本发明涉及3d虚拟可视化，具体为基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法及系统。
背景技术：
1、三维可视化是用于显示描述和理解地下及地面诸多地质现象特征的一种工具，广泛应用于地质和地球物理学的所有领域，三维可视是描绘和理解模型的一种手段，是数据体的一种表征形式，并非模拟技术，它能够利用大量数据，检查资料的连续性，辨认资料真伪，发现和提出有用异常，为分析、理解及重复数据提供了有用工具，对多学科的交流协作起到桥梁作用。
2、传统的3d可视化病人采用传统的3d人工建模技术手工创建，特别实在针对医疗急救领域的虚拟灾害病人的创建都需要对不同部位不同创伤效果，一个部位一个创伤效果都建模人员花费大量的时间绘制建模来完成，同时完成的虚拟灾害病人不具备随机可变性，这部分的工作需要花费大量的人力、时间以及经费等问题，故而提出基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法及系统，用以解决上述问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法及系统，具备提升3d可视化的效率以及灵活性的优点，解决了传统的3d可视化病人采用传统的3d人工建模技术手工创建，特别实在针对医疗急救领域的虚拟灾害病人的创建都需要对不同部位不同创伤效果，一个部位一个创伤效果都建模人员花费大量的时间绘制建模来完成，同时完成的虚拟灾害病人不具备随机可变性，这部分的工作需要花费大量的人力、时间以及经费的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，包括以下步骤：
3、步骤一：针对3d虚拟灾害病人的创建，抽象提取关键数据，如：病人性别、年龄段、创伤部位以及创伤的类型等数据，搭建基础数据库。
4、步骤二：针对3d虚拟灾害病人的创建，将此部分3d可视化的3d模型进行规划分割，模块化形成病人躯干、病人四肢、病人残肢、病人表面创伤、服装以及道具等基础模块资源，并采用3d建模技术制作创建3d虚拟灾害病人的基础3d资源，形成3d资源库。
5、步骤三：开发病例编辑模块，将病例产生依据后台关键数据进行选择关联，形成完整的病例伤情数据组。
6、步骤四：前端通过网络通讯像后台请求病例数据，后台推送相应的病例数据的关键数据给前端后，前端依据数据调取相对应的3d资源。
7、步骤五：前端通过人工智能算法将调取到的相应的3d资源进行位置、部位和创伤效果等mesh模块的拼接融合，形成完整的灾害病人3d资源。
8、步骤六：基于3d实时渲染技术，实时将形成的完整灾害病人进行3d可视化展示呈现与实时交互，交互的结果也将3d可视化实时渲染呈现。
9、进一步，所述步骤一中，数据的规划与来源来自多个不同来源的数据，如医疗记录、生理数据、病理数据、部位数据、传感器数据以及环境数据等，通过数据驱动的方式，根据实时数据流动态构建。
10、进一步，所述步骤五中，mesh网格数据拼接融合方法是将多个独立的网格数据合并成一个连续和无缝的三维模型，结合了数据预处理、网格配准和合并等步骤，设有n个模型，其预测结果分别为y1,y2,...,yn，对应的权重为w1,w2,...,wn(满足w1+w2+...+wn＝1)，则加权平均法的融合结果为：[\text{fus i onresu l t}＝\sum_{i＝1}^{n}w_i\cdoty_i]，关键权重可以通过交叉验证和模型性能评估等方式确定，以反映各模型对最终预测结果的贡献程度。
11、进一步，所述数据预处理包括去噪与简化以及标准化，所述去噪与简化中，对于每个输入的mesh网格，首先进行去噪处理，去除不必要的细节和噪声，同时简化模型以减少计算量，所述标准化中，将所有mesh网格转换到统一的坐标系和度量单位，以便后续处理。
12、进一步，所述网格配准包括特征提取和对齐，所述特征提取中，从每个mesh网格中提取关键特征点或特征线，如角点和边缘等，所述对齐中，使用刚性变换(如平移、旋转和缩放)将提取的特征点或特征线对齐到同一坐标系下，确保不同网格之间的位置和方向一致。
