16、沉浸式技术:VR与AR在医疗领域的应用

沉浸式技术:VR与AR在医疗领域的应用

1. VR硬件系统

目前VR硬件系统主要分为 tethered(连接式)和 standalone(独立式)两种。
- 连接式系统 :2016年3月,Oculus推出Rift,需连接PC获取电力和进行图形处理,能通过两个传感器追踪现实世界中的6DoF(六自由度)运动。同年4月,HTC推出Vive,虽也为连接式,但无需连接传感器,而是通过红外信标让头戴设备确定自身位置,实现了更大的自由度,可视为首个面向公众的真正的房间级VR系统。连接式系统因有额外的处理资源,能实现更复杂的图形效果和高达90Hz的高图像刷新率,显著减少了VR恶心问题。
- 独立式系统 :如Oculus Go和Vive Focus,无需额外设备,独立于传感器、信标或PC。Vive Focus采用内外追踪系统实现6DoF。不过,截至2018年,独立式头戴设备在刷新率(60 - 75Hz)和图形质量上有所妥协,但具有更便携、更实惠的优点。

理想的VR硬件系统仍难以实现,但在短期至中期(1 - 5年)有望取得显著进展,朝着独立、实惠且具备目前连接式系统处理能力的方向发展。例如,2018年10月Oculus宣布的Quest独立系统将于2019年春季推出,宣称具有“Rift级”视觉质量,但该说法有待验证。

2. VR特性集

排除手机盒子和功能有限的独立头戴设备后,VR具有以下显著特性:
- 计算机生成环境 :用户体验的内容由计算机生成,不受现实世界规则限制,可体验遥远或无法到达的地方、穿越时空、改变物理规则等。
- 真实的虚拟深度和3D感 :用户在VR中能自然地感知环境的三维结构,无需像在二维媒体中那样进行额外的解读。
- 沉浸感 :让用户感觉真正身处虚拟空间,可用于游戏、休闲,也有助于培训和教育。
- 隔离性 :屏蔽现实世界,使用户与外界隔离,这对沉浸式游戏或冥想有益,但在某些教学或社交应用中可能是缺点。
- 可能导致迷失方向 :从VR中出来后,用户可能需要一些时间重新适应现实世界的环境。
- 可能导致恶心 :过去VR常引发恶心问题,但高刷新率已在很大程度上解决了这一问题。不过,如果开发者在虚拟运动处理上不够谨慎,恶心问题仍可能出现。

3. AR技术概述

增强现实(AR)技术通过干预感官,在现实环境中创建虚拟对象的真实印象,与VR不同,AR旨在将虚拟元素与现实世界融合。实现全功能的AR比VR更复杂、更具技术挑战性。

4. AR相关概念辨析
  • HUDs(平视显示器) :像Google Glass等设备,只是在用户与世界之间放置一个小屏幕,屏幕内容未与现实环境融合,因此不属于AR。
  • MR(混合现实) :该术语用于区分与现实世界融合的技术和仅覆盖在现实世界之上的技术。但根据上述对AR的定义,无需额外术语来区分,此术语主要因微软为其VR和AR努力打造统一品牌而流行。
5. AR硬件技术方法

AR的主要挑战是使虚拟元素与现实完美契合,目前有三种主要技术方法:
- 追踪器 :利用现实世界中的独特高对比度图像或图案(如QR码)为AR设备提供参考点,以定位虚拟对象。但该方法存在局限性,如虚拟对象渲染对环境不敏感,且需改变现实世界来触发AR体验,限制了应用范围。
- 基本SLAM(同时定位与地图构建) :主要利用相机的光学输入、陀螺仪和/或加速度计,实时绘制未知环境并确定自身位置。虽对设备要求较高,但能在多种未知环境中运行,如Pokémon Go的成功就证明了基本SLAM的实用性。目前,Android和iOS平台都已具备基于此技术的原生AR功能。
- 高级SLAM :使用包括立体相机、红外传感器、陀螺仪和加速度计等一系列传感器,能更准确地绘制环境并定位设备。截至2018年,只有Microsoft的HoloLens和Magic Leap One具备这种高级SLAM AR能力。不过,这两款设备存在价格昂贵(每台2500 - 3000美元)、可视范围窄(约30 - 40度,而Vive等VR头戴设备可达90度)等问题。但从中期来看,投影技术有望改进,成本会降低,设备形态也会优化,预计到2030年AR头戴设备可能会取代智能手机。

