劉濤濤 王志輝 張弓 黎暉

摘? ?要：針灸是中國(guó)特有的一種治療疾病的療法，但現(xiàn)有針灸訓(xùn)練方法的效率太低。提出了一種新型的針灸訓(xùn)練系統(tǒng)，建立更接近于針灸臨床實(shí)際場(chǎng)景的針灸手臂硅膠模型，并在模型的相應(yīng)穴位內(nèi)置高精度壓力傳感器。然后以此模型為硬件依托，利用上位機(jī)軟件來(lái)提取針刺力并分析所用的針灸手法。對(duì)獲得的針刺力數(shù)據(jù)，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練和分析，從而對(duì)針灸手法進(jìn)行判別，以此來(lái)規(guī)范針灸學(xué)員的施針手法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判別準(zhǔn)確率在93%-98%之間，可廣泛應(yīng)用于針灸訓(xùn)練系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：針灸;訓(xùn)練系統(tǒng);手法判別;硅膠模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP399? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文件標(biāo)識(shí)碼：A

Application Research of Neural Network In Acupuncture Training System

LIU Tao-tao1，2?，WANG Zhi-hui1，ZHANG Gong2，LI Hui3

（1. School of Mechanical and Electronic Engineering，Wuhan University of Technology，Wuhan，Hubei 430070，China;

2. Guangzhou Institute of Advanced Technology，Chinese Academy of Sciences，Guangzhou，Guangdong 511458，China;

3. School of Basic Medicine，Guangzhou University of Chinese Medicine，Guangzhou，Guangdong 510000，China）

Abstract：Acupuncture is a unique treatment for diseases in China. However，the training efficiency of the existing acupuncture training method is too low. A new acupuncture training system is proposed to make a silicone model of acupuncture arm which is closer to the actual clinical scenes of acupuncture，and the high precision pressure sensors are built into the corresponding acupoints of the model. Based on this model，the PC software is used to extract the acupuncture force and to judge the acupuncture manipulation. The neural network algorithm is used to train and analyze the acupuncture force data，so as to judge the acupuncture manipulation，and to standardize the acupuncture manipulation of acupuncture trainees. The experimental results show that the accuracy of the neural network algorithm is 93%-98%，which can be widely used in the acupuncture training system.

Key words：acupuncture;training system;manipulation judgement;silicone mode;neural network

針灸是中國(guó)特有的一種治療疾病的療法，指在中醫(yī)理論的指導(dǎo)下把針具按照一定的角度刺入患者體內(nèi)，運(yùn)用捻轉(zhuǎn)與提插等針刺手法對(duì)人體特定部位進(jìn)行刺激從而治療疾病，刺入點(diǎn)稱為人體腧穴，簡(jiǎn)稱穴位[1-2]。針灸在中國(guó)傳承已有千年，但作為一門(mén)注重實(shí)踐的學(xué)科，一直缺少合理有效的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練方法，理論與實(shí)踐嚴(yán)重脫離[3]。目前針灸教學(xué)多是以書(shū)本、穴位模型、老師課堂講解的方式來(lái)進(jìn)行，且針灸訓(xùn)練所用的針灸模型多為動(dòng)物皮脂、棉花團(tuán)或其他生硬的模型，這樣所導(dǎo)致的教學(xué)效果是學(xué)生只能照葫蘆畫(huà)瓢，按照課堂所教的方法來(lái)進(jìn)行針灸，至于自己所用的針灸手法、力道是對(duì)是錯(cuò)卻不清楚。由此可見(jiàn)，搭建更有效的針灸訓(xùn)練系統(tǒng)勢(shì)在必行。

當(dāng)前，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和傳感針技術(shù)已廣泛應(yīng)用于針灸訓(xùn)練中。文獻(xiàn)[4-5]描述的是虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在針灸上的應(yīng)用，通過(guò)虛擬視覺(jué)的教學(xué)方式可以使學(xué)員對(duì)針灸更有感性的認(rèn)識(shí)。文獻(xiàn)描述的是傳感針技術(shù)在針灸上的應(yīng)用[6-8]，傳感針是傳感器與執(zhí)行器的融合，通過(guò)傳感針的使用，可以將施針時(shí)的針刺力提取出來(lái)，從而對(duì)針刺力進(jìn)行定量[9]。在針灸訓(xùn)練中，通過(guò)傳感針測(cè)得的實(shí)際數(shù)值有助于學(xué)生把握針灸時(shí)的施針力道，對(duì)針灸教學(xué)也頗有裨益。