13、进一步，所述融合参数包括d i sposesource：布尔值，指示在合并后是否销毁源网格、a l l ow32bits i nd ices：布尔值，指示是否允许使用32位索引、meshsubc l ass(可选)：指定合并后网格的子类、subd ivi dewithsubmeshes(可选)：布尔值，指示是否细分合并后的网格以生成子网格以及mu lt imu lt i mater i a l s(可选)：布尔值，指示是否使用多材质合并，所述拼接融合函数为：
14、
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16、进一步，所述后续处理中包括平滑处理和优化与压缩，所述平滑处理中，对合并后的mesh网格进行平滑处理，以消除接缝和不平滑的边缘，所述优化与压缩中，优化网格结构，减少顶点数量和面片数量，以提高渲染性能和降低内存占用。
17、进一步，所述可视化包括空间坐标计算、颜色映射计算、渲染计算和交互式计算，通过交互界面与虚拟病人进行实时互动，在构建3d模型时，需要确定每个数据点在三维空间中的位置，这通常涉及到三维坐标系中的投影和旋转等计算，以3d曲面可视化为例，可以使用类似以下的公式来描述曲面在3d空间中的形状：
18、z值计算：对于给定的x和y值，使用某种函数来计算对应的z值，这个函数可以是简单的数学表达式(如f(x,y)＝x2+y2)，也可以是复杂的数学模型(如f(x,y)＝(1-y5+x5)*exp(-x2-y2))；
19、网格生成：使用x和y的网格值(如x,y＝np.meshgr i d(x_va l ues,y_va lues))，结合上述z值计算函数，生成曲面的网格点坐标；
20、绘制曲面：编写着色器程序(顶点着色器和片元着色器)来控制3d模型的外观和光照效果，使用3d渲染引擎(如opengl、d i rectx等)将3d模型渲染到屏幕上；
21、交互式计算：主要涉及操作的响应和数据更新，例如，当用户通过鼠标或触摸屏与可视化界面进行交互时，系统需要计算用户操作的响应(如旋转、缩放和平移等)，并实时更新数据以反映这些操作对可视化结果的影响，例如，用户可以对虚拟病人进行救治操作，观察其反应和效果，获取到的实时数据被用作驱动3d可视化虚拟病人的基础，这些数据被输入到预先设计好的算法和模型中，用于动态更新虚拟病人的状态和行为，利用先进的3d建模和渲染技术，将虚拟病人的实时状态以逼真的3d形式展现出来，这包括病人的生命体征、伤口情况、外貌、动作以及表情等细节实时可视化展现与更新，并根据反馈调整救治策略。
22、进一步，所述利用算法和模型帮助用户收集、分析和解释各种数据，从而提供决策的依据和建议：
23、z_j^{(2)}＝\sum_{i＝1}^{n}w_{i j}^{(2)}\cdot a_i^{(1)}+b_j^{(2)}
24、a_j^{(2)}＝\s i gma(z_j^{(2)})
25、zj(2)是隐藏层第j个神经元的加权和，wi j(2)是从输入层第i个神经元到隐藏层第j个神经元的权重，a i(1)是输入层第i个神经元的输出(即输入数据)，bj(2)是隐藏层第j个神经元的偏置项。
26、基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法的系统，包括管理端浏览器模块，所述管理端浏览器模块双向电连接有系统模块，所述系统模块双向电连接有用户端程序模块，所述系统模块包括3d资源模块、mesh拼接融合模块、实时渲染模块、仿真交互模块、网络通信模块、数据服务存储模块以及辅助ai模块，所述管理端浏览器模块与客户端之间建立数据接口通信，保存生成的病人数据组信息，所述系统模块获取数据库数据，进而对数据编辑和通讯，编辑定义数字病人生成病人数据组，所述系统模块生成或更新数字病人并实时渲染，对可视化病人进行交互操作，所述用户端程序模块与服务器通信，反馈交互信息。
27、与现有技术相比，本技术的技术方案具备以下有益效果：
28、该基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法及系统，通过借助大量的多样可变的3d灾害虚拟病人的可视化呈现以及虚拟交互训练手段，有效提高医疗诊断的效率和准确性，特别是在处理复杂灾害救援案例时，可以为医护人员提供更加高效、直观和详细的灾害伤情表现，促进医学教育和培训，通过虚拟现实技术提供更加真实生动和真实的学习体验，降低陈本的同时提升医护人员在临床情况下的急救思维决策能力。
