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开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
通过沉浸式技术应用人工智能算法
摘要：包容性教育是一项基本人权。然而，有学习障碍的学生有时会被排除在体育教育之外。虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术是一种沉浸式学习，可以提供更好的学习体验。个性化学习通过考虑学生的不同属性，在个性化学习材料中发挥了作用，因此在课堂上逐渐被包容。因此，本研究旨在使用人工智能 (AI) 算法和沉浸式技术重新设计个性化和沉浸式培训师应用程序，以促进体育教育中学习障碍 (SLD) 学生的学习过程。这项定性研究通过观察和访谈评估了一所特殊学校的 10 名教师和 30 名学生，以设计个性化、沉浸式的体育教育学习应用程序。专家的观点和二手数据也被用作应用程序构建的补充材料。从对学生和教师的访谈和观察中可以得出结论，SLD 可以在老师和培训师的适当指导下进行视觉学习。本研究的最终成果是设计一个个性化学习系统 (PLS)，希望该系统能够为想要为 SLD 设计一个良好 PLS 的开发人员和教育工作者带来益处。教育工作者和开发人员可以使用该结果为学习体育的残疾学生创建合适的定制应用程序。关键词：增强现实、虚拟现实、体育、职业、残疾、智能系统介绍
对教育的沉浸式虚拟现实中的眼光追踪
在过去的几年中，在各种领域都研究了在虚拟现实中使用眼神追踪的概念。在这篇评论中，我们旨在讨论该领域的最新进步和应用，解释技术方面，强调这种方法的优势，并激发人们对领域的兴趣。目光传播已经在科学中使用了数十年，现在通过添加虚拟和增强现实技术来大大加强了眼睛。评论的第一部分是对眼睛追踪概念，技术零件及其应用的一般概述。在第二部分中，焦点转向了在虚拟现实中使用眼睛追踪的应用。第三部分，首先给出了在虚拟现实中最近出现的眼神追踪概念的描述，其次是当前对教育和学习的应用，这是以前尚未彻底描述的。我们描述了这种方法的主要发现，技术方面和优势。
Sampoorna Suraksha 策略：一种新的“沉浸式学习”......
作为联合国可持续发展目标 (SDG) 的签署国，印度致力于到 2030 年消除艾滋病毒/艾滋病对公共卫生的威胁。这一承诺在该国的国家卫生政策 (2017 年) 中得到了呼应，并在 2017-2024 年国家艾滋病毒/艾滋病和性传播感染战略计划中得到重申。消除艾滋病毒这一公共威胁必须齐心协力预防新感染。在全球范围内，艾滋病规划署呼吁到 2020 年将年度新增艾滋病毒感染率从 2010 年的基线值下降 75%，到 2030 年下降 90%。根据 2019 年艾滋病毒估计报告，2010 年至 2019 年间，印度年度新增艾滋病毒感染率下降了 37%。虽然这明显高于全球 23% 的平均水平，但显然需要进一步遏制艾滋病毒的蔓延才能实现计划目标。虽然该项目通过有针对性的干预措施 (TI) 在预防重点人群的艾滋病毒方面取得了巨大飞跃，但那些不认为自己属于任何高危人群 (HRG) 的“高危”个体中的新感染病例，以及仍然被忽视的目标受益者，例如：
基于人工智能和沉浸式技术的游戏化学习：概述
摘要 本文探讨了严肃游戏与人工智能和沉浸式技术在教育中的应用。我们讨论了基于图像识别、人类情感、语音和智能代理的使用来开发具有适应性和个性化的严肃教育游戏，以模拟人类对手的“身临其境”效果，并控制游戏级别和游戏内容的复杂性。我们研究了一些工具，让教师和学生可以在没有编程技能的情况下创建基于人工智能和沉浸式技术的教育游戏：Aurora Neverwinter Nights 工具集、带有 Snap! 可视化编程的 eCraft2Learn 工具、具有人工智能能力的 Scratch、使用 Google AI 的计算机视觉模型开发 AR 应用程序的 Metaverse Studio、用于沉浸式应用程序的 CoSpaces Edu 和 EV Toolbox 构造器。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