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)和傳感針技術(shù)的應(yīng)用提高了針灸訓(xùn)練的效果，但虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)無(wú)法模擬出針灸臨床時(shí)的實(shí)際施針手感，而特制的傳感針與實(shí)際臨床應(yīng)用的毫針嚴(yán)重不符，二者都嚴(yán)重脫離了針灸臨床的實(shí)際場(chǎng)景?？梢钥闯觯阂粋€(gè)合理的針灸訓(xùn)練模型應(yīng)該是在量化針刺物理參數(shù)的同時(shí)盡可能還原針灸臨床的實(shí)際場(chǎng)景。

為此，設(shè)計(jì)了一種新的針灸訓(xùn)練系統(tǒng)，該系統(tǒng)所用的針灸模型是以模擬針灸臨床的實(shí)際場(chǎng)景為前提，制作針灸手臂硅膠模型，并在模型的相應(yīng)穴位處內(nèi)置高精度壓力傳感器，再結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù);并且系統(tǒng)在量化針刺力的同時(shí)并應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)判別所用的施針手法。如此，便可以借助系統(tǒng)來(lái)判斷出施針時(shí)施加的力的大小是否適當(dāng)，施針的手法是否規(guī)范，以此來(lái)幫助學(xué)生進(jìn)行針灸訓(xùn)練。

1? ?針灸手臂模型

所設(shè)計(jì)的針灸訓(xùn)練模型以盡可能還原針灸臨床的實(shí)際場(chǎng)景為前提。模型的具體方案是：硅膠仿制手臂模型，根據(jù)穴位的實(shí)際位置和深度在模型的相應(yīng)位置處內(nèi)置高精度壓力傳感器。取手臂上五個(gè)主要穴位作為本次研究對(duì)象，穴位分別是內(nèi)關(guān)穴、大凌穴、孔最穴、尺澤穴、少海穴。下圖1表示硅膠手臂模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu);圖2則為成品的硅膠手臂模型。

可以看出硅膠手臂模型很大程度上還原了針灸實(shí)際的臨床場(chǎng)景，以及內(nèi)置的高精度壓力傳感器可以有助于學(xué)生進(jìn)行穴位位置記憶;同時(shí)，內(nèi)置的高精度壓力傳感器可提取出針灸時(shí)針刺力的大小，從而可將針刺力數(shù)據(jù)傳給計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析，對(duì)針灸手法進(jìn)行判別。

由上面描述的硅膠手臂模型，再結(jié)合軟件系統(tǒng)，便構(gòu)成了針灸訓(xùn)練系統(tǒng)，在這套針灸訓(xùn)練系統(tǒng)中，最核心的部分是針刺力數(shù)據(jù)分析，即判別針灸手法。

2? ?針刺力數(shù)據(jù)分析

針刺力數(shù)據(jù)分析，即針灸手法判別問(wèn)題。針灸手法判別即是通過(guò)對(duì)提取到的針刺力進(jìn)行分析，從而判斷出施針者所用的施針手法，采用的判別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

文獻(xiàn)[10-12]闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和一些基本應(yīng)用，了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征，以及經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分類(lèi)等方面表現(xiàn)良好。在針灸中，不同的針灸手法對(duì)應(yīng)不同的針刺力輸出，反過(guò)來(lái)，只要能掌握針刺力的變化特征就能反推出針灸手法，所以針灸手法判別問(wèn)題即可歸結(jié)為數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題。

設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)在下面內(nèi)容闡述，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時(shí)有幾個(gè)關(guān)鍵設(shè)計(jì)點(diǎn)，下面來(lái)分別講述。

2.1? ?優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的一些缺陷，例如收斂速度慢、過(guò)擬合、易陷入局部最小值等，在這里為加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度和跳出局部最小值我們采用附加動(dòng)量項(xiàng)的方式對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稍作改進(jìn)[13]。

附加動(dòng)量項(xiàng)的方法只是將權(quán)值的迭代公式（1）稍作改變，在其后面添加動(dòng)量項(xiàng)，變?yōu)楣剑?）。

式中α為動(dòng)量系數(shù)，α的一般取值為0.5、0.9、0.99。動(dòng)量項(xiàng)α（wt - wt-1）的作用在于記住上一時(shí)刻梯度的變化方向，其作用就是如若當(dāng)前梯度方向與前一步的梯度方向一樣，那么就增加這一步的權(quán)值更新。附加動(dòng)量項(xiàng)利用其慣性效應(yīng)可以抑制網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中可能出現(xiàn)的振蕩現(xiàn)象，此外，附加動(dòng)量項(xiàng)還有助于網(wǎng)絡(luò)脫離平坦區(qū)。

