WebGL开发疾病演示培训系统

使用WebGL开发疾病演示培训系统,旨在通过交互式3D模型和动画,更直观、更有效地展示疾病的发生、发展和治疗过程。以下是开发此类系统的详细流程和关键技术点。

一、前期准备:

  1. 确定系统目标和范围: 目标用户: 医学生、医生、患者或普通大众?不同的用户群体对系统的复杂程度和交互方式有不同的要求。 疾病类型: 针对哪些疾病进行演示?例如:心血管疾病、肿瘤、神经系统疾病等。 演示内容: 需要展示疾病的哪些方面?例如:病理变化、生理功能紊乱、治疗方法等。
  2. 收集和处理3D模型和数据: 模型来源: 医学影像数据(DICOM): 通过CT、MRI等医学影像设备获取的DICOM数据是创建精确模型的基础。 公开的3D模型库: 一些网站提供免费或付费的3D人体模型或器官模型。 手工建模: 使用3D建模软件(例如:Blender、3ds Max、Maya)创建特定的病变模型。 数据处理: DICOM数据转换: 将DICOM数据转换为WebGL可用的格式,例如:体数据、网格模型。 模型优化: 减少模型面数、修复模型错误、优化UV贴图等,以提高渲染性能。 模型格式转换: 转换为glTF、OBJ、FBX等WebGL支持的格式。 动画数据: 关键帧动画: 使用3D建模软件制作动画,例如:器官的运动、病变的发展过程等。 程序化动画: 使用JavaScript代码控制模型的运动和变化。
  3. 选择WebGL库和框架: Three.js: 功能丰富、易于上手,适合快速开发。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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