抽象的沉浸式虚拟现实（VR）实现了自然主义的神经科学研究，同时进行了实验控制，但动态和互动刺激构成了方法论挑战。我们在这里探索了情绪唤醒，情感经验的基本特性和自然主义刺激下的枕骨 - 枕α功率之间的联系：37名年轻健康的成年人完成了沉浸式的VR体验，其中包括越过的越野车，并记录了他们的EEG，而他们的EEG被记录。然后，他们在观看经验重播的同时，不断地评估自己的主观情感唤醒。通过（1）分解连续的脑电图信号，同时通过（1）分解α功率和唤醒等级之间的启动，并通过（2）解码高唤醒和低唤醒时期的高唤醒时期，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，以高和低唤醒的方式通过（2）使用区分的常见的短暂的空间记忆和长期的长期恢复性的Neural Neural re recrillent neural recor re recor remanter，对情绪唤醒和parieto-cipipital Alpha功率之间的关联进行了测试和确认。我们成功地结合了脑电图和自然主义的身临其境的VR经验，以扩展有关情绪唤醒神经生理学的先前发现，对现实世界的神经科学。
引用：Jennings S，Anstey S，Bower J等。通过免疫检查点抑制剂（Excim）的癌症免疫疗法的经历 - 人类参与 沉浸式虚拟现实的可行性和安全性 TBI）研究方案
摘要引入多发性硬化症患者（MS）患者的前庭系统损害可能具有中心和/或外周起源。随后的前庭障碍可能会导致该人群的头晕，平衡障碍和疲劳。前庭康复靶向前庭障碍可能会改善这些症状。此外，作为神经康复的成功工具，还可以在前庭康复干预措施中实施沉浸式虚拟现实（VRI）。方法和分析本协议描述了30例前庭障碍的MS患者（头晕障碍库存≥16）的30例平行臂，随机对照试验，并进行了盲评估。实验组将根据常规的Cawthorne-Cooksey方案获得VRI前庭康复干预措施；对照组将执行常规协议。两组干预的持续时间将为7周（20个会话，每周3次）。主要结果是MS患者的前庭VRI干预的可行性和安全性。次要结果指标是头晕症状，平衡表现，疲劳和生活质量。定量评估将在干预后（T1）后立即在基线（T0）以及3个月和6个月的后期（T2和T3）进行后立即进行。为了进一步检查干预的可行性，将在T1上进行定性评估。将从希望参加研究的参与者那里收集知情同意。试用注册号NCT04497025。伦理和传播该研究得到了安达卢西亚审查委员会和道德委员会批准的Virgen Macarena-Virgen del Rocio医院（2020年3月25日ID 2148-N-19）。这项研究的结果将通过同行评审的科学期刊的出版物来传播。
用于沉浸式图像引导神经导航系统的基于物理的自适应非刚性配准
目的：在图像引导的神经外科手术中，联合配准的术前解剖、功能和扩散张量成像可用于安全切除脑部重要区域的脑肿瘤。然而，脑部在手术过程中会变形，尤其是在切除肿瘤的情况下。术前图像数据的非刚性配准 (NRR) 可用于创建配准图像，该配准图像可捕捉术中图像中的变形，同时保持术前图像的质量。本文利用临床数据报告了几种处理脑变形的非刚性配准方法的准确性和性能比较结果。提出了一种新的自适应方法，该方法可自动去除切除肿瘤区域中的网格元素，从而处理切除时的变形。为了改善用户体验，我们还提出了一种将混合现实与超声、MRI 和 CT 结合使用的新方法。
沉浸式娱乐的机会和挑战
数字娱乐行业随着移动游戏的增长，在2000年代中期左右看到了其最新的大转变。智能手机启用了一个全新的生态系统，其中出现了新颖的设计并开发了新的技术解决方案。手机游戏打破了该领域的许多先前假设，包括玩家的典型效果以及游戏硬件的外观。在不到10年的时间里，手机游戏领域的收入超过了PC和控制台[1]。尽管智能手机并未被设计为主要游戏设备，但它们的广泛可用性，新的互动方法和泛滥连通性也未开发的新领域进行研究。现在，我们正在目睹类似的转变，第二代负担得起和高质量的虚拟现实（VR）耳机到达市场。消费者硬件从基于智能手机的简单VR迅速演变为具有六个自由跟踪的独立头部。应用程序也从纯粹的电影体验到高度交互式和快节奏的游戏相应地构成了相应的范围。新应用程序推动了讲故事和戏剧表演的界限。由于其更复杂的要求，增强现实设备尚未达到同一观点，尽管它们在未来几年内可能会效仿。从现在起，身临其境的娱乐活长将看起来像10 - 15年？如果移动游戏的轨迹可以使用，则可以肯定地假设系统将变得更便宜，更好，无处不在。显示，光学和处理能力将改善传感器和网络。我们还可能会遇到真正的混合现实设备，该设备将能够在VR，AR或混合模式下运行。提高质量和外形将使人们一次使用这些设备一次。社会经历将是司空见惯的，无论是身体上的同一地位还是与世界其他其他用户一起。