白内障手术模拟训练方法及系统与流程

本发明涉及模拟训练，尤其涉及白内障手术模拟训练方法及系统。

背景技术：

1、模拟训练技术领域是一个利用计算机技术来模拟真实手术环境和手术过程的领域。该领域旨在为医生和医学生提供一个无风险的学习平台，能够在模拟的手术环境中练习和完善手术技能。通过模拟真实的手术过程，可以帮助学习者更好地理解手术步骤、操作技巧和可能遇到的各种情况，从而提高手术技能和减少手术中的错误。

2、其中，白内障手术模拟训练方法是一种通过计算机模拟技术创建的模拟手术环境，用于模拟白内障手术的全部或部分过程，其目的通过模拟环境提供一个安全、可控的学习平台，使得医生和医学生能够在没有患者风险的情况下练习手术技能。该方法旨在通过重复练习和模拟不同的手术场景来提高手术操作的熟练度和准确性，并达到提高手术成功率和患者安全的效果。

3、传统方法在个体差异考量和训练难度动态调整方面表现不足。这种静态和一般化的训练方式忽略了个体在学习速度和技能掌握程度上的差异，无法为学习者提供针对的训练计划。缺乏有效的反馈和评估机制使得学习者难以得到及时的技能提升指导，导致训练效率低下和学习动力下降。该局限性在于无法确保所有参训者均能以最佳方式提升手术技能，导致资源利用不充分和学习成效不理想。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的白内障手术模拟训练方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：白内障手术模拟训练方法，包括以下步骤：

3、s1：采集手术过程的原始视频资料，进行分辨率扫描，细化器械与眼球组织的互动边界，调整图像亮度和对比度参数，进行视觉效果优化，得到细化视觉模拟资料；

4、s2：基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，进行手术视频流的实时处理和分析，识别关键操作帧，进行动态模糊处理，优化运动模糊，通过连续拼接关键帧，生成手术动态序列集；

5、s3：从所述手术动态序列集中选取目标阶段图像，在目标时间点对手术关键区域进行色彩增强处理，利用序列帧重组模拟手术过程中的时间流逝，生成时间敏感场景数据；

6、s4：基于所述时间敏感场景数据，进行概率分析，模拟潜在出现的并发症情景，调节图像序列中的变化速度和并发症出现频率，模拟手术风险，得到并发症模拟序列；

7、s5：根据所述并发症模拟序列，结合所述细化视觉模拟资料，调整模拟环境中的视觉和动态参数，对手术环境的感官体验进行匹配，构建手术模拟环境；

8、s6：基于所述手术模拟环境，利用所述手术动态序列集的数据，通过调整反馈延迟和操作参数，模拟手术操作时的即时反馈，优化手术技能的训练效果，建立即时反馈训练模块；

9、s7：基于所述即时反馈训练模块，结合统计分析法和机器学习算法，综合用户操作数据，设置多个训练难度级别，包括操作速度和准度要求，通过分析操作结果和反馈效果，进行训练内容和难度的调整，得到针对性训练计划。

10、本发明改进有，所述细化视觉模拟资料包括器械与眼球组织互动图像、调整后的图像亮度值和对比度水平，所述手术动态序列集包括去除运动模糊的关键操作帧、手术动作过渡、手术过程展示，所述时间敏感场景数据包括时间点确定的色彩增强图像、手术关键区域的显示、序列帧重组展示的时间流变化，所述并发症模拟序列包括差异类型并发症的视觉表现、变化速度调整后的图像序列、并发症出现频率设置，所述手术模拟环境包括视觉效果调整、动态环境参数设置，所述即时反馈训练模块包括操作反馈延迟调整、手术操作准度参数设置、训练效果优化策略。

11、本发明改进有，采集手术过程的原始视频资料，进行分辨率扫描，细化器械与眼球组织的互动边界，调整图像亮度和对比度参数，进行视觉效果优化，得到细化视觉模拟资料的步骤具体为：

