VR技术在医疗中的应用
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图像分类袁 图像分割袁 目标检测等方面获得了极大的成功遥 CNN 网络的主要优势在于袁 可以极大地降低网络中参数的数 量和运算次数袁经典的 Lenet 网络结构如图 1 所示遥
图 1 Lenet 网络结构
从图 1 中可以看出 CNN 网络是一种层级网络袁上一层的 特征会传递到下一层中袁 在计百度文库过程中前面几层没有采用全 连接的方式袁而是使用卷积进行计算袁这种方式相对于全连接 的方式可以极大地降低计算的复杂度同时可以降低运算的复 杂度袁卷积的过程如图 2 所示遥
收稿日期：2018-9-6 作者简介：文 涛渊1985-冤袁男袁汉族袁湖北仙桃人袁工程师袁大学 本科袁主要从事信息运维管理工作遥
2018 年 10 月
论述 223
图 2 卷积示意图
的优势还远远没有在医疗等领域发挥出来袁 如果能将病人体 内的结构和病变实时地展现在医生的眼前袁 医生可以在 VR 设备中对三维结果进行放大袁缩小袁旋转等操作袁那么将会大 大降低医生的操作难度和效率袁 从而大幅地改变医疗的现状 让更多人受益遥
对于疾病识别率比较低的问题遥 我们将会构建一个集合了深 度学习的 VR 系统来应用到医疗领域中[5]遥
2 卷积神经网络
从 VR 提出到现在袁VR 已经被广泛应用于各个领域袁但 在医疗上 VR 还没有发挥出它应有的威力袁 还需要我们后来
者多创新钻研遥 卷积神经网络渊convolutional network袁CNN冤是目前已经在
3 基于 VR 的医疗辅助系统
基于第二章所讲述的部分袁 我们可以看出来深度学习对 于医学图像处理会有很大的意义遥 然而袁目前深度学习还没有 在医疗领域发挥很大的作用袁在将来大有作为遥 VR 作为一种 全新的技术袁 在娱乐领域已经开始大放异彩袁 可以让人在视 觉袁听觉等方面身临其境袁带给人更加真实的感受袁但是 VR
深度学习目前已经在图像分类袁图像识别袁图像分割等领 域取得了很多成就袁极大地推动了自动驾驶袁场景理解等领域 的发展袁被证明是一种非常有效的方案[3]遥 传统的三维重构仅 仅是对环境进行重建袁没有包括更多的语义信息袁因此我们在 三维重构的过程中会将环境的语义信息添加进来袁 语义信息 主要是由深度学习来获得[4]遥 此外袁我们还会通过基于深度学 习的目标检测算法来对身体的病变部位进行检测以解决人眼
222 论述
VR 技术在医疗中的应用
徐金馨（郑州外国语新枫杨学校）
2018 年 10 月
【摘 要】随着信息科学技术的发展，深度学习和 VR 等技术已经开始进入到人们的生活生产过程中，已经可以为人类的生产生活提供很多便
利。经济的发展也促进了人们生活水平的提高，人们对身体健康变得越来越重视，如果将信息科技技术应用到医疗领域变得非常迫切。
从 VR 问世以来，VR+医疗这个模式被人们寄予厚望，VR 技术的三个特性尤其是沉浸感可以很好的与医疗结合起来，未来将会医疗中一
些实际问题。目前 VR+医疗领域也在健壮的发展，国内外专业人员都在积极的研究，并且已经有不少产品和应用问世了。VR 最大的优势就是
具有更高的维度，与平常的教课和看视频相比，它具有三维感，使用 VR 设备的人可以身临其境，无论是声音还是距离，都非常真实。这样的感
受，即使是顶尖的二维游戏画质也无法比拟的。VR 的这个优势在很多领域（如教育、娱乐）都是独一无二的。因此我们在本文中试图通过结合
深度学习的 VR 技术构建一套医疗辅助系统。
【关键词】虚拟现实；医疗；深度学习；三维重建；卷积神经网络
【中图分类号】R319
【文献标识码】A
【文章编号】1006-4222（2018）10-0222-02
1 前言
虚拟现实渊Virtual Reality袁即 VR冤袁这个概念最早提出于 20 世纪 80 年代袁其具体含义是借助计算机系统尧图像显示以 及传感器等多种科学技术结合起来来进行人机交互的技术[1]遥 19 世纪 70 年代左右人们已经开始想象发展虚拟现实的可
能袁之后的十年出现了虚拟现实萌芽袁美国拉尼尔最早提出了 虚拟现实的概念袁19 世纪 90 年代到 20 世纪袁VR 技术的理论 从初步形成到逐渐完善袁历经了一个快速成型的阶段遥 VR 技 术因它的三个特性院沉浸感尧真实感尧交互性袁大大加强了人类 与计算机之间的信息交互能力袁被广泛应用于各个领域袁是极 具发展前途的高新科技之一[2]遥
