CN111861822B - 病人模型构建方法、设备和医学教育系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种病人模型构建方法、设备和医学教育系统。该方法包括：获取输入的病例数据；获取预先构建的人物基础模型集合以及修饰模型集合，所述人物基础模型集合包括多个人物基础模型，所述修饰模型集合包括多个用于修饰所述人物基础模型的修饰模型；根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型。由于人物基础模型集合、修饰模型集合都是预先构建的，在构建病人模型的过程中，只有病例数据是需要通过简单的输入获得的，后续无需再进行任何模型的制作，就可以自动构建出病例数据对应的病人模型，降低了对操作者的专业要求，简化了病人模型的制作流程，降低了模型生产成本，提高了生产效率。
Description
技术领域
本申请涉及医学技术领域，尤其涉及一种病人模型构建方法、设备和医学教育系统。
背景技术
目前，在一些虚拟的医学教育软件中，有时候需要大量不同的病人模型来模拟医院的门诊情景来辅助教学或训练的实施，其中，如何完成需要的病人模型构建是一个非常重要的问题。
相关技术中，一般，采用三维人物建模方法构建病人模型，主要有三种方案：
一是基于三维软件建模方案：主要基于3DMAX或者MAYA等三维软件，利用一些基本的几何元素，如三角面、多边形、立方体和球体等，通过一系列几何操作，如平移、旋转、拉伸以及布尔运算等来构建复杂的几何模型。该方案的优点是高度灵活，具有非常大的创作自由度，可以用来做复杂的模型动画，但对操作者有一定的技能要求，需要专业人员参与制作，如果有大量虚拟模型和动作需求，需要非常高的人员和时间成本，效率低下。
二是基于仪器设备建模方案：可以通过三维扫描仪将真实世界的立体彩色信息转换为计算机能直接处理的数字信号，但是需要有对应模型的实物参考或者实物的照片视频作为参考，在没有病人影像资料的情况下，无法实现。
三是根据图像或视频建模方案：可以基于图像的建模和绘制(Image-BasedModeling andRendering,IBMR)技术，通过二维图像恢复景物的三维形体，但是也需要有对应模型的实物参考或者实物的照片视频作为参考,导致使用受限。
发明内容
本申请的目的是提供一种病人模型构建方法、设备和医学教育系统，以解决上述相关技术中的问题。
本申请的目的是通过以下技术方案实现的：
一种病人模型构建方法，包括：
获取输入的病例数据；
获取预先构建的人物基础模型集合以及修饰模型集合，所述人物基础模型集合包括多个人物基础模型，所述修饰模型集合包括多个用于修饰所述人物基础模型的修饰模型；
根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型。
可选的，所述人物基础模型包括骨骼特征；所述根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型，包括：
从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型；
基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征；
利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型；
将修饰完成后的所述人物基础模型作为所述病人模型。
可选的，所述病例数据至少包括性别和年龄；所述人物基础模型集合至少包括男性基础模型、女性基础模型和婴幼儿基础模型；
从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型，包括：
根据所述病例数据中的年龄和性别，从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型。
可选的，所述病例数据至少还包括身高、体重和生命体征信息，所述生命体征信息是指病例的身体各部分的健康情况；所述基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征，包括：
根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征。
可选的，所述方法还包括：获取所述人物基础模型的骨骼的默认高度，以及获取所述人物基础模型的骨骼的默认宽度、预先划分的多个肥胖度区间及对应的骨骼的宽度取值范围；
所述根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征，包括：
基于第一预设算法，根据所述病例数据中的身高计算所述人物基础模型的骨骼的实际高度，若计算出的所述实际高度不等于所述默认高度，按照所述实际高度调整所述人物基础模型的骨骼的高度；
