研究单位：东北大学
关键词：针灸；手法；采集分析；光学导航；小型猪
东北大学医学影像智能计算教育部重点实验室覃文军教授团队在《中国针灸》期刊发表了题为“基于光学导航的针刺手法自动采集与分析方法”的研究。该研究在动物实验中验证了一种基于光学导航的针刺手法自动采集及分析方法，并设计了可安装在毫针末端的专用采集支架。该方案采用艾瑞迈迪公司的瑞瞳SE高精度光学导航系统，利用其光学跟踪器与安装在支架上的光学定位球，精准捕捉针刺过程中的运动轨迹与旋转特征，实现针刺手法的自动采集与量化分析。
01研究背景
中医针灸因适应证广、疗效快、安全经济等特点广受欢迎，但其核心针刺手法依赖经验传承，效果差异大且难以标准化，制约了传承与研究。当前量化分析主要依赖两类方法：一是使用传感器等设备的物理测量法，虽精度高但设备干扰操作，且离体采集（如在仿真皮肤上）数据难以反映真实临床；二是利用计算机视觉算法，虽不干扰操作但实时性与精确性欠佳。现有方法多仅适用于提插操作，对具有强空间特性、复杂度更高的捻转操作适应性不足，且手法特征量化提取不充分，无法准确记录、量化及复现临床实际手法。因此，亟需一种能精准、客观量化且不干扰操作的在体针刺手法采集与分析方法。
02核心配置
光学导航系统：瑞瞳SE光学导航系统，包含光学跟踪器与光学定位球，用于实时跟踪针刺器械的运动轨迹。
针刺手法采集支架：自制支架，用于安装光学定位球并与针体绑定，确保精准反映针体运动。
03验证实验
动物实验模型：选用6只巴马小型猪，模拟临床针刺操作场景。
实验过程：选取“肺尖”、“抢风”、“后三里”、“小肺”、“会阳”、“百会”6个穴位，由医师按个人手法进行提插捻转等强度针刺。通过瑞瞳SE光学导航系统采集针刺全过程的运动轨迹数据（含入针、提插、捻转三阶段），并进行数据预处理、特征提取与阶段划分。
通过均值滤波法对原始数据进行预处理，有效消除短期波动与毛刺，提高数据质量；同时，基于针刺深度曲线的波动特征，综合运用滑动窗口技术与傅里叶变换，完成提插阶段划分，识别准确率达96.3%；接着，将旋转矩阵转换为内旋欧拉角，重点关注 yaw 角度变化，依据波峰波谷及差值实现捻转阶段划分，识别准确率为 100%，最终采用精准度(Precision)、召回率(Recall)和 F1 分数(F1-score)三个指标对阶段划分结果进行评价，划分结果如下表所示——
通过动物实验采集了针刺手法数据，使用所提方法对手法数据进行了详细分析，手法阶段划分算法在相应指标上均取得了很好的效果，且在Recall 和Precision 指标间进行了权衡。相较于Recall 算法更偏向于获得更高的Precision，在允许某些特殊情况下适当遗漏部分手法曲线，以提升划分出的手法数据的正确性。
结 论
本研究针对中医针灸因医师个体差异导致手法与经验难以统一的问题，提出了一种基于光学导航系统的针刺手法自动采集与分析方法。在针刺手法的采集过程中，采用光学导航系统，并根据针灸医师行针过程以及针灸针的特性，设计了一种针刺手法采集支架。通过光学跟踪相机实时采集支架上标记点的三维空间位置，进而精准确定针灸针的运动和旋转轨迹，光学定位系统的采集误差＜1 mm，且针刺采集支架与针灸针绑定，可以直接反映行针过程中针灸针的运动轨迹，所以整套采集系统具有非常高的采集精度。动物实验验证了该方法在 Precision 等指标上表现优异，能适配复杂手法，且无需改动针灸针、操作简便。虽目前仅在动物实验验证，后续需结合更多数据优化，但瑞瞳 SE 双目相机为高精度数据采集奠定了基础，有助于推动针刺手法标准化及针灸技术的推广。
技术优势与适用性
精准量化：实现了对针刺手法的精确量化分析，为针灸的教学与传承提供了客观、量化的数据支持。
无创采集：无需在针体上附加复杂设备，不干扰医生的操作，真实再现临床针刺过程。
高效分析：自动化地进行阶段划分与特征提取，显著提高针刺手法分析的效率，为针灸研究提供了强有力的工具。
标准探索：瑞瞳SE所支撑的量化数据为针刺手法的标准化、量效分析及针灸的推广奠定了坚实的基础。
作者信息
覃文军，教授，博士生导师。计算机软件国家工程研究中心副主任兼计算机科学与工程学院副院长，研究方向为人工智能、智能医学、计算机视觉等。作为项目负责人承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、省市科技计划、技术开发等30余项项目。