6. AR特性集

与VR相比,AR具有以下特性:
|特性|描述|
| ---- | ---- |
|计算机生成元素融入现实环境|虚拟元素由计算机生成,不受现实世界规则限制,可在现实环境中呈现各种虚拟内容。|
|与现实世界集成|增强现实世界,可将各种信息(如温度、血压、扫描结果等)显示在相应的器官或患者身上。|
|部分沉浸感|让用户留在现实世界,但在一定程度上沉浸于不同版本的现实世界。|
|可共享体验(非隔离性)|用户能与现实环境中的物体和人保持接触,使围绕虚拟对象的团队任务或协作更加自然和轻松。|
|具有导向性|不会像VR那样使用户迷失方向,甚至可能提供内置的方向指引。|
|不会导致恶心|由于感知运动与实际运动无差异,不会出现恶心问题。|

7. 沉浸式技术在医疗领域的应用

沉浸式技术在医疗领域有多种应用,以下是三个主要方面:
- 医疗培训 :
- Medical Realities Platform :使用逼真的3D计算机模型,帮助用户理解人体解剖结构和生理过程。该应用涵盖多个手术培训阶段,适用于本科或研究生水平,在所有VR平台上发布,但为了兼容Google Cardboard等设备,功能仅限于3DoF体验,控制器交互较少。
- Case Western大学医学院与微软合作 :试用HoloLens进行解剖学教学。AR技术使学生和教师能自然互动,学生可从任意角度查看大脑、心脏或消化系统等模型,并剥离模型层以了解其内部结构和功能。尽管HoloLens存在实际限制,但学生和教师认为向3D教学的转变具有变革性。
- VR在诊断和手术规划中的应用 :Body VR的“Anatomy Viewer”应用程序可将患者的MRI、CT和PET成像等医学数据进行3D可视化。医生可通过VR查看患者的3D结构,无需将二维信息转换为三维理解,有助于加快手术规划过程并提高准确性,同时也能帮助患者理解自身病情。未来,此类应用有望借助更好的AR硬件,让医生和患者同时查看3D模型,或在手术中作为参考。
- 沉浸式技术的治疗应用 :
- 中风康复 :运动恢复是中风后康复的重要环节,多项试验表明VR有助于此过程。2018年初推出的Magic Moovr应用程序,通过让中风患者在VR中玩沉浸式游戏来辅助运动恢复。但这种方法需要能追踪身体或控制器6DoF运动的VR系统,硬件的可用性可能限制其广泛应用。
- 恐惧症治疗 :暴露疗法是治疗恐惧症和PTSD的常用方法,VR可安全、廉价且频繁地进行渐进式暴露治疗。相关临床应用的文献综述表明,基于VR的暴露疗法与传统疗法效果相当。