12、s101：采集手术过程的原始视频资料，对视频进行分帧处理，逐帧扫描提取每一帧中的细节，通过色彩饱和度与明暗对比度的调整，优化图像质量，获取手术场景帧集；

13、s102：基于所述手术场景帧集，标记器械与眼球组织的接触界面，通过边缘检测，对比和调整边缘质量，进行互动边界细化，生成边缘细化图集；

14、s103：利用所述边缘细化图集，调整图像中的亮度和对比度参数，对色彩范围进行调整和优化，通过增强图像细节的可视化处理，进行视觉效果优化，得到细化视觉模拟资料。

15、本发明改进有，基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，进行手术视频流的实时处理和分析，识别关键操作帧，进行动态模糊处理，优化运动模糊，通过连续拼接关键帧，生成手术动态序列集的步骤具体为：

16、s201：基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，将视频内容按帧分解，进行视频分帧处理，为每帧图像分配唯一时间戳，并根据视频流的时长和帧率，计算每帧的显示时间点，得到时间标记帧集；

17、s202：根据所述时间标记帧集，利用差分图像算法，对分帧时间戳数据进行关键帧筛选，通过设置动态阈值，比较每帧内特征物体的移动范围，若移动超过预设值，则标记为关键帧，生成筛选关键帧集；

18、采用所述差分图像算法，按照公式：

19、；

20、计算连续帧间像素差异值，其中，为当前帧的图像数据，为前一帧的图像数据，表示基于图像的空间变化权重，是空间位置变化参数，是空间变化的权重系数，代表颜色直方图变化量，是颜色变化参数，是颜色变化的权重系数，用于衡量图像中运动物体的面积变化，是运动物体面积变化参数，是面积变化的权重系数。

21、s203：基于所述筛选关键帧集，通过比对连续关键帧之间的视觉差异，进行运动模糊调整，调整过程中评估前后帧的视觉连续性，优化每帧之间的过渡，生成手术动态序列集。

22、本发明改进有，从所述手术动态序列集中选取目标阶段图像，在目标时间点对手术关键区域进行色彩增强处理，利用序列帧重组模拟手术过程中的时间流逝，生成时间敏感场景数据的步骤具体为：

23、s301：从所述手术动态序列集中，筛选目标手术阶段的图像序列，根据手术进程的关键时间进行选择，并验证选取的图像是否符合手术的关键操作阶段，得到关键阶段图像序列；

24、s302：对所述关键阶段图像序列中的每一帧图像，在手术的关键区域进行色彩增强处理，通过调整饱和度与对比度，突出显示手术关键部位，生成色彩增强图像序列；

25、s303：基于所述色彩增强图像序列，通过调整序列中图像的显示间隔，模拟手术过程中的时间流逝，建立手术过程中时间变化的视觉效果，生成时间敏感场景数据。

26、本发明改进有，基于所述时间敏感场景数据，进行概率分析，模拟潜在出现的并发症情景，调节图像序列中的变化速度和并发症出现频率，模拟手术风险，得到并发症模拟序列的步骤具体为：

27、s401：基于所述时间敏感场景数据，定义差异并发症情景的概率模型，为每种潜在并发症分配出现频率和变化速度，并根据参数调节图像序列中并发症的视觉呈现，生成初步并发症概率模型；

28、s402：基于所述初步并发症概率模型，通过调整图像序列的播放速度和并发症出现的间隔时间，对模拟的并发症情景和真实手术进行匹配，得到调整后的并发症模拟参数；

29、s403：基于所述调整后的并发症模拟参数，在时间敏感场景数据中插入模拟的并发症情景，并验证并发症的视觉表现与手术过程的时间流逝是否协调，得到并发症模拟序列。

30、本发明改进有，根据所述并发症模拟序列，结合所述细化视觉模拟资料，调整模拟环境中的视觉和动态参数，对手术环境的感官体验进行匹配，构建手术模拟环境的步骤具体为：

31、s501：根据所述并发症模拟序列，选择手术关键阶段的图像，针对图像进行视觉参数调整，包括对亮度和对比度进行优化，模拟手术环境下的光照条件，获取视觉参数优化图像；

32、s502：利用所述视觉参数优化图像，结合所述细化视觉模拟资料调整图像中的动态元素，包括模拟手术过程中器械移动造成的阴影变动和光线反射，对模拟环境的动态进行优化，得到动态增强图像；

