基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别实训平台设计

陈国有， 刘金成， 刘志宝， 吕鹏举, 关庆， 于春月

(1.哈尔滨医科大学大庆分校， 药学院， 黑龙江， 大庆 163319；2.哈尔滨医科大学大庆分校， 教务处， 黑龙江， 大庆 163319；3.大庆油田总医院， 制剂室， 黑龙江， 大庆 163300)

0 引言

中医药各相关专业的核心基础课程是中药学，临床应用与中医基础理论之间联系的枢纽是中药学[1]。中药学课程的学习要求学生具备临床学科的知识、方剂学的知识，还要求学生具备中医诊断学知识和中医基础理论。中药药味相似、药效多样、数量众多，与临床知识和基础理论紧密联系等，加大了学生识别中药植物入药部分的难度[2]，因此需要对中药植物入药部分识别应用实训平台进行设计和研究。

曹茂诚等[3]提出基于微信平台等互联网技术的“互联网+护理服务”平台设计与应用，该方法以监督管理、规划教学任务为核心，集成多种实训资源，利用互联网获取相关数据，完成护理服务实训平台的设计，该方法在平台设计过程中没有应用虚拟仿真技术，无法根据用户的需求设置相关功能，存在用户满意度低和平台普适性差的问题。邹瑶等[4]提出基于多模态语料库的实训平台设计方法，该方法在多模态语料库的基础上通过MySQL+Redis、MySQL、Jquer、Redis等软件实现平台的数据缓存、数据查询、数据管理等功能，完成实训平台的设计，该方法没有应用虚拟现实技术在平台中将上述软件联系起来，导致实训效果较差。

本文基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台分为3个部分，第一部分为平台的整体框架，第二部分为界面功能，第三部分为实训效果评价。

1 中药植物入药部分识别应用实训平台整体框架

基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台的设计采用模块组合的方式，平台的灵活性较高[5]，在功能上将中药植物入药部分识别应用实训平台分为5个部分，分别是客户端、数据视频及动画存储单元、物理设备、虚拟设备接口单元和数据处理及发布单元。基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台整体框架如图1所示。

图1 中药植物入药部分识别应用实训平台框架图

根据具体的实训内容,通过虚拟仿真技术，中药植物入药部分识别应用平台管理员添加相关的动画和视频，配置对应的动作、环节和流程，提高中药植物入药部分识别应用实训平台的普适性[6]。基于工作流开发的中药植物入药部分识别应用实训平台结构如图2所示。

图2 基于工作实训平台

2 界面功能设计

美观、简洁是中药植物入药部分识别应用实训平台的设计风格，相似的功能窗口使用统一的表格与单数据显示共存的模式，用户不需要培训就可以使用[7-8]。

2.1 登录界面

用户在中药植物入药部分识别应用实训平台中可以使用学生或老师2种身份登录，登录前需要验证密码和账号。对信息进行验证之前，需要在界面中判断用户名是否为空，避免非法入侵者破坏平台[9]。用户在输入的信息正确时可以直接进入中药植物入药部分识别应用实训平台的选择界面进行下一步操作。

2.2 平台选择界面

用户在中药植物入药部分识别应用实训平台中根据自己的需求选择进入“专业知识共享平台”“优秀作品展示平台”“专业实训教学平台”。

本研究共纳入6项随机对照试验，研究质量等级均为“B”。随机方法上郭友华等[16]使用电脑分层随机，张裴景等[20]使用随机数字表法，均评定为低风险；包艳等[18]提及按入院顺序随机分组，但未对具体随机过程进行描述，评为不清楚；其余试验均只提及随机字样。6项研究均未提及使用分配隐藏和盲法，评定为不清楚。6篇研究数据均完整，评定为低风险。选择性报道中，刘惠惠[17]的研究存在结果报告不全的情况，评为高风险。纳入研究的方法学质量评价详见表2。

2.3 专业实训教学平台

学生在专业实训教学平台中拥有沟通管理的“信息平台”、用户管理的“密码设置”、评价管理的“小组评价”、任务管理的“任务浏览”、进度管理的“进度报告”、开发组管理的“分组”和项目管理的“项目浏览”；教师在专业实训教学平台中具有全部功能。在实训过程中学生可以在平台中直接点击选项卡进入专业知识共享平台和学生作品展示平台[10-11]。

