21、虚拟现实在铁路救援起重机培训与手术模拟中的应用

虚拟现实在铁路救援起重机培训与手术模拟中的应用

1. 铁路事故救援起重机的VR培训系统

在铁路事故救援中，起重机操作员的培训至关重要。借助虚拟现实（VR）技术，开发了一种沉浸式虚拟系统用于培训铁路起重机操作员。

在培训过程中，当起重机的头车在起吊过程中与其他物体发生碰撞时，警告信息会发送到头戴式显示器（HMD）的耳机中，此时操作员必须调整吊臂的角度以避免碰撞。例如，在特定场景中，起重机操作员需要将头车提升到轨道外的目标位置，黄色区域即代表目标位置。完成第一轮救援训练后，操作员可以继续选择第二辆脱轨的单车进行起吊训练。

这个VR培训系统具有显著优势。它通过与VR环境的交互，使操作员具备更强的现场适应能力。利用Unity内置的PhysX引擎模拟火车碰撞，为起重机操作员提供不同的铁路事故场景。沉浸式VR硬件与3D图形引擎的结合，让操作员能够体验逼真的铁路事故场景，安全地完成整个铁路事故救援培训，而不会受到伤害。尽管该培训系统无法让操作员感受到身体的运动感，但VR设备提供的沉浸感能显著提高起重机救援培训的效率，且系统功能强大、易于操作。

2. 虚拟现实手术模拟：患者特定解决方案概述

对于外科医生而言，精确的解剖结构及其动态变化在手术交互中至关重要，这对于基于VR的手术培训应用产生沉浸式体验尤为关键。目前，常规治疗方案可能无法直接应用于特定患者，因为诊断结果基于平均值，导致解决方案较为粗略。

患者特定建模（PSM）利用患者特定的医学图像数据（如CT、MRI或超声），可以构建计算解剖模型。这为外科医生提供了针对特定患者练习手术程序的可能性，有助于提高诊断和治疗的准确性，增强VR模拟框架的预测能力，并提升患者护理水平。

3. 患者特定建模的工作流程

患者特定建模的工作流程主要包括几何和材料属性获取、医学图像分割、计算网格生成以及软组织实时模拟等环节。

3.1 几何和材料属性获取

获取组织或器官必要参数的方法主要有两种：
- 直接从3D医学图像提取 ：如通过CT、MR、3D - US、PET和RA扫描仪等获取医学图像，这些图像以DICOM格式呈现3D灰度强度阵列，提供解剖信息。经过图像预处理生成网格，再赋予材料属性以创建计算模型。
- 统计形状模型（SSM） ：通过形成、训练和匹配具有形状和外观变化的统计模型进行3D图像分割。与直接提取方法相比，SSM可避免CT扫描相关风险，节省计算成本，且最终输出模型可存入预模型数据库供未来使用。不过，SSM领域的研究尚不成熟，需要进一步验证，因此主要讨论基于医学图像处理的患者特定建模方法。

常用的医学图像技术中，CT和MRI是应用最广泛的非侵入性放射技术。CT适用于骨损伤、癌症检测以及肺部和胸部诊断，具有时间和成本效益高、无痛、能显示急性出血等特点；而MRI能更清晰地区分正常和异常组织，更适合软组织研究，如脑肿瘤和脊髓损伤。具体比较如下表所示：
| 图像类型 | 特点 | 适用研究领域 |
| ---- | ---- | ---- |
| CT | 1. 时间和成本高效
2. 无痛
3. 显示急性出血 | 1. 骨损伤
2. 癌症检测
3. 肺部和胸部诊断 |
| MRI | 1. 无辐射暴露
2. 分辨率高
3. 正常和异常组织区分更清晰 | 1. 脑肿瘤
2. 韧带和肌腱损伤
3. 脊髓损伤 |