综上所述,VR和AR技术在硬件和特性上各有特点,在医疗领域的应用也展现出巨大的潜力。随着技术的不断发展,这些沉浸式技术有望在未来为医疗行业带来更多的变革和创新。

沉浸式技术:VR与AR在医疗领域的应用

8. 医疗培训应用的优势与挑战

在医疗培训方面,沉浸式技术带来了显著的优势,但也面临一些挑战。

优势
  • 增强理解 :通过VR和AR的3D模型,学生能够更直观地理解人体的复杂结构和生理过程,提高学习效率。例如,在Medical Realities Platform中,学生可以通过360度视频和3D模型,身临其境地感受手术场景,这比传统的书本学习更加生动和深刻。
  • 互动性强 :AR技术允许学生和教师进行自然的互动,如在Case Western大学医学院的解剖学教学中,学生可以通过手势与虚拟模型进行交互,教师也可以实时指导,这种互动性有助于提高学生的参与度和学习效果。
  • 安全实践 :在虚拟环境中进行手术模拟等实践操作,学生可以在不担心对患者造成伤害的情况下,反复练习和提高技能,降低了医疗风险。
挑战
  • 硬件成本 :像HoloLens等先进的AR设备价格昂贵,限制了其在大规模教学中的应用。学校和培训机构需要投入大量资金购买设备,这对于一些资源有限的机构来说是一个巨大的负担。
  • 技术复杂性 :教师需要掌握新的技术和教学方法,才能有效地利用沉浸式技术进行教学。这需要额外的培训和时间投入,可能会影响教师的积极性。
  • 内容开发 :开发高质量的医疗培训内容需要专业的知识和技术,成本较高且耗时较长。目前市场上的优质内容相对较少,难以满足多样化的教学需求。
9. VR在诊断和手术规划中的发展趋势

随着技术的不断进步,VR在诊断和手术规划中的应用将呈现以下发展趋势:
- 个性化医疗 :未来,VR技术将能够根据患者的具体情况,生成个性化的3D模型,为医生提供更准确的诊断和手术方案。例如,通过对患者的基因数据、影像数据等进行分析,生成个性化的虚拟人体模型,帮助医生更好地了解患者的病情。
- 远程协作 :借助网络技术,医生可以在不同地点通过VR设备共同进行诊断和手术规划。这将打破地域限制,使专家能够为更多的患者提供服务,提高医疗资源的利用效率。
- 与其他技术融合 :VR将与人工智能、大数据等技术相结合,实现更智能的诊断和手术规划。例如,人工智能可以对大量的医疗数据进行分析,为医生提供决策支持;大数据可以帮助医生了解疾病的流行趋势和治疗效果,优化手术方案。

10. 治疗应用的潜力与展望

沉浸式技术在治疗应用方面具有巨大的潜力,未来有望在更多领域得到应用。
- 心理健康治疗 :除了恐惧症和PTSD治疗,VR还可以用于治疗其他心理健康问题,如焦虑症、抑郁症等。通过创建虚拟的治疗环境,帮助患者缓解症状,提高心理健康水平。
- 慢性疾病管理 :对于慢性疾病患者,如糖尿病、高血压等,VR可以提供个性化的康复方案和健康管理服务。例如,通过虚拟教练指导患者进行运动训练,实时监测患者的身体状况,调整治疗方案。
- 疼痛管理 :VR技术可以通过分散患者的注意力,减轻疼痛感受。在一些医疗场景中,如牙科手术、烧伤治疗等,VR已经被用于缓解患者的疼痛。

11. 沉浸式技术在医疗领域应用的流程图
graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{选择应用场景}:::decision
    B -->|医疗培训| C(选择VR或AR设备):::process
    B -->|诊断和手术规划| D(获取患者医疗数据):::process
    B -->|治疗应用| E(确定治疗目标):::process
    C --> F(加载培训内容):::process
    F --> G(进行培训):::process
    D --> H(生成3D模型):::process
    H --> I(进行诊断和规划):::process
    E --> J(创建虚拟治疗环境):::process
    J --> K(实施治疗):::process
    G --> L([结束培训]):::startend
    I --> M([完成诊断和规划]):::startend
    K --> N([结束治疗]):::startend
12. 总结

沉浸式技术(VR和AR)在医疗领域的应用已经取得了一定的成果,为医疗培训、诊断和手术规划、治疗等方面带来了新的机遇和挑战。虽然目前还存在一些问题,如硬件成本高、技术复杂性等,但随着技术的不断发展和成本的降低,沉浸式技术有望在未来成为医疗领域的重要工具,为提高医疗质量和效率做出更大的贡献。

未来,我们可以期待沉浸式技术与其他技术的深度融合,为医疗行业带来更多的创新和变革。同时,也需要加强相关的研究和实践,不断探索沉浸式技术在医疗领域的最佳应用方式,以更好地服务于患者和医疗工作者。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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