可视化产程观察仿真实训系统的开发研究

2014-11-17 17:46李凌霄赵风霞
中国信息技术教育 2014年20期
关键词:可视化

李凌霄+赵风霞

摘 要:产程中肛查及阴道检查技术是助产专业人员观察产程进展的必备技能,前期发明的仿真实训模型及其专利产品(或类似产品)都是封闭的模型体,因而存在技能训练时教师不能及时发现并纠正学生技术操作中的错误、在操作考核中学生给出的宫口开大的具体数值必须通过教师的重复操作才能判断其结果的正确性。针对这些情况,本文提出一种新的可视化产程观察仿真实训系统的原理架构,设计开发了基于计算机视觉技术的仿真实训系统的软件,以OpenCV为视频和图像处理单元、Visual C++2010为界面开发工具,实现了产程中肛查及阴道检查技能操作的可视化和宫颈口开大数值的自动测定,试验应用效果良好。

关键词:产程观察 肛查及阴道检查 仿真实训模型 可视化 宫颈口开大 霍夫圆变换

中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:1674-2117(2014)20-00-04

1 前言

我国异常偏高的剖宫产率已引起了世界卫生组织的重视。要达到降低剖宫产率、促进自然分娩的目的,必须提高助产专业人员观察产程的能力。观察产程进展的常用方法是产程中肛门检查和阴道检查技术。以往这项技能的掌握需要在产妇身上经过较长时间的实践和摸索。今天,这样的医学教育已不现实,而解决之道就是仿真训练。目前,用于产程观察的仿真实训模型都是封闭的模型体[1-3],肛查及阴道检查技术操作是在非直视下进行,因而不利于即时地指导和纠正学生技术操作中的错误。本文描述我们新研制的可视化产程观察仿真实训模型,重点介绍可视化仿真实训系统软件的设计开发。

2 可视化产程观察仿真实训模型

该模型的优点在于:骨盆仿体基于人体仿真造型,模型逼真,提高了教学的真实性;模型结构简单,操作性较强,手感逼真,并已实现了产业化。

然而,尽管该模型仿真度较高,在实训教学中也取得了良好效果[2],但是经过多年的教学应用,我们发现该模型存在两个不足:①由于产程中肛查及阴道检查技术的技能训练是在封闭的非直视环境下进行,因而既不便于教师示教也不利于即时发现和纠正学生实训期间的操作错误;②技能操作考核时,当学生给出了宫口开大的结论后,教师必须在模型上再重复检查一遍来验证其结论,因而增加了考核的难度和时间。

鉴于此,我们对原有模型做进一步改造:①在仿婴儿体内埋设微型摄像头和微光光源,并将它们与外部电脑相连,从而解决学生在封闭模型体内进行肛查和阴道检查操作时的可视化问题;②利用视频和图像处理技术,开发电脑端的肛查和阴道检查可视化及宫口开大程度自动测定的应用软件,解决学生实训期间操作手法的可视化并实现宫口开大程度的自动测定。新设计的可视化仿真实训模型的系统原理图如图1所示。

3 可视化和宫口开大测定软件

应用软件的主要功能要求包括:①操作检查手法的可视化;②宫口开大程度的自动测定,涉及到计算机视频处理和图像处理技术。目前,应用最广泛的视频和图像处理软件包是OpenCV,它是Intel公司基于C/C++语言开发的开源计算机视觉处理函数库,具备丰富的视频数据处理能力和强大的图像/矩阵的运算能力,极大减少了应用开发人员的编程工作量[676]。OpenCV的设计目标是执行速度尽量快,主要关注实时应用,采用优化C代码编写,能够充分利用多核处理器的优势,可以运行在各种主流操作系统上。然而,OpenCV提供的图形用户界面的设计能力相对较弱[8-10]。为增强系统人机界面的友好性,我们采用OpenCV为视频图像处理单元、Windows7为系统平台、Visual C++2010为人机界面工具来构建应用程序系统。整个系统被设计成Visual C++2010 MFC对话框应用程序,通过MFC按钮控件来实现系统功能导航,系统显示界面设计成两个画面窗口:一个窗口画面显示可视化产程观察的视频,另一个窗口显示宫口开大程度的图片。