基于第二预设算法，根据所述病例数据中的体重和身高计算病例的肥胖度，确定计算出的肥胖度所属的肥胖度区间和对应的骨骼的宽度取值范围，若所述默认宽度未落在计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内，将所述人物基础模型的骨骼的宽度调整到计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内；
根据所述生命体征信息，对经过高度、宽度调整后的所述人物基础模型的骨骼进行微调整。
可选的，所述方法还包括：获取所述人物基础模型的骨骼的高度取值范围，所述按照所述实际高度调整所述人物基础模型的骨骼的高度，包括：若所述实际高度未超出所述高度取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的高度调整至所述实际高度，若所述实际高度超出所述高度取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的高度调整至所述高度取值范围的上限。
可选的，所述修饰模型集合包括修饰贴图集合；所述修饰贴图集合包括以下项中的至少一项：
多个发型贴图；
多个服饰贴图；
不同年龄层的脸部皮肤贴图；
所述利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型，包括：
从所述修饰贴图集合中选择一组贴图；
将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上。
可选的，所述修饰模型集合还包括:声音模型集合和/或动作模型集合；所述声音模型集合包括多个声音模型；所述动作模型集合包括多个动作模型；所述将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上之后，所述方法还包括：
为所述人物基础模型选择并添加所述声音模型和/或所述动作模型。
一种病人模型构建设备，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如以上任一项所述的方法中各个步骤。
一种医学教育系统，所述医学教育系统包括第一智能设备、服务器和第二智能设备；
所述第一智能设备，用于获取考核者输入的病例数据并发送给所述服务器；
所述服务器，用于将所述病例数据发送给所述第二智能设备；
所述第二智能设备，用于判断所述病例数据是否已有对应的病人模型，如果没有，通过以上任一项所述的病人模型构建方法构建病人模型并存储。
本申请采用以上技术方案，具有如下有益效果：
本申请的方案中，由于人物基础模型集合、修饰模型集合都是预先构建的，在构建病人模型的过程中，只有病例数据是需要通过简单的输入获得的，后续无需再进行任何模型的制作，就可以自动构建出病例数据对应的病人模型，降低了对操作者的专业要求，简化了病人模型的制作流程，降低了模型生产成本，提高了生产效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的一种病人模型构建方法的流程图。
图2是本申请另一个实施例提供的一种病人模型构建设备的结构示意图。
图3是本申请另一个实施例提供的一种医学教育系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。
实施例
参见图1，图1是本申请一个实施例提供的一种病人模型构建方法的流程图。
如图1所示，本实施例提供一种病人模型构建方法，至少包括如下步骤：
步骤11、获取输入的病例数据。
其中，病例数据是指病例问诊时采集的基本的数据，至少可以包括姓名、性别、年龄，还可以包括身高、体重、生命特征信息，还可以包括科室、主诉、职业和病史等等。
生命特征主要是指身体的各部分，至少包括：
发型；
躯干；
头部：眼、耳、口、鼻；
四肢：左手臂、右手臂、左腿、右腿；
左手指：大拇指，食指，中指，无名指，小指；
右手指：大拇指，食指，中指，无名指，小指。
生命特征信息是指病例的身体各部分的健康情况，比如左手截肢、右腿微瘸、其他各项生命体征正常等等信息。
步骤12、获取预先构建的人物基础模型集合以及修饰模型集合，所述人物基础模型集合包括多个人物基础模型，所述修饰模型集合包括多个用于修饰所述人物基础模型的修饰模型。
实施中，可以基于年龄和性别设置人物基础模型集合，比如，人物基础模型集合至少可以包括男性基础模型、女性基础模型和婴幼儿基础模型。对于年龄比较小的，处于婴幼儿阶段时，比如0-3岁，外貌上性别区分不是很明显，可以对应设置一个婴幼儿基础模型，对于年龄比较大的，处于非婴幼儿阶段时，比如4岁及以上，进行性别区分，可以对应设置男性基础模型和女性基础模型。一般，3DMAX或者MAYA等三维软件中都会提供人物基础模型，所以，可以通过三维软件获取上述人物基础模型集合并存储。一般的人物基础模型可以包括头、躯干、手、脚和腿5个部分。
