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¥ 2.0
摘要 本研究提出并评估了虚拟现实 (VR) 训练模拟器的评分和评估方法。VR 模拟器可捕获详细的 n 维人体运动数据，这些数据可用于性能分析。开发了定制的医疗触觉 VR 训练模拟器，并用于记录来自 271 名具有多种临床经验水平的受训者的数据。提出了 DTW 多元原型 (DTW-MP)。VR 数据被分为新手、中级或专家。用于时间序列分类的算法的准确率为：动态时间规整 1-最近邻 (DTW-1NN) 60%，最近质心 SoftDTW 分类 77.5%，深度学习：ResNet 85%，FCN 75%，CNN 72.5% 和 MCDCNN 28.5%。专家 VR 数据记录可用于指导新手。评估反馈可以帮助受训者提高技能和一致性。动作分析可以识别个人使用的不同技术。可以实时动态检测错误，发出警报以防止受伤。
医疗 VR 训练模拟器中的评分和评估...
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