33、s503：基于所述动态增强图像，创建反映真实手术过程视觉和动态变化的模拟环境，并验证环境在视觉效果和动态响应上与手术场景的一致性，构建手术模拟环境。

34、本发明改进有，基于所述手术模拟环境，利用所述手术动态序列集的数据，通过调整反馈延迟和操作参数，模拟手术操作时的即时反馈，优化手术技能的训练效果，建立即时反馈训练模块的步骤具体为：

35、s601：基于所述手术模拟环境，对所述手术动态序列集进行分析，标识需要即时反馈的手术关键操作，针对操作设定参数，包括反馈的延迟时间和操作要求，创建即时反馈参数配置；

36、s602：根据所述即时反馈参数配置，对训练模拟中的反馈延迟和操作反馈进行调整，模仿手术中的反馈情况，优化手术训练效果，生成训练优化措施；

37、s603：根据所述训练优化措施，根据训练者在模拟手术中的表现，提供针对性的即时反馈，包括操作正确性、速度和准度，建立即时反馈训练模块。

38、本发明改进有，基于所述即时反馈训练模块，结合统计分析法和机器学习算法，综合用户操作数据，设置多个训练难度级别，包括操作速度和准度要求，通过分析操作结果和反馈效果，进行训练内容和难度的调整，得到针对性训练计划的步骤具体为：

39、s701：基于所述即时反馈训练模块，收集用户在模拟手术中的操作数据，包括操作速度、准确度和反馈响应时间，通过统计分析方法评估数据，识别操作中的模式和偏差，得到用户操作分析信息；

40、s702：基于所述用户操作分析信息，应用随机森林算法对数据进行分析，识别用户的技能水平和学习进度，根据分析结果设置多个训练难度级别，包括操作速度和准度要求，创建训练难度分级；

41、采用随机森林算法，按照公式：

42、；

43、计算模型准确率，其中，accuracy为模型准确率，numberofcorrectpredictions为模型正确预测的样本数量，totalpredictions为模型进行预测的总样本数量，为调整系数，为特征重要性阈值，mss为最小样本分割数，为样本权重调整系数，为决策树投票权重系数。

44、s703：根据所述训练难度分级，结合操作结果和反馈效果，调整训练内容和难度，匹配个人学习曲线和需求，确定训练计划的针对性和有效性，得到针对性训练计划。

45、白内障手术模拟训练系统，所述系统包括视频处理模块、关键帧生成模块、图像选择与色彩增强模块、时间敏感场景生成模块、并发症模拟模块、训练与反馈模块；

46、所述视频处理模块基于手术过程的原始视频资料，进行逐帧扫描，对每一帧图像的亮度和对比度进行调整，细化器械与眼球组织的交互界面，优化视觉资料的细节质量，得到细化视觉资料；

47、所述关键帧生成模块基于细化视觉资料，分析帧与帧之间的动态变化，识别运动模糊的帧并进行调整，通过关键帧的连续拼接，生成手术动态序列集；

48、所述图像选择与色彩增强模块在手术动态序列集中筛选代表手术关键阶段的图像，并针对图像进行色彩饱和度调整，优化手术区域的视觉突出度，生成色彩增强图像序列；

49、所述时间敏感场景生成模块基于色彩增强图像序列，通过调节图像显示间隔，模拟手术过程中的时间流逝，反映手术时间敏感性的视觉场景，生成时间流场景；

50、所述并发症模拟模块基于时间流场景，调整图像序列播放速度和并发症图像插入的频率，模拟差异的手术并发症情景，得到并发症模拟序列；

51、所述训练与反馈模块依据并发症模拟序列，根据收集到的用户操作数据，调整手术模拟环境的反馈延迟和操作参数，为用户制定差异难度级别的训练计划，得到针对性训练计划。

52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

53、本发明中，通过采用卷积神经网络和随机森林算法，实现对手术视频流的实时处理与分析，以及对用户操作数据的深入分析。根据操作数据的实时表现动态调整训练难度，提升了训练的适应性和针对水平。通过自动调整训练内容，确保学习者处于最适宜其技能提升的环境中。该动态调整机制不仅加快了技能掌握的过程，还有效降低了学习者的挫败感，提高了训练的针对性和效率。