3.1 可视化产程观察

可视化产程观察部分的程序功能要求系统实时地将摄像头捕获的视频数据显示到视频窗口。基于Visual C++ 2010和OpenCV的视频捕获、处理和显示主要由四个步骤组成:

第一步,初始化摄像头:在MFC对话框的初始化方法定义并初始化相关变量的基础上,在“检查可视化”按钮的消息处理函数中通过调用OpenCV的库函数CvCapture*cvCreateCameraCapture(int index)对摄像头分配视频图像数据流并初始化视频数据结构CvCapture,然后通过OpenCV库的cvSetCaptureProperty()函数来设置频数据结CvCapture中的相关参数。

第二步,开启定时器:摄像头初始化成功后,通过MFC中类CWnd的SetTimer(1,50,NULL)方法启动系统定时器,其中参数“50”表示该定时器每隔50毫秒触发一个WM_TIMER消息,然后由CWnd::OnTimer()方法处理该消息以便完成摄像头视频数据流中帧数据的获取和转换处理。

第三步,视频数据的获取和处理:CWnd:OnTimer()方法及时响应定时器的WM_TIMER消息并进行处理。它首先调用OpenCV库函数int cvGrabFrame(CvCapture*capture)实时采集摄像头的视频流中的数据并快速抓取一帧图像,然后把这帧图像数据存入系统缓存中,接着调用OpenCV库函数CvRetrieveFrame()将刚刚抓取的帧数据从内部缓存区重新读取出来并在OpenCV内部完成多步复杂的处理工作,最后将该帧图像数据送到显示设备上下文以便显示出来。当然,OpenCV也可以用函数CvQueryFrame()直接从摄像头读取视频帧并存入内存,我们即采用此种方法来获取视频帧数据以便加速后续的视频显示。

第四步,视频数据显示:首先,对话框面板在设计期间已经被放置了一个其Modal Frame属性被设置为TRUE的Picture Control控件,该控件就是视频数据显示区。在程序的初始化阶段,该视频显示区的窗口指针和显示区坐标就被捆绑在一起,然后通过CWnd类的GetDC()方法获取了与该窗口相关联的显示设备上下文指针,并进而通过该指针调用CDC类的GetSafeHdc()方法就可获得显示设备上下文的安全句柄。其次,视频数据的实时显示是在CWnd:OnTimer()方法中通过前述的安全句柄来调用CDC类的StretchBlt()方法将第三步中获得的视频帧数据缩放复制到显示设备上下文以完成视频图像的显示。总之,视频处理及其显示的过程如图2所示。endprint

3.2 宫口开大程度的测定

宫口开大程度测定部分的程序功能要求系统及时捕获摄像头视频数据流中的一帧图像、处理该图像以测定宫口开大的具体尺寸(以厘米为单位)、显示结果到图片窗口。因此,宫口开大测定实际上是一个基于图像处理的几何量测量问题,其算法流程如图3所示。

鉴于宫口开大程度的图像数据采集和最终结果的显示方法与图2中视频采集与显示类似,不再赘述。基于图像处理的几何量测量技术的核心是根据待测对象的几何特征提取其几何参数(直线的斜率和截距、圆的圆心坐标和半径、三角形的三顶点坐标、矩形的长宽与左上角的顶点坐标,等等)。当然,为成功提取待测对象的几何特征,必须对采集的图像进行预处理以满足特征提取算法的要求,也必须对特征提取算法返回的结果进行校正计算以获得期望的正确结果。下面分别描述。

首先,宫颈口在生产过程中的生理变化基本呈现出圆环或类似特征,宫口开大的具体数值范围从0到10(单位为厘米)。然而,要在所采集的图像中

图3 宫口开大程度测定流程

提取到圆的特征参数,图像处理中的常

用算法是霍夫圆变换。在OpenCV中,为解决三维累加器(圆心坐标X、Y和半径R)所导致的效率问题(相比霍夫直线变换,时空开销太大),霍夫圆变换采用所谓的霍夫梯度法,其原理是:①对图像应用cvCanny( )函数进行边缘检测得到边缘图像;②对边缘图像中的每一个非0点应用cvSobel( )函数计算X和Y方向上的Sobel一阶导数得到其局部梯度;③利用得到的梯度,由斜率指定的直线上的每个点都在累加器(二维的图像)中被累加,同时标记边缘图像中每一个非0像素的位置,然后从累加器中的这些点中选择候选的圆心(这些圆心都大于给定阀值且大于其所有邻近值);④对每一个圆心,考虑所有的非0像素:这些像素按其与圆心的距离排序,从而得到一条半径。因此,在OpenCV中,霍夫圆变换函数格式为:

CvSeq* CvHoughCircles(

CvArr*src_Imag, //输入的源灰度图像

void* circle_storage, //内存存储器(用于存放找到的圆)

CV_HOUGH_GRADIENT, //霍夫梯度法

double dp, //累加器图像的分辨率

double min_distance, //算法能区分的两个不同的圆之间的最小距离

double edge_thresh, //边沿阀值(cvCanny( )函数用)

double accumulator_thresh, //累加器阀值

double min_radius, //找到的圆半径最小值

double max_radius, //找到的圆半径最大值

);

其中9个参数的格式如上,其含义已以程序注释的形式给出。霍夫圆变换函数的返回值是一个指向CvSeq序列结构的指针,其后需要用命令float* p = (float*)cvGetSeqElem(circle,i)从序列中提取出各个圆(圆心坐标X、Y和半径R)。

其次,由于从摄像头采集的图像是彩色图像,但霍夫圆变换函数需要的输入图像必须是灰度图像,因此,必须对采集图像进行预处理。主要采用cvCvtColor()函数将彩色图像转换成灰度图像,然后用cvSmooth()函数进行高斯平滑以便少噪声的影响。当然,对于因采用短焦摄像镜头而造成的图像畸变也一并进行处理,以提高宫口开大的测定精度。

第三,前述的霍夫圆变换所找到的圆半径的单位是像素,但宫口开大程度的测定单位是厘米,因而必须进行转换计算。由于空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数,而获取这些参数的过程称为摄像机标定[6]。鉴于宫口开大测定时摄像机使用环境的相对固定性(焦距不变、物距变化小),摄像机标定采用OpenCV提供的算法和过程预先一次性完成,然后在转换计算宫口开大的数值时利用已获得的摄像机参数进行校正计算。

4 系统实现

软件系统的实现基于Windows7操作系统平台、采用Visual C++2010作为软件工具开发人机交互的图形界面、采用OpenCV作为视频和图像处理单元。整个系统被设计成Visual C++2010 MFC对话框应用程序。系统启动后的初始界面如图4(已转为灰度图像,下同),其中最上面一行是导航栏,有四个功能导航按钮:检查可视化、关闭检查可视化、拍照并判断开口大小、退出。

图4 系统启动后界面

导航栏下左边是视频显示窗口及视频参数(宽度和高度);导航栏下的右边是宫口开大图片显示窗口及软件测定的宫口开大数值结果。

图5 可视化检查

当用户按下“检查可视化”按钮后,系统运行状态如图5,其中视频显示窗口实时呈现学生实训操作(或教师示教操作)的实际操作画面,教师可借此判断其操作手法是否正确。

当学生完成实训操作并给出当前宫颈口状态下自己对于具体开大程度的判断后,教师可按下导航按钮“拍照并测定开口大小”,此时,系统首先抓取该视频帧的图像数据、然后进行宫口开大程度的自动测定并显示结果、最后将该帧图像保存为图片文件,这非常便于操作考核。图6是宫口开大状态为2厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

图6 宫口开大2厘米

类似地,图7则是宫口开大状态为4厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

5 结语

作为一门实践性很强的学科,助产

图7 宫口开大4厘米

专业学生只有通过足够的仿真实训训练和临床实践,才能获得必要的临床工作

技能。采用信息技术推进医学实训教学资源,尤其是虚拟仿真实训教学平台的开发建设和实训应用,对提高助产专业学生临床操作技能具有重要意义。

(宁波卫生职业技术学院,浙江 宁波 315100)

参考文献:

[1]赵风霞.一种用于产程中肛门和阴道检查的仿真教学模型:中国,CN201336100[P].2009(10).