力企业应合理分配资金袁促进两者的协调发展遥 比如袁针对电 力企业目前在软件方面投入不足的情况袁 可适当缩小硬件投 入比例袁加大软件投入比例袁提高软硬件投资比例的合理性遥 同时袁电力企业应加强与高校尧科研机构的合作袁开发适合电 力企业实际情况的电力营销软件袁 并培养出更多的信息化人 才遥 在智能电网和电力信息化建设过程中袁人的作用是最关键 的袁通过加强与高校的合作袁培养适合电力企业发展的复合型 人才袁才能够促进电力行业的快速发展遥 同时袁要建立完善的 激励机制袁多对员工进行鼓励袁将员工的学习热情和工作积极 性充分调动起来袁 使电力营销信息化建设中的问题尽快得到 解决遥
本文所提出来的基于 VR 的医疗诊断和手术辅助系统整 体的设计如图 3 所示遥 系统在开始运行之后袁会不停地采集图 像袁我们需要对这些图像进行后续的计算袁在计算之前袁这些 图像需要经过预处理遥 图像的预处理主要包括灰度化袁增强对 比度袁归一化等操作袁进行预处理的主要目的在于提高后续计 算的精度遥 在图像经过预处理之后袁我们将会用预处理之后的 图像进行计算遥 我们的系统分为三个线程来运行袁这三个线程 分别为疾病识别线程袁图像分割线程袁三维重建线程遥 接下来 我们将对三个线程分别进行分析遥
4 结束语
综上所述袁智能电网视域下的电力营销信息化建设袁需要 电力企业在电力营销中引入服务营销理念袁 建立科学完善的 电力营销管理体制袁并合理分配资金加大智能电网建设力度袁 以促进智能电网建设与电力信息化建设的协调发展袁 提高电
力营销效率袁为电力企业更好更快的发展创造条件遥
参考文献 [1]殷 科.智能电网视域下的电力营销信息化建设[J].中国管理信息化袁 2017渊4冤院66. [2] 张 慧 奔 .智 能 电 网 背 景 下 的 电 力 营 销 信 息 化 建 设 [J].商 品 与 质 量 袁 2016渊5冤院302. [3]郭向东.面向智能电网的电力营销信息化建设[J].科学与财富袁2015袁 渊z1冤院559. [4]尹耕初袁马 凯.对于智能电网下电力网络营销模式研究[J].中国科技 投资袁2017渊25冤院97~98. [5]王晓毅.基于智能电网的电力营销智能化模式探析[J].科技创新与 应用袁2017渊31冤院146袁148.
图 1 Lenet 网络结构
从图 1 中可以看出 CNN 网络是一种层级网络袁上一层的 特征会传递到下一层中袁 在计百度文库过程中前面几层没有采用全 连接的方式袁而是使用卷积进行计算袁这种方式相对于全连接 的方式可以极大地降低计算的复杂度同时可以降低运算的复 杂度袁卷积的过程如图 2 所示遥
收稿日期：2018-9-6 作者简介：文 涛渊1985-冤袁男袁汉族袁湖北仙桃人袁工程师袁大学 本科袁主要从事信息运维管理工作遥
2018 年 10 月
论述 223
图 2 卷积示意图
的优势还远远没有在医疗等领域发挥出来袁 如果能将病人体 内的结构和病变实时地展现在医生的眼前袁 医生可以在 VR 设备中对三维结果进行放大袁缩小袁旋转等操作袁那么将会大 大降低医生的操作难度和效率袁 从而大幅地改变医疗的现状 让更多人受益遥
对于疾病识别率比较低的问题遥 我们将会构建一个集合了深 度学习的 VR 系统来应用到医疗领域中[5]遥
2 卷积神经网络
从 VR 提出到现在袁VR 已经被广泛应用于各个领域袁但 在医疗上 VR 还没有发挥出它应有的威力袁 还需要我们后来
者多创新钻研遥 卷积神经网络渊convolutional network袁CNN冤是目前已经在
3 基于 VR 的医疗辅助系统
基于第二章所讲述的部分袁 我们可以看出来深度学习对 于医学图像处理会有很大的意义遥 然而袁目前深度学习还没有 在医疗领域发挥很大的作用袁在将来大有作为遥 VR 作为一种 全新的技术袁 在娱乐领域已经开始大放异彩袁 可以让人在视 觉袁听觉等方面身临其境袁带给人更加真实的感受袁但是 VR
深度学习目前已经在图像分类袁图像识别袁图像分割等领 域取得了很多成就袁极大地推动了自动驾驶袁场景理解等领域 的发展袁被证明是一种非常有效的方案[3]遥 传统的三维重构仅 仅是对环境进行重建袁没有包括更多的语义信息袁因此我们在 三维重构的过程中会将环境的语义信息添加进来袁 语义信息 主要是由深度学习来获得[4]遥 此外袁我们还会通过基于深度学 习的目标检测算法来对身体的病变部位进行检测以解决人眼
