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申请/专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院

摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于虚拟现实技术的术前焦虑缓解方法及系统，方法包括：获取患者的兴趣数据；根据患者的兴趣数据，对患者进行兴趣画像；获取患者的术前状态数据；根据患者的术前状态数据，评估患者的术前焦虑程度；根据患者的术前焦虑程度，结合患者的兴趣画像，确定虚拟现实场景；通过所述虚拟现实场景，缓解患者的术前焦虑。本发明无需采用药物治疗，而是基于虚拟现实技术实现焦虑缓解，通过获取患者的兴趣数据和术前状态数据，结合兴趣画像评估术前焦虑程度，能够提供个性化的虚拟现实场景，以缓解患者的术前焦虑，避免药物带来的不良影响，提升焦虑缓解效果的稳定性。

主权项：1.一种基于虚拟现实技术的术前焦虑缓解系统，其特征在于，包括处理器和用于存储处理器可执行指令的存储器；所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行如下方法，所述方法包括：S1：获取患者的兴趣数据；S2：根据患者的兴趣数据，对患者进行兴趣画像；S3：获取患者的术前状态数据；S4：根据患者的术前状态数据，评估患者的术前焦虑程度；S5：根据患者的术前焦虑程度，结合患者的兴趣画像，确定虚拟现实场景；S6：通过所述虚拟现实场景，缓解患者的术前焦虑；所述S5具体包括：S501：根据患者的兴趣画像，确定各个虚拟现实场景的第一匹配度；S502：根据患者的术前焦虑程度，确定各个虚拟现实场景的第二匹配度；S503：根据历史相似患者的评价情况，确定各个虚拟现实场景的推荐度；S504：根据各个虚拟现实场景的第一匹配度、第二匹配度以及推荐度，确定各个虚拟现实场景的综合匹配度；S505：为患者选择综合匹配度最高的虚拟现实场景；所述S501具体为：根据各个虚拟场景与代表患者的兴趣画像的簇的聚类中心的兴趣向量的匹配度，确定各个虚拟现实场景的第一匹配度： ，其中，δ1i表示第i个虚拟现实场景的第一匹配度，bik表示第i个虚拟现实场景与聚类中心的第k个兴趣值的匹配度，βk表示第k个兴趣值的权重系数；所述S502具体为：根据患者的术前焦虑程度与各个虚拟现实场景的焦虑治愈标签值，确定各个虚拟现实场景的第二匹配度： ，其中，δ2i表示第i个虚拟现实场景的第二匹配度，σ表示患者的术前焦虑程度，σi表示第i个虚拟现实场景的焦虑治愈标签值，e表示自然常数；所述S503具体为：根据历史相似患者的评价情况，确定各个虚拟现实场景的推荐度： ，其中，ρi表示第i个虚拟现实场景的推荐度，simj表示当前患者与第j个历史患者的相似程度，pij表示第j个历史患者对于第i个虚拟现实场景的评价情况；其中，当前患者与第j个历史患者的相似程度simj的计算方式为： ，其中，C表示当前患者的特征向量，当前患者的特征向量包括患者的兴趣数据和术前状态数据，Cj表示第j个历史患者的特征向量，T表示向量的转置，表示向量的模运算；所述S504具体为：根据以下公式，确定各个虚拟现实场景的综合匹配度： ，其中，δi表示第i个虚拟现实场景的综合匹配度，δ1i表示第i个虚拟现实场景的第一匹配度，λ1表示第一匹配度的权重系数，δ2i表示第i个虚拟现实场景的第二匹配度，λ2表示第二匹配度的权重系数，ρi表示第i个虚拟现实场景的推荐度。

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