ESP32-S3 Bench Guide
ESP32-S3 N16R8 bench guide: live pinout, lessons, simulators and the bench log.
翻訳待ち
No updates detected yet. GitHub releases will appear here.
The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗Simulation Clinique Immersive : Simulation d'urgence et d'anamnèse en environnement 3D WebGL fluide à 60 FPS, moniteurs de constantes vitables réactifs (ECG, SpO2, PA) et moteur de sémiologique interactive avec système de verrous (gating).
| 📑 Cas Cliniques | 🎮 Performance 3D | ⚡ Framework Overhead | 📱 Accessibilité |
|---|---|---|---|
| 92 Clinical Cases | 60 FPS WebGL Engine | 0 External Overhead | Manifest + Installable |
| Banque sémiologique complète (Cardio, Neuro, Pneumo...) | Moteur 3D Three.js sans lag ni saccade | Code 100% Vanilla JS ultra-léger et rapide | Manifest PWA : l'application est installable (pas de service worker, pas d'offline) |
Le schéma ci-dessous illustre le flux complet d'interaction entre l'interface utilisateur Frontend Vanilla, le moteur 3D Three.js, l'engine Sémiologique et le backend Supabase Security/RLS.
graph TD
subgraph Frontend ["🎨 Frontend Vanilla JS (ES6+) & Glassmorphism Engine"]
UI["🖥️ UI Components & Interactive Dialogues"]
VM["📈 Vital Signs Monitor (ECG, SpO2, BP Engine)"]
end
subgraph Engine3D ["🧊 Engine 3D Three.js (60 FPS)"]
Loader["📦 Async GLTF/GLB Loader & Patient Selector"]
Scene["🎬 WebGL Scene, Lighting & Rendering Loop"]
Animator["💃 PatientAnimator & Smooth Mixer (0.1x Speed)"]
end
subgraph SemioEngine ["🩺 Engine Sémiologique & Core Logic"]
Gating["🔐 Semiological Gating & Prerequisite Trees"]
CaseData["📄 JSON Case Resolver (data/*.json)"]
Scoring["💯 Diagnostic Scoring Engine (0-100%)"]
end
subgraph Backend ["⚡ Supabase Backend (Security & Persistence)"]
Auth["🔑 Supabase Auth (JWT & Active Sessions)"]
RLS["🛡️ Row Level Security (RLS Policies)"]
DB[("🗄️ PostgreSQL Database (Cases, XP, Profiles)")]
end
UI -->|Déclenche Examens & Anamnèse| SemioEngine
UI -->|Contrôle Caméra & Interactivité| Engine3D
Engine3D --> Loader --> Scene --> Animator
SemioEngine -->|Charge le Scénario Actif| CaseData
SemioEngine -->|Vérifie les Conditions de Déblocage| Gating
SemioEngine -->|Calcule le Résultat & Gagnant XP| Scoring
Scoring -->|Synchronise la Progression| RLS --> DB
Auth -->|Valide la Session Utilisateur| RLS
ecg-trainer.html) : Simulateur d'électrocardiogramme haute fidélité 12 dérivations (DI-DIII, aVR-aVF, V1-V6) avec bibliothèque de tracés pathologiques (STEMI, FA, BAV, TV...), checklist méthodique d'interprétation et mode évaluation clinique.auscultation.html) : Torse anatomique interactif avec foyers cardiaques (Aortique, Pulmonaire, Tricuspide, Mitral) et pulmonaires bilatéraux, synthèse audio Web Audio API temps réel (B1/B2, souffles, crépitants, sibilants) et tracé phonocardiographique synchronisé.atlas.html) : Visualiseur 3D multi-systèmes (squelette, muscles, viscères, cœur, cerveau) avec sélection d'organes, mode transparence, vue éclatée (explode) et fiches sémiologiques traduites.skills.html) : Centre d'entraînement modulaire permettant aux étudiants de s'exercer et de débloquer des badges certifiants (ECG, Auscultation, Sémiologie).| Composant | Technologie | Description |
|---|---|---|
| Frontend UI | HTML5 / Vanilla CSS3 / ES6+ | Zero bundler overhead, chargement instantané, styles glassmorphism. |
| 3D Engine | Three.js (0.163.0, modules ES via importmap) + GLTFLoader | Modèles 3D patients Kenney optimisés GLB à faible empreinte mémoire. |
| Visual Effects | GSAP (GreenSock) | Animations fluides des courbes vitales et fenêtres modales. |
| Backend & Auth | Supabase (PostgreSQL + RLS) | Sécurité fine par règles RLS sur les cas published vs pending. |
| Conteneurisation | Docker / Nginx Alpine | Image ultra-légère multi-architecture (x86_64, ARM64 / Orange Pi / Raspberry Pi). |
# 1. Cloner le dépôt GitHub
git clone https://github.com/DocteurWu/medgame.git
cd medgame
# 2. Lancer un serveur Web local
# Via Node.js:
npx serve .
# Ou via Python:
python -m http.server 8888
Ouvrez ensuite votre navigateur sur http://localhost:8888.
This is the beginning of the README. Read the rest at the original. Read the full README ↗