222 论述
VR 技术在医疗中的应用
徐金馨（郑州外国语新枫杨学校）
2018 年 10 月
【摘 要】随着信息科学技术的发展，深度学习和 VR 等技术已经开始进入到人们的生活生产过程中，已经可以为人类的生产生活提供很多便
利。经济的发展也促进了人们生活水平的提高，人们对身体健康变得越来越重视，如果将信息科技技术应用到医疗领域变得非常迫切。
从 VR 问世以来，VR+医疗这个模式被人们寄予厚望，VR 技术的三个特性尤其是沉浸感可以很好的与医疗结合起来，未来将会医疗中一
些实际问题。目前 VR+医疗领域也在健壮的发展，国内外专业人员都在积极的研究，并且已经有不少产品和应用问世了。VR 最大的优势就是
具有更高的维度，与平常的教课和看视频相比，它具有三维感，使用 VR 设备的人可以身临其境，无论是声音还是距离，都非常真实。这样的感
受，即使是顶尖的二维游戏画质也无法比拟的。VR 的这个优势在很多领域（如教育、娱乐）都是独一无二的。因此我们在本文中试图通过结合
深度学习的 VR 技术构建一套医疗辅助系统。
【关键词】虚拟现实；医疗；深度学习；三维重建；卷积神经网络
【中图分类号】R319
【文献标识码】A
【文章编号】1006-4222（2018）10-0222-02
1 前言
虚拟现实渊Virtual Reality袁即 VR冤袁这个概念最早提出于 20 世纪 80 年代袁其具体含义是借助计算机系统尧图像显示以 及传感器等多种科学技术结合起来来进行人机交互的技术[1]遥 19 世纪 70 年代左右人们已经开始想象发展虚拟现实的可
能袁之后的十年出现了虚拟现实萌芽袁美国拉尼尔最早提出了 虚拟现实的概念袁19 世纪 90 年代到 20 世纪袁VR 技术的理论 从初步形成到逐渐完善袁历经了一个快速成型的阶段遥 VR 技 术因它的三个特性院沉浸感尧真实感尧交互性袁大大加强了人类 与计算机之间的信息交互能力袁被广泛应用于各个领域袁是极 具发展前途的高新科技之一[2]遥
力企业应合理分配资金袁促进两者的协调发展遥 比如袁针对电 力企业目前在软件方面投入不足的情况袁 可适当缩小硬件投 入比例袁加大软件投入比例袁提高软硬件投资比例的合理性遥 同时袁电力企业应加强与高校尧科研机构的合作袁开发适合电 力企业实际情况的电力营销软件袁 并培养出更多的信息化人 才遥 在智能电网和电力信息化建设过程中袁人的作用是最关键 的袁通过加强与高校的合作袁培养适合电力企业发展的复合型 人才袁才能够促进电力行业的快速发展遥 同时袁要建立完善的 激励机制袁多对员工进行鼓励袁将员工的学习热情和工作积极 性充分调动起来袁 使电力营销信息化建设中的问题尽快得到 解决遥
本文所提出来的基于 VR 的医疗诊断和手术辅助系统整 体的设计如图 3 所示遥 系统在开始运行之后袁会不停地采集图 像袁我们需要对这些图像进行后续的计算袁在计算之前袁这些 图像需要经过预处理遥 图像的预处理主要包括灰度化袁增强对 比度袁归一化等操作袁进行预处理的主要目的在于提高后续计 算的精度遥 在图像经过预处理之后袁我们将会用预处理之后的 图像进行计算遥 我们的系统分为三个线程来运行袁这三个线程 分别为疾病识别线程袁图像分割线程袁三维重建线程遥 接下来 我们将对三个线程分别进行分析遥
4 结束语
综上所述袁智能电网视域下的电力营销信息化建设袁需要 电力企业在电力营销中引入服务营销理念袁 建立科学完善的 电力营销管理体制袁并合理分配资金加大智能电网建设力度袁 以促进智能电网建设与电力信息化建设的协调发展袁 提高电
力营销效率袁为电力企业更好更快的发展创造条件遥
参考文献 [1]殷 科.智能电网视域下的电力营销信息化建设[J].中国管理信息化袁 2017渊4冤院66. [2] 张 慧 奔 .智 能 电 网 背 景 下 的 电 力 营 销 信 息 化 建 设 [J].商 品 与 质 量 袁 2016渊5冤院302. [3]郭向东.面向智能电网的电力营销信息化建设[J].科学与财富袁2015袁 渊z1冤院559. [4]尹耕初袁马 凯.对于智能电网下电力网络营销模式研究[J].中国科技 投资袁2017渊25冤院97~98. [5]王晓毅.基于智能电网的电力营销智能化模式探析[J].科技创新与 应用袁2017渊31冤院146袁148.