3.2 医学图像分割

医学图像分割是将医学图像划分为具有相似属性（如颜色、纹理、对比度和灰度级）的区域，以显示不同组织结构、器官或病理的过程，在PSM流程中对3D解剖重建至关重要。目前，实现完全、准确和高效的自动分割仍是难题，医学图像分割算法大致可分为以下三类：
- 基于边缘的分割 ：通常应用导数算子搜索和识别图像中的梯度场，通过定位不同颜色或灰度级信息的急剧不连续来分离对象边界。例如Prewitt提供的一阶导数边缘检测算子，以及Marr和Hildreth提出的在拉普拉斯之前应用高斯平滑的二阶导数边缘检测方法。但该方法对噪声敏感，有时无法检测到假边缘和弱边缘，常需与基于区域的分割算法结合使用。
- 基于区域的分割 ：与基于边缘的分割不同，它根据预定义规则将图像划分为均匀区域，方法简单且抗噪声。具体包括：
- 区域生长 ：从种子区域开始，根据停止条件（如灰度强度、形状、颜色、纹理或模型），不断添加具有相似属性的像素，直到没有更多像素满足生长标准为止。
- 区域分裂与合并 ：结合分裂和合并算法。分裂算法从包含整个图像的初始区域开始，根据相似性标准迭代将区域划分为子区域；合并算法则根据对比规则反复合并相似区域。不过，基于区域的方法很大程度上依赖种子区域的选择和相似性原则，可能会出现过分割或欠分割的情况，并浪费计算时间和内存。
- 聚类和分类 ：
- 监督学习 ：如人工神经网络（ANN）相关算法，通过提前使用训练集（提取特征）训练分类器，可提供实时自动医学图像分割。例如Havaei等人提出的基于深度神经网络的自动脑肿瘤分割方法，能在25秒到3分钟内实现快速分割。但机器学习方法的局限性在于，其模型难以超出训练阶段收集的数据范围，因此数据采集至关重要。
- 无监督学习 ：针对未标记的训练集构建决策边界，形成多维特征向量的聚类。如K - 均值聚类方法用于硬分割，模糊C - 均值算法用于软分割。然而，无监督算法的最终结果受初始聚类矩阵和特征提取的限制。

目前，没有一种标准的分割算法适用于所有器官、组织或肿瘤的分割情况，一些混合技术可能会取得更好的效果。以下是当前医学图像分割的开源工具比较：
| 名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| ITK - SNAP | 1. 易于学习和使用
2. 依赖定义明确的边界和均匀结构 |
| MITK | 1. 通用且可扩展
2. 不太适合复杂解剖结构 |
| 3D Slicer | 1. 可扩展
2. 时间效率低
3. 不适用于边界不清晰和不均匀的组织 |
| Seg 3D | 1. 灵活
2. 非专业用户学习难度大 |

3.3 计算网格生成

在患者特定建模中，解剖结构的计算网格表示是最关键的步骤，它将多维问题离散为基本几何元素，如四面体或六面体。尽管已经开发了许多自动化算法，但大多数针对工程设计和应用，通常不适用于解剖建模表示。生成高质量的三维计算有限元网格用于手术模拟面临诸多挑战，一个好的网格应准确体现多材料相交的网格特征，如角（无相交）、边（1次相交）和面（2次相交）。

分割和网格生成应遵循以下四个一般规则：
- 自动化 ：算法应尽可能自动化，以适应任何输入的患者数据。
- 几何准确性 ：计算网格模拟结果将用于虚拟手术训练，因此网格生成必须保证几何准确性。
- 鲁棒性 ：CT或MRI的图像信息以及分割输出可能不充分、复杂或难以处理，网格生成算法需要足够强大以应对这些情况。
- 通用性 ：无论几何复杂度如何，都应生成高质量的网格。

