面向高保真、感知优化触觉外科模拟的Koopman-贝叶斯框架

我们提出了一个统一框架，将非线性动力学、感知心理物理学和高频触觉渲染结合起来，提高外科模拟的真实性。外科器械与软组织的相互作用被提升到增强状态空间中，通过Koopman算子形式实现，允许对本质上非线性的动力学进行线性预测和控制。为使渲染力度符合人类感知限制，我们提出基于WeberFechner和Stevens计量规律的贝叶斯校准模块，逐步塑造力信号，使其相对于每个人的判别阈值而言。对于各种模拟外科任务（如触诊、切开和骨研磨），该系统实现了平均渲染延迟4.3毫秒、力量误差小于2.8%，以及20%的感知判别提升。多变量统计分析（MANOVA和回归）表明，该系统的性能显著优于传统的弹簧-阻尼和能量式渲染方法。我们最后讨论了该系统对外科培训和VR、基于医学的教育的潜在影响，并勾勒了未来工作方向，即在触觉界面中实现闭环神经反馈。