23、混合现实患者与人工智能在医疗和牙科领域的应用探索

混合现实患者与人工智能在医疗和牙科领域的应用探索

1. 混合现实患者项目概述

在医疗教育领域,高端的扩展现实(XR)技术并非总是适用于实际任务,项目更应关注学生或用户的体验。此项目旨在采用基于浏览器的技术,让学生能借助常见硬件轻松体验模拟场景。

2. 与虚拟患者的交互探索
  • 技术探索 :项目团队在微软SharePoint框架内探索并测试了多个应用程序,其中SharePoint Spaces是一个基于浏览器的混合现实平台,可与微软HoloLens轻松集成。团队期望通过混合现实设备部署虚拟模型,实现完整的模拟体验,且模拟场景的各个方面能在适合每个学生的硬件平台上访问。
  • 模型选择困境 :使用SharePoint Spaces和微软HoloLens时,因对特定文件大小和纹理的三维模型有要求,难以实现高度逼真的效果。Metahuman Creator中创建的高度逼真的模拟患者虽符合需求,但只能在Unreal Engine中使用,不符合平台独立性的项目目标。
  • 解决方案 :团队将创建好的高保真角色的静态图像展示给护理学生焦点小组,发现这些图像足以建立与模拟患者的融洽关系。随后,团队将角色置于虚拟环境中进行渲染合成,并将这些静态图像合成集成到基于浏览器的应用程序Microsoft Power Apps中。
3. Microsoft Power Apps的应用
  • 功能特点 :Microsoft Power Apps是
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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