[2]赵风霞,李美珍,常金兰.产程中肛查及阴道检查仿真实训的效果观察[J].护理学报,2012,19(5):35—37.

[3]薛艳,李雪兰,康健.SimMom全身互动型分娩模拟人用于产科“正常分娩机制”教学初探[J].中国医学教育技术,2014,28(1):60—62.endprint

3.2 宫口开大程度的测定

宫口开大程度测定部分的程序功能要求系统及时捕获摄像头视频数据流中的一帧图像、处理该图像以测定宫口开大的具体尺寸(以厘米为单位)、显示结果到图片窗口。因此,宫口开大测定实际上是一个基于图像处理的几何量测量问题,其算法流程如图3所示。

鉴于宫口开大程度的图像数据采集和最终结果的显示方法与图2中视频采集与显示类似,不再赘述。基于图像处理的几何量测量技术的核心是根据待测对象的几何特征提取其几何参数(直线的斜率和截距、圆的圆心坐标和半径、三角形的三顶点坐标、矩形的长宽与左上角的顶点坐标,等等)。当然,为成功提取待测对象的几何特征,必须对采集的图像进行预处理以满足特征提取算法的要求,也必须对特征提取算法返回的结果进行校正计算以获得期望的正确结果。下面分别描述。

首先,宫颈口在生产过程中的生理变化基本呈现出圆环或类似特征,宫口开大的具体数值范围从0到10(单位为厘米)。然而,要在所采集的图像中

图3 宫口开大程度测定流程

提取到圆的特征参数,图像处理中的常

用算法是霍夫圆变换。在OpenCV中,为解决三维累加器(圆心坐标X、Y和半径R)所导致的效率问题(相比霍夫直线变换,时空开销太大),霍夫圆变换采用所谓的霍夫梯度法,其原理是:①对图像应用cvCanny( )函数进行边缘检测得到边缘图像;②对边缘图像中的每一个非0点应用cvSobel( )函数计算X和Y方向上的Sobel一阶导数得到其局部梯度;③利用得到的梯度,由斜率指定的直线上的每个点都在累加器(二维的图像)中被累加,同时标记边缘图像中每一个非0像素的位置,然后从累加器中的这些点中选择候选的圆心(这些圆心都大于给定阀值且大于其所有邻近值);④对每一个圆心,考虑所有的非0像素:这些像素按其与圆心的距离排序,从而得到一条半径。因此,在OpenCV中,霍夫圆变换函数格式为:

CvSeq* CvHoughCircles(

CvArr*src_Imag, //输入的源灰度图像

void* circle_storage, //内存存储器(用于存放找到的圆)

CV_HOUGH_GRADIENT, //霍夫梯度法

double dp, //累加器图像的分辨率

double min_distance, //算法能区分的两个不同的圆之间的最小距离

double edge_thresh, //边沿阀值(cvCanny( )函数用)

double accumulator_thresh, //累加器阀值

double min_radius, //找到的圆半径最小值

double max_radius, //找到的圆半径最大值

);

其中9个参数的格式如上,其含义已以程序注释的形式给出。霍夫圆变换函数的返回值是一个指向CvSeq序列结构的指针,其后需要用命令float* p = (float*)cvGetSeqElem(circle,i)从序列中提取出各个圆(圆心坐标X、Y和半径R)。

其次,由于从摄像头采集的图像是彩色图像,但霍夫圆变换函数需要的输入图像必须是灰度图像,因此,必须对采集图像进行预处理。主要采用cvCvtColor()函数将彩色图像转换成灰度图像,然后用cvSmooth()函数进行高斯平滑以便少噪声的影响。当然,对于因采用短焦摄像镜头而造成的图像畸变也一并进行处理,以提高宫口开大的测定精度。

第三,前述的霍夫圆变换所找到的圆半径的单位是像素,但宫口开大程度的测定单位是厘米,因而必须进行转换计算。由于空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数,而获取这些参数的过程称为摄像机标定[6]。鉴于宫口开大测定时摄像机使用环境的相对固定性(焦距不变、物距变化小),摄像机标定采用OpenCV提供的算法和过程预先一次性完成,然后在转换计算宫口开大的数值时利用已获得的摄像机参数进行校正计算。

