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申请/专利权人：江苏睿博信息科技股份有限公司

摘要：本发明涉及模拟训练技术领域，具体为白内障手术模拟训练方法及系统，包括以下步骤，采集手术过程的原始视频资料，进行分辨率扫描，细化器械与眼球组织的互动边界，调整图像亮度和对比度参数，进行视觉效果优化，得到细化视觉模拟资料。本发明，通过采用卷积神经网络和随机森林算法，实现对手术视频流的实时处理与分析，以及对用户操作数据的深入分析，根据操作数据的实时表现动态调整训练难度，提升了训练的适应性和针对水平，通过自动调整训练内容，确保学习者处于最适宜其技能提升的环境中，该动态调整机制不仅加快了技能掌握的过程，还有效降低了学习者的挫败感，提高了训练的针对性和效率。

主权项：1.白内障手术模拟训练方法，其特征在于，包括以下步骤：采集手术过程的原始视频资料，进行分辨率扫描，细化器械与眼球组织的互动边界，调整图像亮度和对比度参数，进行视觉效果优化，得到细化视觉模拟资料；基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，进行手术视频流的实时处理和分析，识别关键操作帧，进行动态模糊处理，优化运动模糊，通过连续拼接关键帧，生成手术动态序列集；从所述手术动态序列集中选取目标阶段图像，在目标时间点对手术关键区域进行色彩增强处理，利用序列帧重组模拟手术过程中的时间流逝，生成时间敏感场景数据；基于所述时间敏感场景数据，进行概率分析，模拟潜在出现的并发症情景，调节图像序列中的变化速度和并发症出现频率，模拟手术风险，得到并发症模拟序列；根据所述并发症模拟序列，结合所述细化视觉模拟资料，调整模拟环境中的视觉和动态参数，对手术环境的感官体验进行匹配，构建手术模拟环境；基于所述手术模拟环境，利用所述手术动态序列集的数据，通过调整反馈延迟和操作参数，模拟手术操作时的即时反馈，优化手术技能的训练效果，建立即时反馈训练模块；基于所述即时反馈训练模块，结合统计分析法和机器学习算法，综合用户操作数据，设置多个训练难度级别，包括操作速度和准度要求，通过分析操作结果和反馈效果，进行训练内容和难度的调整，得到针对性训练计划；基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，进行手术视频流的实时处理和分析，识别关键操作帧，进行动态模糊处理，优化运动模糊，通过连续拼接关键帧，生成手术动态序列集的步骤具体为：基于所述细化视觉模拟资料，采用卷积神经网络，将视频内容按帧分解，进行视频分帧处理，为每帧图像分配唯一时间戳，并根据视频流的时长和帧率，计算每帧的显示时间点，得到时间标记帧集；根据所述时间标记帧集，利用差分图像算法，对分帧时间戳数据进行关键帧筛选，通过设置动态阈值，比较每帧内特征物体的移动范围，若移动超过预设值，则标记为关键帧，生成筛选关键帧集；采用所述差分图像算法，按照公式： ；计算连续帧间像素差异值，其中，为当前帧的图像数据，为前一帧的图像数据，表示基于图像的空间变化权重，是空间位置变化参数，是空间变化的权重系数，代表颜色直方图变化量，是颜色变化参数，是颜色变化的权重系数，用于衡量图像中运动物体的面积变化，是运动物体面积变化参数，是面积变化的权重系数；基于所述筛选关键帧集，通过比对连续关键帧之间的视觉差异，进行运动模糊调整，调整过程中评估前后帧的视觉连续性，优化每帧之间的过渡，生成手术动态序列集。

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