修饰模型集合可以包括修饰贴图集合，所述修饰贴图集合包括以下项中的至少一项：多个发型贴图；多个服饰贴图；多个脸部贴图，等等。实际应用时，可以按照发色(比如黑发、黄发等)、发型(比如长发、短发等)等参数设置多个不同的发型贴图。服饰贴图包括服装贴图和饰品贴图，实际应用中，可以按照裤子、鞋、手套、上衣等参数设置多个不同的服装贴图,可以设置分别设置背包、挂饰(比如眼镜、手表)、首饰等的饰品贴图，等等。对于脸部贴图，可以按照年龄层(比如0-3岁婴幼儿阶段，非婴幼儿阶段：4-16岁的少年、17-44岁的青年、45岁以上的老年)、肤色等参数设置多个不同的脸部皮肤贴图。这些贴图均可以通过色彩遮照贴图和法线贴图这两张贴图实现，减少内存消耗。
修饰模型集合还可以包括声音模型集合，声音模型集合包括多个声音模型，可以按照语速、语调、音色、性别、年龄、病史等参数设置多个不同的声音模型。
修饰模型集合还可以包括动作模型集合，动作模型集合可以包括坐、站、走等多个动作模型。
以上仅是修饰模型集合的举例，还可以根据实际需要构建更多的模型。
以上修饰模型集合仅进行一次构建并存储，即可重复使用，构建时，也可以通过3DMAX或者MAYA等三维软件进行构建，3DMAX或者MAYA等三维软件的实现方式为成熟的技术，此处不做详述。
步骤13、根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型。
本实施例中，由于人物基础模型集合、修饰模型集合都是预先构建的，在构建病人模型的过程中，只有病例数据是需要通过简单的输入获得的，后续无需再进行任何模型的制作，就可以自动构建出病例数据对应的病人模型，降低了对操作者的专业要求，简化了病人模型的制作流程，降低了模型生产成本，提高了生产效率。
其中，所述人物基础模型具体可以包括骨骼特征，相应的，本步骤13的具体实现方式可以是：从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型；基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征；利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型；将修饰完成后的所述人物基础模型作为所述病人模型。骨骼特征可以真实的反映出一个人的体型，本实施例中，在自动选择出与病例数据匹配的人物基础模型，确定出骨骼特征之后，也就是说，在确定出体型之后，自动利用预先构建好的修饰模型对人物基础模型进行修饰，得到的病人模型更加准确、逼真。
从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型时，具体可以包括：根据所述病例数据中的年龄和性别，从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型。若病例数据中的年龄所属的年龄段为婴幼儿阶段，从所述人物基础模型集合中选择婴幼儿模型，若病例数据中的年龄所属的年龄段为非婴幼儿阶段且病例数据中的性别为男，从所述人物基础模型集合中选择男性基础模型，若病例数据中的年龄所属的年龄段为非婴幼儿阶段且病例数据中的性别为女，从所述人物基础模型集合中选择女性基础模型。
由于以上身高、体重、生命特征信息都是与骨骼特征相关的，为了准确的得到人物基础模型的骨骼特征，基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征时，具体的可以根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征，下面对实现方式进行具体说明。
一些实施例中，上述方法还可以包括：获取所述人物基础模型的骨骼的默认高度，以及获取所述人物基础模型的骨骼的默认宽度(宽度反映骨骼的粗细)、预先划分的多个肥胖度区间及对应的骨骼的宽度取值范围；所述根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征，具体可以包括：
步骤一、基于第一预设算法，根据所述病例数据中的身高计算所述人物基础模型的骨骼的实际高度，若计算出的所述实际高度不等于所述默认高度，按照所述实际高度调整所述人物基础模型的骨骼的高度。
具体的，上述第一预设算法包括：人物基础模型的骨骼的实际身高＝2-(比例数据中的身高/100)。其中，比例数据中的身高的单位是cm。由于虚拟场景中的空间有限，为了与虚拟的问诊场景相匹配，可以限定身高的取值范围，基于此，上述方法还包括：获取所述人物基础模型的骨骼的身高取值范围，所述按照所述实际身高调整所述人物基础模型的骨骼的身高，包括：若所述实际身高未超出所述身高取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的身高调整至所述实际身高，若所述实际身高超出所述身高取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的身高调整至所述身高取值范围的上限。
比如，上述默认身高可以但不限于设置为0.5，相应的，人物基础模型的骨骼的身高取值范围可以设置为0-1。