4 系统实现

软件系统的实现基于Windows7操作系统平台、采用Visual C++2010作为软件工具开发人机交互的图形界面、采用OpenCV作为视频和图像处理单元。整个系统被设计成Visual C++2010 MFC对话框应用程序。系统启动后的初始界面如图4(已转为灰度图像,下同),其中最上面一行是导航栏,有四个功能导航按钮:检查可视化、关闭检查可视化、拍照并判断开口大小、退出。

图4 系统启动后界面

导航栏下左边是视频显示窗口及视频参数(宽度和高度);导航栏下的右边是宫口开大图片显示窗口及软件测定的宫口开大数值结果。

图5 可视化检查

当用户按下“检查可视化”按钮后,系统运行状态如图5,其中视频显示窗口实时呈现学生实训操作(或教师示教操作)的实际操作画面,教师可借此判断其操作手法是否正确。

当学生完成实训操作并给出当前宫颈口状态下自己对于具体开大程度的判断后,教师可按下导航按钮“拍照并测定开口大小”,此时,系统首先抓取该视频帧的图像数据、然后进行宫口开大程度的自动测定并显示结果、最后将该帧图像保存为图片文件,这非常便于操作考核。图6是宫口开大状态为2厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

图6 宫口开大2厘米

类似地,图7则是宫口开大状态为4厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

5 结语

作为一门实践性很强的学科,助产

图7 宫口开大4厘米

专业学生只有通过足够的仿真实训训练和临床实践,才能获得必要的临床工作

技能。采用信息技术推进医学实训教学资源,尤其是虚拟仿真实训教学平台的开发建设和实训应用,对提高助产专业学生临床操作技能具有重要意义。

(宁波卫生职业技术学院,浙江 宁波 315100)

参考文献:

[1]赵风霞.一种用于产程中肛门和阴道检查的仿真教学模型:中国,CN201336100[P].2009(10).

[2]赵风霞,李美珍,常金兰.产程中肛查及阴道检查仿真实训的效果观察[J].护理学报,2012,19(5):35—37.

[3]薛艳,李雪兰,康健.SimMom全身互动型分娩模拟人用于产科“正常分娩机制”教学初探[J].中国医学教育技术,2014,28(1):60—62.endprint

3.2 宫口开大程度的测定

宫口开大程度测定部分的程序功能要求系统及时捕获摄像头视频数据流中的一帧图像、处理该图像以测定宫口开大的具体尺寸(以厘米为单位)、显示结果到图片窗口。因此,宫口开大测定实际上是一个基于图像处理的几何量测量问题,其算法流程如图3所示。

鉴于宫口开大程度的图像数据采集和最终结果的显示方法与图2中视频采集与显示类似,不再赘述。基于图像处理的几何量测量技术的核心是根据待测对象的几何特征提取其几何参数(直线的斜率和截距、圆的圆心坐标和半径、三角形的三顶点坐标、矩形的长宽与左上角的顶点坐标,等等)。当然,为成功提取待测对象的几何特征,必须对采集的图像进行预处理以满足特征提取算法的要求,也必须对特征提取算法返回的结果进行校正计算以获得期望的正确结果。下面分别描述。

首先,宫颈口在生产过程中的生理变化基本呈现出圆环或类似特征,宫口开大的具体数值范围从0到10(单位为厘米)。然而,要在所采集的图像中

图3 宫口开大程度测定流程

提取到圆的特征参数,图像处理中的常

用算法是霍夫圆变换。在OpenCV中,为解决三维累加器(圆心坐标X、Y和半径R)所导致的效率问题(相比霍夫直线变换,时空开销太大),霍夫圆变换采用所谓的霍夫梯度法,其原理是:①对图像应用cvCanny( )函数进行边缘检测得到边缘图像;②对边缘图像中的每一个非0点应用cvSobel( )函数计算X和Y方向上的Sobel一阶导数得到其局部梯度;③利用得到的梯度,由斜率指定的直线上的每个点都在累加器(二维的图像)中被累加,同时标记边缘图像中每一个非0像素的位置,然后从累加器中的这些点中选择候选的圆心(这些圆心都大于给定阀值且大于其所有邻近值);④对每一个圆心,考虑所有的非0像素:这些像素按其与圆心的距离排序,从而得到一条半径。因此,在OpenCV中,霍夫圆变换函数格式为:

CvSeq* CvHoughCircles(

CvArr*src_Imag, //输入的源灰度图像

void* circle_storage, //内存存储器(用于存放找到的圆)

CV_HOUGH_GRADIENT, //霍夫梯度法

double dp, //累加器图像的分辨率

double min_distance, //算法能区分的两个不同的圆之间的最小距离

double edge_thresh, //边沿阀值(cvCanny( )函数用)

double accumulator_thresh, //累加器阀值

double min_radius, //找到的圆半径最小值

double max_radius, //找到的圆半径最大值

);

其中9个参数的格式如上,其含义已以程序注释的形式给出。霍夫圆变换函数的返回值是一个指向CvSeq序列结构的指针,其后需要用命令float* p = (float*)cvGetSeqElem(circle,i)从序列中提取出各个圆(圆心坐标X、Y和半径R)。

其次,由于从摄像头采集的图像是彩色图像,但霍夫圆变换函数需要的输入图像必须是灰度图像,因此,必须对采集图像进行预处理。主要采用cvCvtColor()函数将彩色图像转换成灰度图像,然后用cvSmooth()函数进行高斯平滑以便少噪声的影响。当然,对于因采用短焦摄像镜头而造成的图像畸变也一并进行处理,以提高宫口开大的测定精度。

第三,前述的霍夫圆变换所找到的圆半径的单位是像素,但宫口开大程度的测定单位是厘米,因而必须进行转换计算。由于空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数,而获取这些参数的过程称为摄像机标定[6]。鉴于宫口开大测定时摄像机使用环境的相对固定性(焦距不变、物距变化小),摄像机标定采用OpenCV提供的算法和过程预先一次性完成,然后在转换计算宫口开大的数值时利用已获得的摄像机参数进行校正计算。

4 系统实现

软件系统的实现基于Windows7操作系统平台、采用Visual C++2010作为软件工具开发人机交互的图形界面、采用OpenCV作为视频和图像处理单元。整个系统被设计成Visual C++2010 MFC对话框应用程序。系统启动后的初始界面如图4(已转为灰度图像,下同),其中最上面一行是导航栏,有四个功能导航按钮:检查可视化、关闭检查可视化、拍照并判断开口大小、退出。

图4 系统启动后界面

导航栏下左边是视频显示窗口及视频参数(宽度和高度);导航栏下的右边是宫口开大图片显示窗口及软件测定的宫口开大数值结果。

图5 可视化检查

当用户按下“检查可视化”按钮后,系统运行状态如图5,其中视频显示窗口实时呈现学生实训操作(或教师示教操作)的实际操作画面,教师可借此判断其操作手法是否正确。

当学生完成实训操作并给出当前宫颈口状态下自己对于具体开大程度的判断后,教师可按下导航按钮“拍照并测定开口大小”,此时,系统首先抓取该视频帧的图像数据、然后进行宫口开大程度的自动测定并显示结果、最后将该帧图像保存为图片文件,这非常便于操作考核。图6是宫口开大状态为2厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

图6 宫口开大2厘米

类似地,图7则是宫口开大状态为4厘米时操作检查的视频和开大程度测定的图片与结果。

5 结语

作为一门实践性很强的学科,助产

图7 宫口开大4厘米

专业学生只有通过足够的仿真实训训练和临床实践,才能获得必要的临床工作

技能。采用信息技术推进医学实训教学资源,尤其是虚拟仿真实训教学平台的开发建设和实训应用,对提高助产专业学生临床操作技能具有重要意义。

(宁波卫生职业技术学院,浙江 宁波 315100)

参考文献:

[1]赵风霞.一种用于产程中肛门和阴道检查的仿真教学模型:中国,CN201336100[P].2009(10).

[2]赵风霞,李美珍,常金兰.产程中肛查及阴道检查仿真实训的效果观察[J].护理学报,2012,19(5):35—37.

[3]薛艳,李雪兰,康健.SimMom全身互动型分娩模拟人用于产科“正常分娩机制”教学初探[J].中国医学教育技术,2014,28(1):60—62.endprint

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