1.一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述步骤一中，数据的规划与来源来自多个不同来源的数据，如医疗记录、生理数据、病理数据、部位数据、传感器数据以及环境数据等，通过数据驱动的方式，根据实时数据流动态构建。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述步骤五中，mesh网格数据拼接融合方法是将多个独立的网格数据合并成一个连续和无缝的三维模型，结合了数据预处理、网格配准和合并等步骤，设有n个模型，其预测结果分别为y1,y2,...,yn，对应的权重为w1,w2,...,wn(满足w1+w2+...+wn＝1)，则加权平均法的融合结果为：[\text{fusionresult}＝\sum_{i＝1}^{n}w_i\cdoty_i]，关键权重可以通过交叉验证和模型性能评估等方式确定，以反映各模型对最终预测结果的贡献程度。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述数据预处理包括去噪与简化以及标准化，所述去噪与简化中，对于每个输入的mesh网格，首先进行去噪处理，去除不必要的细节和噪声，同时简化模型以减少计算量，所述标准化中，将所有mesh网格转换到统一的坐标系和度量单位，以便后续处理。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述网格配准包括特征提取和对齐，所述特征提取中，从每个mesh网格中提取关键特征点或特征线，如角点和边缘等，所述对齐中，使用刚性变换(如平移、旋转和缩放)将提取的特征点或特征线对齐到同一坐标系下，确保不同网格之间的位置和方向一致。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述融合参数包括disposesource：布尔值，指示在合并后是否销毁源网格、allow32bitsindices：布尔值，指示是否允许使用32位索引、meshsubclass(可选)：指定合并后网格的子类、subdividewithsubmeshes(可选)：布尔值，指示是否细分合并后的网格以生成子网格以及multimultimaterials(可选)：布尔值，指示是否使用多材质合并，所述拼接融合函数为：
7.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述后续处理中包括平滑处理和优化与压缩，所述平滑处理中，对合并后的mesh网格进行平滑处理，以消除接缝和不平滑的边缘，所述优化与压缩中，优化网格结构，减少顶点数量和面片数量，以提高渲染性能和降低内存占用。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述可视化包括空间坐标计算、颜色映射计算、渲染计算和交互式计算，通过交互界面与虚拟病人进行实时互动，在构建3d模型时，需要确定每个数据点在三维空间中的位置，这通常涉及到三维坐标系中的投影和旋转等计算，以3d曲面可视化为例，可以使用类似以下的公式来描述曲面在3d空间中的形状：
9.根据权利要求8所述的一种基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法，其特征在于：所述利用算法和模型帮助用户收集、分析和解释各种数据，从而提供决策的依据和建议：
10.根据权利要求1-9中任意一项所述的基于数据驱动产生灾害病例3d虚拟可视化病人方法的系统，其特征在于，包括管理端浏览器模块，所述管理端浏览器模块双向电连接有系统模块，所述系统模块双向电连接有用户端程序模块，所述系统模块包括3d资源模块、mesh拼接融合模块、实时渲染模块、仿真交互模块、网络通信模块、数据服务存储模块以及辅助ai模块，所述管理端浏览器模块与客户端之间建立数据接口通信，保存生成的病人数据组信息，所述系统模块获取数据库数据，进而对数据编辑和通讯，编辑定义数字病人生成病人数据组，所述系统模块生成或更新数字病人并实时渲染，对可视化病人进行交互操作，所述用户端程序模块与服务器通信，反馈交互信息。