步骤二、基于第二预设算法，根据所述病例数据中的体重和身高计算病例的肥胖度，确定计算出的肥胖度所属的肥胖度区间和对应的骨骼的宽度取值范围，若所述默认宽度未落在计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内，将所述人物基础模型的骨骼的宽度调整到计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内。当然，设置的肥胖度区间对应的宽度取值范围也是不能超过一个合理的范围的，避免构建出的病人模型失真严重，设置的肥胖度区间对应的宽度取值范围要落在0-1这个最大的宽度取值范围内。
第二预设算法包括身体质量指数(Body Mass Index，BMI)计算公式。也就是说，人物基础模型的骨骼的实际肥胖度＝比例数据中的体重/比例数据中的身高的平方。
比如，可以但不限于将预先划分的多个肥胖度区间及对应的骨骼的宽度取值范围作如下表所示的设置。
假设计算出的肥胖度是20，则应该是落在>18且<＝25这个肥胖度区间，那么，对应的骨骼的宽度的取值范围是0.4-0.6，如果默认宽度是0.5，那么就是落在了0.4-0.6内，无需调整。
步骤三、根据所述生命体征信息，对经过身高、肥胖度调整后的所述人物基础模型的骨骼进行微调整。
本步骤中，主要是做一些细节的改变，使得病人模型更加解决真实的病例，比如，若生命体征信息表明病例属于孕妇，还可以控制躯干部位的肚子大小使模型达到怀孕的效果，若生命体征信息表明某些身体部位有缺陷，也可以通过动态调整相应骨骼旋转、缩放最大限度还原病例真实身体体征，比如腿瘸，可以将腿部的骨骼调整弯曲。还可以随机生成并微调头部的眼睛的大小、瞳距、高度、深浅等，嘴巴的大小，鼻子的大小等等。
一些实施例中，利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型时，具体可以包括：从所述修饰贴图集合中选择一组贴图；将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上。具体实施时，对于脸部皮肤贴图，从不同年龄层的脸部皮肤贴图中选择出与所述病例数据中的年龄匹配的脸部皮肤贴图；对于发型贴图、服饰贴图，可以根据性别和年龄随机选择一组贴图，可以预先设置每个贴图被选中的概率，每个贴图被最适用的病例选中的概率高于被其他的病例选中的概率，比如对于长发的发型贴图，可以设置被女性选中的概率高于被男性选中的概率，对于首饰贴图，可以设置被女性选中的概率高于被男性选中的概率。
将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上后，还需要合并网格，消除贴图之间的接缝。
为了让病人模型更加逼真，所述将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上之后，上述方法还包括：为所述人物基础模型选择并添加所述声音模型和/或所述动作模型。同样，可以根据性别和年龄随机选择一个声音模型，可以预先设置每个声音模型被选中的概率，每个声音模型被最适用的病例选中的概率高于被其他的病例选中的概率，比如对于女性的声音模型，可以设置被女性选中的概率高于被男性选中的概率，对于老年的声音模型，可以设置被老年的病例选中的概率高于被其他年龄段的病例选中的概率。
需要说明的是，本申请实施例的方案可以应用到医学教育场景中，在一种医学教育场景中，医学教育系统包括第一智能设备、服务器和第二智能设备。其中，第一智能设备可以供老师等考核者输入的病例数据并发送给所述服务器；所述服务器将所述病例数据发送给所述第二智能设备；所述第二智能设备或者其中的软件和/或硬件的功能模块，可以为学生等被考核者提供虚拟的病人问诊的场景，对于接收的病例数据，可以判断所述病例数据是否已有对应的病人模型，如果没有，通过本申请提供的病人模型构建方法构建病人模型并存储，如果已经预先构建好并存储了病例数据对应的病人模型，直接调用即可。在实际应用过程中，可以预先构建好一些病人模型存储下来。
参见图2，图2是本申请另一个实施例提供的一种病人模型构建设备的结构示意图。
如图2所示，本实施例提供的一种病人模型构建设备，包括：
处理器201，以及与所述处理器201相连接的存储器202；
所述存储器202用于存储计算机程序；
所述处理器201用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如以上任意实施例所述的病人模型构建方法中各个步骤。
本申请实施例提供的病人模型构建设备的具体实施方案可以参考以上任意例的病人模型构建方法的实施方式，此处不再赘述。
参见图3，图3是本申请另一个实施例提供的一种医学教育系统的结构示意图。
如图3所示，本实施例提供的一种医学教育系统，所述医学教育系统包括第一智能设备301、服务器302和第二智能设备303；
所述第一智能设备301，用于获取考核者输入的病例数据并发送给所述服务器；
所述服务器302，用于将所述病例数据发送给所述第二智能设备；