2.2? ?數(shù)據(jù)特征選取

當(dāng)應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建數(shù)據(jù)分類(lèi)器時(shí)，事先選取合適的數(shù)據(jù)特征往往事半功倍。要想選取合適的針刺力數(shù)據(jù)特征，需先了解提插手法和捻轉(zhuǎn)手法分別對(duì)應(yīng)什么樣的針刺力數(shù)據(jù)。下圖3、圖4分別是提插手法和捻轉(zhuǎn)手法對(duì)應(yīng)的針刺力波形圖。

如圖3所示，圖中所繪制的波形圖是提插手法對(duì)應(yīng)的針刺力波形圖，一個(gè)波形代表的是一個(gè)提插過(guò)程。上升階段是插針過(guò)程，下降階段對(duì)應(yīng)的是提針過(guò)程。

如圖4所示，圖中所繪制的波形圖是捻轉(zhuǎn)手法對(duì)應(yīng)的針刺力波形圖，因?yàn)槟磙D(zhuǎn)手法是刺中穴位后進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，此時(shí)并不需要向下施加力，所以捻轉(zhuǎn)的針刺力較小，并且是間歇性刺激壓力傳感器，所繪制的針刺力波形圖是由很多小脈沖信號(hào)組成。

從提插和捻轉(zhuǎn)針刺力波形圖及上述分析可以看出，可取相鄰時(shí)刻針刺力的差值（即后一時(shí)刻值減去前一時(shí)刻值）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。如此，則插針手法對(duì)應(yīng)的針刺力差值數(shù)據(jù)全為正數(shù)值，提針手法對(duì)應(yīng)的針刺力差值數(shù)據(jù)全為負(fù)數(shù)值，捻轉(zhuǎn)手法對(duì)應(yīng)的針刺力差值數(shù)據(jù)為正負(fù)相間值。如此，針刺力數(shù)據(jù)特征更明顯，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則更易進(jìn)行特征提取。

2.3? ?神經(jīng)元個(gè)數(shù)選定

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，其各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)選擇合理與否直接關(guān)系到該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用效果。在本文設(shè)計(jì)的針灸訓(xùn)練系統(tǒng)中，在針灸手法判別上，只定了插針、捻轉(zhuǎn)、提針這三種針灸手法，所以輸出層選3個(gè)神經(jīng)元。

關(guān)鍵是輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選定。輸入層的輸入數(shù)據(jù)反應(yīng)的是數(shù)據(jù)間的特征，是數(shù)與數(shù)之間的相互關(guān)系，一般而言，單個(gè)數(shù)據(jù)無(wú)法反應(yīng)數(shù)據(jù)間的特征;較少的數(shù)據(jù)也可能無(wú)法完全體現(xiàn)數(shù)據(jù)間的特征;而較多數(shù)據(jù)又容易造成數(shù)據(jù)浪費(fèi)和內(nèi)存浪費(fèi)。在本文設(shè)計(jì)中，欲選擇合適的輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)，首先需要了解一個(gè)完整的提插手法過(guò)程的數(shù)據(jù)特征。

如下表1所示，表中的數(shù)據(jù)是提插手法對(duì)應(yīng)的針刺力差值數(shù)據(jù)（已經(jīng)過(guò)做差處理），每一行數(shù)代表的是一個(gè)完整的提插過(guò)程對(duì)應(yīng)的針刺力差值數(shù)據(jù)，表中共11組數(shù)據(jù)。

可以看出，每一組數(shù)據(jù)分為兩個(gè)部分，前一部分基本為正數(shù)值，代表的是插針對(duì)應(yīng)的差值數(shù)據(jù)，后一部分是負(fù)數(shù)值，代表的是提針對(duì)應(yīng)的差值數(shù)據(jù)，且每一部分?jǐn)?shù)據(jù)個(gè)數(shù)均不少于6個(gè)。又由于捻轉(zhuǎn)手法對(duì)應(yīng)的的針刺力差值數(shù)據(jù)是正負(fù)相間的一串?dāng)?shù)，所以其數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)越多，就越能反應(yīng)捻轉(zhuǎn)針刺力差值數(shù)據(jù)之間的特證

綜上所述，設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)選定為6個(gè)。即輸入的數(shù)據(jù)為6維數(shù)據(jù)，每維數(shù)據(jù)代表某一時(shí)刻的針刺力數(shù)據(jù)，6維數(shù)據(jù)即表示6個(gè)連續(xù)時(shí)刻提取的針刺力數(shù)據(jù)。

隱藏層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)一般都由經(jīng)驗(yàn)而定，或由經(jīng)驗(yàn)公式（3）選?。?/p>