3 实训效果评价

针对不同评价指标，评价者可能做出的评价结果构成的集合就是评价集V=(V1,V2,…,Vn)[12]。通过4级评价标准对各项指标进行评价，评价集如下：

V=(V1,V2,V3,V4)=(优秀，良好，合格，不合格)

(1)

基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台设计方法结合层次分析法和特尔菲法确定指标对应的权重。通过专家两两比较不同指标的重要性，构建判断矩阵，采用解矩阵特征值的方法在判断矩阵的基础上确定权重[13]。

通过层次分析法构建判断矩阵A，其表达式如下：

(2)

矩阵A也被称为正反判断矩阵，符合aij=1，aij=1/aij，aij>0。由于人们的主观判断原因，矩阵A可能不存在完全一致性，设RI代表平均随机一致性指标，CI代表一致性指标，λmax代表A的最大特征值，通过式(3)一致性检验判断矩阵A：

(3)

其中：

(4)

为了确定评价对象对评价元素的隶属程度，从一项指标出发进行评价，设N代表的是评委成员的数量，存在ni个人在评价系统第i项评价指标中选中第j个评语：

(5)

设R为单指标评价矩阵，由评价指标评价隶属构成，其表达式如下：

(6)

中药植物入药部分识别应用实训效果无法通过单指标评价进行反映，因此需要分层对各项指标进行考虑，构建综合评价向量B：

(7)

为了方便计算和打分，需要量化处理评价集V，获得重要植物入药部分识别应用实训的综合评价得分F：

(8)

4 实验与分析

为了验证基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台设计方法的整体有效性，在Simulink平台中对基于仿真虚拟技术的中药植物入药部分识别应用实训平台设计方法进行测试[14]。

采用Windows Core i7处理器、16 GB内存、2.20 Hz闪存、1 TB硬盘作为实验的硬件配置，以《中国药典》中的中药植物作为数据来源，构建包含中药植物入药部位的数据库。在Simulink仿真平台上，选取1 600张中药植物入药部分图片构建成训练集，对设计平台进行训练，设置最大迭代次数为5 000次，初始学习率为0.1，学习率变化因子为0.2，训练完成后随机抽取400张中药植物入药部分图片作为测试集进行测试。

将平台普适性作为测试指标，对基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用平台设计方法(方法1)、基于云技术和物联网的药物识别应用实训平台设计方法(方法2)和基于多模态语料库的实训平台设计方法(方法3)进行测试。测试结果如图3所示。

图3 平台普适性测试结果

分析图3中的数据可知，在多次迭代中方法1的平台普适度均高于方法2和方法3的平台普适度，表明方法1的中药植物入药部分识别应用实训平台的普适性较好，因为方法1通过虚拟仿真技术根据具体的实训内容在中药植物入药部分识别应用实训平台中添加相关的动画和视频，配置对应的动作、环节和流程，提高中药植物入药部分识别应用实训平台的普适性。

将教师满意度和学生满意度作为测试指标，对方法1、方法2和方法3进行测试。测试结果分别如图4、图5所示。

图4 教师满意度测试结果

图5 学生满意度测试结果

分析图4、图5中的数据可知，针对方法2设计的实训平台教师满意度较高但学生的满意度较低，针对方法3设计的实训平台教师的满意度较低但学生的满意度较高，而方法1设计的中药植物入药部分识别应用实训平台无论是教师还是学生的满意度都较高，因为方法1将虚拟仿真技术应用在了中药植物入药部分识别应用实训平台的设计中，可根据用户的具体需求提供对应的功能，进而提高了用户的满意度。

5 总结

目前中药植物入药部分识别应用实训平台设计方法存在普适性差、用户满意度低和实训效果差的问题。提出基于虚拟仿真技术的中药植物入药部分识别应用实训平台设计方法，将虚拟仿真技术应用在平台设计中，将平台分为整体框架、界面功能和实训效果评价3个部分，解决了目前方法中存在的问题。