医学模拟/分类法
据我们所知，目前还没有针对基于VR的医学模拟器的分类法。然而，分类法有很多好处
- 提供标准化的术语和分类;
- 有助于工程师、医学专家、教育工作者和其他重要学科之间的交流;
- 可以在任务分析后用于优先考虑组件;
- 促进分析和验证。
总之，分类法支持沟通和发展。
本页面的分类法基于[1]。目的是使分类法更易于访问，并支持社区驱动的扩展和更改。
在医学模拟领域，有大量的论文描述了模拟器和算法。为了创建分类法，我们识别并分析了许多立场论文[2][3]，现有模拟器的调查[4][5]，仅举几例。
Satava 提出了五代模拟器：几何解剖学、物理动力学建模、生理特性、微观解剖学和生化系统[2]。此外，他还定义了医学模拟器逼真度的以下要求：视觉保真度、物体之间的交互性、物体物理属性、物体生理属性和感官输入。
Liu 等人[3] 区分了技术（可变形模型、碰撞检测、视觉和触觉显示，以及组织建模和表征）和认知组件（性能和培训）。
Delingette [4] 将模拟器组件划分为输入设备、手术模拟器（碰撞检测和处理、几何建模、物理建模、触觉渲染和视觉渲染）和输出设备。
John 在最近的一篇综述中[5]，定义了三个领域：输入数据、处理器和交互。其中，交互被细分为触觉、显示技术、其他硬件组件以及算法和软件。
融合相关工作中定义和报告，我们提出了一个分类法（见下文概述），它包含三个主要类别：数据集、硬件和软件。在以下内容中，我们将简要定义每个类别，并提供一些示例，这些示例将在本书后面的章节中详细讨论。
- 数据集
- 合成
- 计算
- 模型
- 特定于受试者
- 体内
- 体外
- 硬件
- 交互设备
- 基于传感器的
- 道具
- 处理单元
- 固定式
- 移动式
- 输出
- 视觉
- 触觉
- 声学
- 软件
- 模型
- 技术
- 内容
- 交互
- 任务
- 隐喻
- 技术
- 模拟
- 静态
- 动态
- 生理
- 渲染
- 视觉
- 触觉
- 声学
合成数据集可以是计算的（例如，基于统计模型或启发式算法）或模型的（例如，由数字艺术家使用 3D 建模工具制作，或来自仪器 CAD 设计）。通常，这些是具有高度详细纹理的良好网格化的曲面几何体。另一种方法是特定于受试者的数据集。几种医学成像模式（例如，超声、MRI、CT）允许重建体积数据，这些数据可以直接使用，也可以进行分割以进行进一步处理。此外，生理参数、组织特性和其他特性既可以体内测量，也可以体外测量。
交互设备可以是基于传感器的，也可以是道具。基于传感器的设备可以是商用现成产品、自行构建的原型或混合体，示例从游戏机控制器到触觉设备和光学跟踪系统。道具可以复制人体部位或仪器，这些部位或仪器要么是增强的，要么是跟踪的，要么只是整个装置的被动部分。处理单元与用于模拟器的计算系统类型有关。这可以是固定式（例如，单核或多核系统、集群或服务器）或移动式系统（例如，手持设备或流媒体客户端）。此外，GPU 可用于并行化。最后，输出可以通过多种模式实现，视觉、触觉和声学是最常见的。视觉组件可以进一步细分为不同的显示类型：HMD、屏幕或投影屏幕，有或没有立体渲染。同样，触觉被分为触觉和本体感觉反馈。
模型是数据集和算法之间的联系。它可以从两个方面进行考虑：技术（例如，数据结构、LOD、映射[6] 等）和内容（例如，病人、仪器和环境[7]）。医学模拟器被接受的一个关键因素是与来自 HCI 和 3DUI 的众多解决方案的交互。在这里，我们可以区分任务（导航、选择、操作[8]、会话管理、评估等）、隐喻（直接“自然”交互、手势等[9]）和技术（例如，GUI 元素、OSD 或注释）。模拟被划分为不同的级别：静态（例如，固定结构解剖学、环境）、动态（例如，基于物理的碰撞检测和处理[10]、刚体动力学或应用于软组织的连续介质力学）和生理（例如，功能解剖学[11] 或生理组学项目）。渲染与模拟的结果紧密相连。它可以分为视觉、触觉或声学算法。
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