常见的网格类型包括：
- 六面体网格 ：一个六面体网格至少需要用五个四面体网格表示，其几何结构更准确，且无体积锁定问题。但即使是单个网格，也通常需要大量时间和人工操作，目前尚无用于复杂人体组织建模的自动六面体网格生成算法。
- 无网格方法 ：有限元方法存在一些技术限制，如软组织变形计算成本高、计算准确性依赖生成的网格质量等。无网格方法被认为是解决这些技术难题的一种可能方案，但目前距离临床应用仍有很长的路要走。
- 四面体网格 ：四面体网格在患者特定网格生成中被广泛接受，因为它们相对容易表达器官和组织（如大脑、心脏、血管、骨骼等）的复杂几何形状。给定人体器官或组织的表面几何信息，可自动生成四面体网格。然而，四面体元素在处理不可压缩材料（如大脑和软组织）时会出现称为体积锁定的人为刚度问题。Bonet和Burton提出的平均节点压力（ANP）四面体网格以及Leea等人提出的平滑有限元方法（SFEM）可在一定程度上解决此问题。

四面体网格生成策略大致可分为三类：
- 推进前沿法 ：基本思想是通过迭代逐元素细分，以初始边界网格缩小区域。但网格质量很大程度上依赖于表面重新网格化，边界处常产生质量较差的网格。
- 八叉树法 ：将几何立方体迭代划分，直到达到预期分辨率，可解决多材料连接一致性问题。四面体网格由边界形成的不规则单元和内部规则单元生成，但网格方向随八叉树单元变化，通常需要在后期处理步骤中进行局部细化、局部重新网格化和拉普拉斯平滑等质量改进操作。
- Delaunay三角剖分法 ：只有基于Delaunay的技术能够提供质量控制，并能处理任意复杂度的解剖组织或器官结构。Delaunay三角剖分策略可进一步分为边界约束、Delaunay细化和Voronoi - Delaunay三种类型，具体比较如下表所示：
| 算法类型 | 表面网格保留 | 质量控制 | 任意复杂度输入 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 推进前沿法 | √ | × | × |
| 八叉树法 | × | × | × |
| Delaunay细化法 | √ | √ | √ |

边界约束方法旨在保持输入边界网格不变，在患者特定解决方案中可保持固有几何属性，节省操作。但由于人体解剖结构的复杂性，该算法难以实施，且无法保证网格质量。Voronoi - Delaunay方法创建依赖于网格的凸能量函数，以确保存在局部或全局最小值，能同时生成和优化高质量的均匀分布四面体网格，但需要改变输入边界网格，且实现过程在计算和时间效率上较低。Delaunay细化法旨在确保网格质量，需要对输入边界网格进行修改。一种实现方式是在对输入表面边界进行网格化或重新网格化后，在网格化输入域时保留边界元素；另一种方式是通过受限Delaunay三角剖分获取新的边界网格，同时进行表面和体积网格操作，这是计算网格生成的首选解决方案。该技术具有显著优势，与传统的网格生成过程（通常需要经过等值面提取、简化、表面重新网格化、合并和体积网格生成等繁琐步骤）相比，Delaunay细化法更为高效。

综上所述，虚拟现实技术在铁路救援起重机培训和手术模拟领域都展现出巨大的应用潜力。在铁路救援培训中，VR系统为操作员提供了安全、高效的培训环境；在手术模拟方面，患者特定建模的各个环节虽然面临挑战，但也在不断发展和完善，有望为外科手术培训和患者治疗带来更好的效果。

虚拟现实在铁路救援起重机培训与手术模拟中的应用

4. 不同网格生成策略详细对比及应用场景分析

为了更清晰地了解各种四面体网格生成策略的特点和适用场景，我们进一步对它们进行详细对比分析。

策略名称	优点	缺点	适用场景
推进前沿法	实现相对简单，对初始边界网格有较好的适应性	网格质量依赖表面重新网格化，边界处网格质量差	对网格质量要求不高，且初始边界网格较为规则的情况
八叉树法	能解决多材料连接一致性问题	网格方向随八叉树单元变化，后期需质量改进操作	处理多材料结构，且对网格方向要求不高的情况
Delaunay细化法	可提供质量控制，能处理任意复杂度结构，效率相对较高	需要对输入边界网格进行修改	对网格质量要求高，且解剖结构复杂的情况

从这个表格可以看出，不同的网格生成策略各有优劣，在实际应用中需要根据具体的需求和情况进行选择。例如，在模拟简单的铁路救援场景中的物体结构时，推进前沿法可能就足够满足需求；而在进行复杂的人体器官手术模拟时，Delaunay细化法可能是更好的选择。