其中i為輸入個(gè)數(shù)，o為輸出個(gè)數(shù)，a為0-10的整數(shù)。在本設(shè)計(jì)中，隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)選定為8。

至此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已定，是一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有6個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有8個(gè)神經(jīng)元，輸出層有3個(gè)神經(jīng)元。

3? ?結(jié)? ?論

3.1? ?針灸手法判別的正確性分析

為保證訓(xùn)練結(jié)果的可靠性，需先確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可靠性。為此，特邀請(qǐng)廣州中醫(yī)藥大學(xué)的針灸老師來(lái)進(jìn)行針灸演練，獲取他的施針數(shù)據(jù)。獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有3112組，其中插針數(shù)據(jù)、捻轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)、提針數(shù)據(jù)各約占三分之一，另有350組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，其中插針數(shù)據(jù)110組，提針數(shù)據(jù)110組，捻轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)130組。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)收斂示意圖如圖5所示。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，待網(wǎng)絡(luò)收斂后，測(cè)試所獲得的連接權(quán)值和閾值的可靠性。測(cè)試結(jié)果如表2所示。

由表2中的數(shù)據(jù)可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)針灸手法判別的正確率在93%-98%之間，基本滿足針灸訓(xùn)練需求。

3.2? ?針灸手法判別效果展示

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用效果，下面將用一些圖片展示。說(shuō)明：下面所展示的判定效果圖，其波形圖的右側(cè)是數(shù)據(jù)的更新側(cè)，判定是對(duì)數(shù)據(jù)更新側(cè)的某一連續(xù)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)（6個(gè)）進(jìn)行判定。

圖6兩張圖展示了插針手法的判定效果圖。

插針手法對(duì)應(yīng)的波形圖是波峰的上升階段，實(shí)時(shí)的插針手法判定效果如圖6所示。這二張圖也展示了當(dāng)針刺力大小不一樣，但針刺力數(shù)據(jù)間的特征表現(xiàn)為插針時(shí)，也會(huì)有同樣的插針手法判定。

圖7兩張圖展示了捻轉(zhuǎn)手法的判定效果圖。

捻轉(zhuǎn)手法對(duì)應(yīng)的波形圖是間斷的脈沖波形，且針刺力較小，實(shí)時(shí)的捻轉(zhuǎn)手法判定效果如圖7所示。這二張圖也展示了當(dāng)針刺力大小不一樣，但針刺力數(shù)據(jù)間的特征表現(xiàn)為捻轉(zhuǎn)時(shí)，也會(huì)有同樣的捻轉(zhuǎn)手法判定。

圖8兩張圖展示了提針手法的判定效果圖。

提針手法對(duì)應(yīng)的波形圖是波峰的下降階段，實(shí)時(shí)的提針手法判定效果如圖8所示。這二張圖也展示了當(dāng)針刺力大小不一樣，但針刺力數(shù)據(jù)間的特征表現(xiàn)為提針時(shí)，也會(huì)有同樣的提針手法判定。

4? ?結(jié)? ?論

通過(guò)模擬針灸臨床的實(shí)際場(chǎng)景，在量化針刺力的同時(shí)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)針灸手法進(jìn)行判別，可提高針灸訓(xùn)練效率。

（1） 采用內(nèi)置高精度壓力傳感器的手臂硅膠模型作為針灸訓(xùn)練模型（后期可制作全身模型）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以人體穴位的實(shí)際位置來(lái)作為壓力傳感器的埋入點(diǎn)可以幫助針灸學(xué)習(xí)者記住穴位位置，同時(shí)硅膠手臂模型更能帶來(lái)針灸臨床的施針手感。

（2）運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)針灸手法進(jìn)行判別的準(zhǔn)確率在93%-98%之間。在針灸訓(xùn)練中以進(jìn)行針灸手法判別的方式來(lái)檢驗(yàn)施針者的施針手法是否規(guī)范，能使學(xué)生在訓(xùn)練過(guò)程中不斷地對(duì)針灸手法進(jìn)行自我矯正，從而掌握規(guī)范的施針?lè)椒ā?/p>

在以后的應(yīng)用中需不斷的收集針灸施針數(shù)據(jù)，以保證系統(tǒng)的泛化性。為進(jìn)一步保證系統(tǒng)的合理性，可邀請(qǐng)針灸界權(quán)威針灸大師們來(lái)進(jìn)行針灸示范，從而獲得他們的數(shù)據(jù)，以針灸大師們的施針數(shù)據(jù)為參照，可不斷規(guī)范針灸學(xué)員的施針手法。

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