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申请/专利权人：南京竹石信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于医学数据内容绘制四维内容的智能评价方法，涉及医学数据智能评价技术领域，为了解决学习模拟手术的过程监测不准确以及手术模拟结果判断不精准的问题。本发明将实际手术过程的四维分析数据的曲线数据和手术模拟过程的四维分析数据的曲线数据进行曲线数据重叠对比，能够精确地反映曲线之间的差异和相似性，有助于发现实际手术过程和手术模拟过程中的异常和规律，通过阈值进行手术模拟过程的智能评价避免了人为因素的干扰，确保了评价结果的客观性和公正性，将异常数据的异常时间进行标注，大大提高对异常数据的敏感性。

主权项：1.一种基于医学数据内容绘制四维内容的智能评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将医学数据从数据库中进行调取，并根据医学数据的病情属性将医学数据进行属性分类；S2：将学生数据进行获取，学生根据医学数据的属性进行模拟手术属性选择，选择完成后学生进行手术模拟，并对手术模拟过程进行实时监测；S3：将实时监测的手术模拟过程与医学数据中实际手术过程进行数据对比，根据对比结果判断实时监测的手术模拟过程的评分等级；所述，针对S2中对手术模拟过程的实时监测，包括：学生在手术模拟时通过摄像装置进行模拟过程的全过程进行记录，其中，手术模拟时的摄像装置的位置和角度与实际手术过程摄像装置的位置和角度一致；将记录的模拟过程数据划分为若干个子数据；将每个子数据进行瞬态时序验证，根据验证结果确定每个子数据的模态特征变化值和序列反馈系数；根据每个子数据的模态特征变化值确定该子数据的模态特征衰减指数，并获取；根据模态特征衰减指数和序列反馈系数得出该子数据的目标哈希值；将目标哈希值与标准哈希值进行对比，其中，标准哈希值从数据库中进行调取；当目标哈希值大于或等于标准哈希值时，则对应的子数据为非冗余数据；当目标哈希值小于标准哈希值时，则对应的子数据为冗余数据；将为冗余数据的子数据标注为目标数据；对每个目标数据进行数据采样，获取该目标数据的数据量和数据特征值；根据数据量和数据特征值得出该目标数据的数据时变参数；根据每个目标数据的数据时变参数为其选择适配的数据剔除方式；通过每个目标数据的匹配数据剔除方式将该目标数据从数据集中剔除，获得获取处理后的模拟过程数据；对S3中手术模拟过程与实际手术过程的数据对比，包括：分别将实际手术过程和手术模拟过程的四维绘制数据进行确认；四维绘制数据为空间维度数据、时间维度数据、特征维度数据；其中，根据空间维度数据确认实际手术过程和手术模拟过程中患者病灶在身体空间的分布情况；根据时间维度数据确认实际手术过程和手术模拟过程患者疾病的演变过程以及病毒载量随时间的变化情况；根据特征维度数据确认实际手术过程和手术模拟过程患者对应指标的特征数据；将实际手术过程和手术模拟过程的四维分析数据分别进行曲线数据转换；曲线数据转换完成后将实际手术过程的四维分析数据的曲线数据和手术模拟过程的四维分析数据的曲线数据进行曲线数据重叠对比；曲线数据重叠后将实际手术过程的四维分析数据的曲线数据与手术模拟过程的四维分析数据的曲线数据中曲线未重叠的部分进行特别标注；将特别标注的未重叠曲线进行阈值划分。

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