所述第二智能设备303，用于判断所述病例数据是否已有对应的病人模型，如果没有，通过以上任意实施例所述的病人模型构建方法构建病人模型并存储。
本申请实施例提供的医学教育系统的具体实施方案可以参考以上任意例的病人模型构建方法的实施方式，此处不再赘述。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (4)
1.一种病人模型构建方法，其特征在于，包括：
获取输入的病例数据；
获取预先构建的人物基础模型集合以及修饰模型集合，所述人物基础模型集合包括多个人物基础模型，所述修饰模型集合包括多个用于修饰所述人物基础模型的修饰模型；
根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型；
所述方法还包括：获取人物基础模型的骨骼的默认高度，以及获取所述人物基础模型的骨骼的默认宽度、预先划分的多个肥胖度区间及对应的骨骼的宽度取值范围；
根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征，包括：
基于第一预设算法，根据病例数据中的身高计算所述人物基础模型的骨骼的实际高度，若计算出的所述实际高度不等于默认高度，按照所述实际高度调整所述人物基础模型的骨骼的高度；
基于第二预设算法，根据病例数据中的体重和身高计算病例的肥胖度，确定计算出的肥胖度所属的肥胖度区间和对应的骨骼的宽度取值范围，若默认宽度未落在计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内，将所述人物基础模型的骨骼的宽度调整到计算出的肥胖度所属的肥胖度区间对应的骨骼的宽度取值范围内；
根据所述生命体征信息，对经过高度、宽度调整后的所述人物基础模型的骨骼进行微调整；
所述方法还包括：获取所述人物基础模型的骨骼的高度取值范围，按照所述实际高度调整所述人物基础模型的骨骼的高度，包括：若所述实际高度未超出所述高度取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的高度调整至所述实际高度，若所述实际高度超出所述高度取值范围的上限，将所述人物基础模型的骨骼的高度调整至所述高度取值范围的上限；
所述人物基础模型包括骨骼特征；所述根据所述病例数据、所述人物基础模型集合和所述修饰模型集合，构建病人模型，包括：
从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型；
基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征；
利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型；
将修饰完成后的所述人物基础模型作为所述病人模型；
所述病例数据至少包括性别和年龄；所述人物基础模型集合至少包括男性基础模型、女性基础模型和婴幼儿基础模型；
从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型，包括：
根据所述病例数据中的年龄和性别，从所述人物基础模型集合中选择出与所述病例数据相匹配的人物基础模型；
所述病例数据至少还包括身高、体重和生命体征信息，所述生命体征信息是指病例的身体各部分的健康情况；所述基于所述病例数据，确定所述人物基础模型的骨骼特征，包括：
根据所述病例数据中的身高、体重和生命体征信息，确定所述人物基础模型的骨骼特征;所述修饰模型集合包括修饰贴图集合；所述修饰贴图集合包括以下项中的至少一项：
多个发型贴图；
多个服饰贴图；
不同年龄层的脸部皮肤贴图；
所述利用所述修饰模型集合，修饰骨骼特征确定后的所述人物基础模型，包括：
从所述修饰贴图集合中选择一组贴图；
将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修饰模型集合还包括:声音模型集合和/或动作模型集合；所述声音模型集合包括多个声音模型；所述动作模型集合包括多个动作模型；所述将选择的一组贴图蒙皮到骨骼特征确定后的所述人物基础模型上之后，所述方法还包括：
为所述人物基础模型选择并添加所述声音模型和/或所述动作模型。
3.一种病人模型构建设备，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-2任一项所述的方法中各个步骤。
4.一种医学教育系统，其特征在于，所述医学教育系统包括第一智能设备、服务器和第二智能设备；
所述第一智能设备，用于获取考核者输入的病例数据并发送给所述服务器；
所述服务器，用于将所述病例数据发送给所述第二智能设备；
所述第二智能设备，用于判断所述病例数据是否已有对应的病人模型，如果没有，通过权利要求1-2任一项所述的病人模型构建方法构建病人模型并存储。
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