少一个三维对象拍摄的至少一幅图像的几何关系，估计在拍摄每幅图像时的拍摄的位置、以及每幅图像上的匹配特征点的三维点坐标；

第八步，获得相关拍摄位置后，进行单图像平面轮廓生成，对于每幅图像，通过用于提取图像轮廓的深度学习模型，提取全景图像的平面轮廓；

第九步，进行尺度归一化，将所估计的在拍摄每幅图像时的拍摄位置的尺度和每幅图像的平面轮廓的尺度进行归一化，得到经过归一化的各图像的平面轮廓；

第十步，进行多对象拼接，基于所述经过归一化的各图像的平面轮廓，拼接得到多对象平面轮廓；

第十一步，基于第十步中得到的平面轮廓，通过建模程序构建护理部位三维模型；

第十二步，通过护理建议程序给出护理建议；通过护理模拟程序模拟护理情景；

第十三步，通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析；并利用显示器对相关信息进行显示；

第三步中，所述计算最优化的中矢线的方法为：

任意给定过重心的一条直线；计算图像关于直线的对称图像；求原图像与镜像图像的互信息量；以互信息量为相似性测度，使用鲍威尔算法优化直线斜率，使得互信息量最大；确定最优化的中矢线；

第十一步中，所述构建护理部位三维模型的方法为：

（1）基于图像处理步骤得到的经过归一化的各图像的平面轮廓，得到各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓；

（2）基于各单个三维对象的在三维空间中的平面轮廓，拼接得到在三维空间中的多对象平面轮廓；

（3）将拼接得到的在三维空间中的多对象平面轮廓转化为多对象3D模型；

第十二步中，所述给出护理建议的方法为：

从图像中提取局部特征描述符；

使用学习的判别字典对每个所述局部特征描述符进行编码，其中，所述学习的判别字典包括类别特定子字典，并惩罚与不同类别相关联的子字典的基础之间的相关性；

使用基于编码的局部特征描述符的、训练的机器学习型分类器对显微内镜图像中的组织进行分类，其中使用学习的判别字典从对每个所述局部特征描述符进行编码得到所述编码的局部特征描述符；并通过局部特征描述符对护理部位进行诊断，给出护理建议。

2.如权利要求1所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法，其特征在于，所述第一步之前还需进行：

（1）通过数据上传程序上传病例数据；将病例进行归类，得到姓名、科室、病发时间、检查结果、处理建议五项信息；

（2）将分类信息转换成wordpages格式文件存储到存储器中；

（3）对检查结果中异常数值进行标注，并与处理建议进行对比，查看是否一一对应；

（4）将病例中的处理建议发送到人工后台终端，确定处理建议的正确性。

3.如权利要求1所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法，其特征在于，第七步中，所述每幅图像是针对一个三维对象拍摄的，每个三维对象对应于一幅或多幅图像。

4.如权利要求1所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法，其特征在于，所述基于从训练图像中提取的局部特征描述符学习所述学习的判别字典包括：

学习类别特定的子字典和重构系数，所述类别特定的子字典和重构系数针对多个类别中的每个类别最小化从使用所有基础的那个类别的训练图像中提取的局部特征描述符的总重构残差和从使用与该类别相关联的子字典基础的类别的训练图像中提取的局部特征描述符的重构残差，并且惩罚从使用与该类别不相关联的子字典基础的类别的训练图像中提取的局部特征描述符的重构。

5.一种实施如权利要求1-4任意一项所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法的基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统，所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学系统包括：

护理图像采集模块、病例数据上传模块、存储模块、中央控制模块、通信模块、图像提取模块、图像分析模块、图像处理模块、三维建模模块、病例分析模块、护理建议模块、护理模拟模块、对比分析模块、显示模块；

护理图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像头进行护理病房内护理图像的采集；

病例信息上传模块，与中央控制模块连接，用于通过数据上传程序上传病例信息；

存储模块，与中央控制模块连接，用于通过云存储器进行护理图像和病理信息的存储；

中央控制模块，与护理图像采集模块、病例数据上传模块、存储模块、通信模块、图像提取模块、图像分析模块、图像处理模块、三维建模模块、病例分析模块、护理建议模块、护理模拟模块、对比分析模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常运行；

通信模块，与中央控制模块连接，用于通过通信装置进行通信；

图像提取模块，与中央控制模块连接，用于通过图像提取程序对护理图像中用于教学部分进行提取；

图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序分析提取图像；

图像处理模块，与中央控制模块连接，用于通过图像处理程序处理提取图像；

三维建模模块，与中央控制模块连接，用于通过建模程序构建护理部位三维模型；

病例分析模块，与中央控制模块连接，用于通过病例分析程序分析上传病例信息；

护理建议模块，与中央控制模块连接，用于通过护理建议程序给出护理建议；

护理模拟模块，与中央控制模块连接，用于通过护理模拟程序模拟护理情景；

对比分析模块，与中央控制模块连接，用于通过对比分析程序进行护理病房实际护理操作和教学模拟护理操作的对比与分析；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器进行显示。

6.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1-4任意一项所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法。

7.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-4任意一项所述基于双网互联的智慧仿真型护理教学方法。

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