下面通过一个mermaid流程图来展示选择合适网格生成策略的过程：

graph LR
    A[开始] --> B{是否对网格质量要求高}
    B -->|是| C{解剖结构是否复杂}
    B -->|否| D{初始边界网格是否规则}
    C -->|是| E[选择Delaunay细化法]
    C -->|否| F{是否处理多材料结构}
    F -->|是| G[选择八叉树法]
    F -->|否| H[选择推进前沿法]
    D -->|是| H[选择推进前沿法]
    D -->|否| I[重新考虑数据或选择其他方法]
    E --> J[结束]
    G --> J
    H --> J
    I --> J

5. 虚拟现实技术在相关领域的发展趋势

随着科技的不断进步，虚拟现实技术在铁路救援起重机培训和手术模拟领域也将呈现出一些新的发展趋势。

5.1 铁路救援起重机培训领域

• 增加更多真实场景模拟 ：未来的VR培训系统可能会模拟更多复杂的铁路事故场景，如恶劣天气条件下的救援、多车连环相撞等，让操作员能够在更接近真实的环境中进行训练，进一步提高他们的应对能力。
• 结合实时数据反馈 ：通过与实际铁路系统的连接，获取实时的列车运行数据、轨道状况等信息，并将其融入到VR培训场景中，使培训更加贴近实际情况。
• 引入社交互动元素 ：允许多个操作员同时在VR环境中进行协同救援训练，模拟团队协作的场景，提高团队之间的沟通和配合能力。

5.2 手术模拟领域

• 提高患者特定建模的自动化程度 ：目前患者特定建模过程中仍存在较多的手动步骤，未来有望通过更先进的算法和技术，实现从数据采集到最终手术模拟的全自动化流程，减少人工干预，提高效率和准确性。
• 增强触觉反馈技术 ：虽然现有的VR手术模拟系统能够提供视觉和听觉体验，但触觉反馈仍然是一个薄弱环节。未来可能会开发出更先进的触觉设备，让外科医生在模拟手术过程中能够更真实地感受到组织的硬度、弹性等物理特性。
• 拓展应用范围 ：除了传统的外科手术培训，VR手术模拟技术还可能应用于远程手术指导、手术规划验证等领域，为医疗行业带来更多的创新和变革。

6. 总结与展望

虚拟现实技术在铁路救援起重机培训和手术模拟领域已经取得了显著的成果。在铁路救援培训中，VR系统为操作员提供了一个安全、高效的培训平台，使他们能够在虚拟环境中积累丰富的经验，提高应对实际事故的能力。在手术模拟方面，患者特定建模为外科医生提供了针对个体患者进行手术练习的可能性，有助于提高诊断和治疗的准确性，提升患者护理水平。

然而，这两个领域仍然面临着一些挑战。在铁路救援培训中，如何进一步提高VR场景的真实感和交互性，以及如何更好地模拟各种复杂的环境因素，是未来需要解决的问题。在手术模拟领域，患者特定建模的自动化程度、触觉反馈技术的改进以及应用范围的拓展等方面，都还有很大的发展空间。

总体而言，随着技术的不断进步和创新，虚拟现实技术有望在铁路救援和医疗领域发挥更加重要的作用，为保障铁路运输安全和提高医疗服务质量做出更大的贡献。我们期待未来能够看到更多先进的VR应用出现，为相关行业带来新的突破和发展。

以下是一个简单的列表总结本文的关键要点：
1. 铁路救援起重机VR培训系统能提高操作员现场适应能力，通过模拟事故场景进行安全培训。
2. 手术模拟中患者特定建模利用医学图像数据构建解剖模型，可提高诊断和治疗准确性。
3. 医学图像分割算法包括基于边缘、区域和聚类分类的方法，各有优缺点。
4. 计算网格生成有多种类型和策略，Delaunay细化法在处理复杂解剖结构时优势明显。
5. 虚拟现实技术在铁路救援和手术模拟领域有各自的发展趋势，未来前景广阔但也面临挑战。