19、基于虚拟现实的NIHSS中风评估培训系统探索

基于VR的NIHSS中风评估培训系统研究

基于虚拟现实的NIHSS中风评估培训系统探索

在医疗教育领域,模拟学习(SBL)正越来越受到关注。传统的临床技能教学存在实践机会不足的问题,导致理论讲解与临床实践之间存在差距。而虚拟现实(VR)技术作为一种新兴的模拟教学方法,为解决这一问题提供了新的可能。本文将深入探讨基于VR的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评估培训系统的设计、实现以及用户评估。

1. 现有培训工具的局限性

目前,虽然有一些在线的培训案例,但存在语言障碍等问题。例如,某些在线内容是用法语设计的,无法应用于台湾学生的培训。此外,英语教学工具在非英语地区也可能导致学习困难。而且,学习者无法与患者进行面对面的互动。

2. VR在医学教育中的应用

模拟学习在临床技能的医学教育中越来越受重视。当前的模拟技术包括基于屏幕的平台、部分任务训练器以及高保真人体模型模拟器等,它们为学习者带来了不同的模拟体验。

VR作为一种新的模拟教学方法,具有诸多优势。研究表明,VR培训系统的效果不低于甚至优于传统教育方法。在紧急情况、临床技能实践和高风险治疗等场景中,通过适当的模拟练习,可以提高临床工作人员的成熟度和患者护理质量。

3. 设计方法
3.1 利益相关者访谈

为了深入了解NIHSS教育的现状和临床痛点,研究团队对教育者(经验丰富的医生)和学习者(年轻医生)进行了访谈。

在当前的NIHSS教学过程中,教育者主要通过口头讲解和简单演示来描述情况和患者表现,因为并非总是有合适的患者进行演示。缺乏良好的可视化工具也使得经验传承变得困难。而学习者虽然具备评估中标准化患者表现的基本知识,但在首次面对实际患者时仍然会感到压力。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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