楊旭明，彭昊宇2，方 琢3，徐凌宇2，朱 政

伴隨著中醫(yī)針灸熱在全世界的興起,世界衛(wèi)生組織(WHO)、美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)等對針灸的有效性、安全性和科學(xué)性給予了充分肯定，針灸醫(yī)學(xué)已成為世界醫(yī)學(xué)的重要組成部分[1]。

針灸臨床循證診療決策分析主要集中在兩方面：一是根據(jù)患者癥狀和體征進(jìn)行診斷和辨證決策；二是分析穴位運(yùn)用規(guī)律并綜合針灸療效、刺激方法、治療時(shí)間等多種相關(guān)因素，得到最優(yōu)化的針刺治療方案[2]。針灸學(xué)科的生命力在于其療效，對很多面部疾病，如青少年近視眼[3]、干眼癥[4]、過敏性鼻炎[5]和周圍性面癱[6]，針灸都具有顯著的治療效果。針灸治病講究“理”“法”“方”“穴”“術(shù)”的有機(jī)配合。其中“穴”包含對穴位的準(zhǔn)確定位，歷代醫(yī)家都對此十分重視，《太平圣惠方》曰：“穴點(diǎn)以差訛，治病全然紕繆”。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 目前存在的問題

穴位的正確定位是針灸治療的基礎(chǔ)，能確保治療的安全性和有效性。中醫(yī)先輩們發(fā)明的傳統(tǒng)穴位定位方法可追溯到公元前2900年，經(jīng)過歷代中醫(yī)先輩的共同努力，目前在臨床上有體表解剖標(biāo)志定位法、“骨度”折量定位法、指寸定位法3種穴位定位方法。這3種方法在應(yīng)用時(shí)相結(jié)合，即以體表解剖標(biāo)志為主，折量各部位的距離分寸，并用手指比量，從而確定穴位位置[7]。但這種傳統(tǒng)的點(diǎn)穴法是一種較為主觀的點(diǎn)穴方法，需要較長時(shí)間的學(xué)習(xí)和實(shí)踐才能正確掌握。對于針灸初學(xué)者而言，穴位的準(zhǔn)確位置相對模糊，再加上面部針刺，特別是眼部針刺對于施針者的技術(shù)要求非常高，就是專業(yè)針灸師也必須自揣己才，初學(xué)針刺者更不敢輕易嘗試，不利于面部針刺技能的學(xué)習(xí)傳承與推廣應(yīng)用。此外，適合的穴位配伍也是治病療效的關(guān)鍵，優(yōu)選配穴方案(如專家針灸處方)的目的是加強(qiáng)穴位之間的協(xié)同作用，提升治病療效。

為了實(shí)現(xiàn)傳承創(chuàng)新，2002年澳大利亞學(xué)者對兩種現(xiàn)代方法(彈性和標(biāo)尺)與兩種傳統(tǒng)方法(定向和比例)進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證比較[8]，最終結(jié)果確認(rèn)，盡管傳統(tǒng)方法精確性沒有新方法高，但使用方便，較適合實(shí)際臨床應(yīng)用，而兩種更為精確的現(xiàn)代方法普遍不受歡迎。2012年，根據(jù)中國美術(shù)理論中最基本的人臉結(jié)構(gòu)理論“三庭五眼”規(guī)則[9]，中國學(xué)者趙陽等[10]對面部特征進(jìn)行分區(qū)，采用Minimum Eigenvalue算子檢測面部特征的角點(diǎn)、Log算子檢測面部特征的邊緣，綜合應(yīng)用角點(diǎn)和邊緣信息，定位各面部特征的位置，最后以面部特征的位置作為參考坐標(biāo)，完成面部穴位的定位，且根據(jù)左右面部穴位點(diǎn)溫度的差異，自動選擇貝爾面癱針灸穴位治療。但是，由于目標(biāo)面部圖像的不規(guī)范性，會導(dǎo)致某些穴位定位準(zhǔn)確率較低。

總之，由于不可靠或不準(zhǔn)確的穴位定位方法而導(dǎo)致的針灸治療結(jié)果的任何變化都可能最終反映在臨床實(shí)踐和試驗(yàn)研究中[11],會阻礙此技能的學(xué)習(xí)、傳承和推廣。

1.2 運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)針灸的傳承和推廣

目前面部穴位定位及針灸處方的學(xué)習(xí)與實(shí)踐，主要以書本、人體模型或真人以及視頻等為教學(xué)媒體，通過課堂講授、實(shí)驗(yàn)等形式進(jìn)行知識傳授，難以讓學(xué)習(xí)者根據(jù)需要進(jìn)行反復(fù)、深入的學(xué)習(xí)實(shí)踐及完成客觀成績評價(jià)。因此，提供一個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)、高效能而又興趣濃厚的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓針灸學(xué)習(xí)者在計(jì)算機(jī)虛擬環(huán)境里進(jìn)行面部穴位的點(diǎn)穴練習(xí)、磨合、自我測試以及針灸處方的學(xué)習(xí)，評估自己的學(xué)習(xí)成績，完成“實(shí)踐-認(rèn)識-再實(shí)踐-再認(rèn)識”的飛躍和提高，是十分必要的。

通過計(jì)算機(jī)人臉識別技術(shù)建立基于Web網(wǎng)絡(luò)的虛擬仿真面部穴位定位坐標(biāo)系，并完成多位針灸專家對同一穴位點(diǎn)定位的數(shù)據(jù)采集，建立原始專家面部穴位定位數(shù)據(jù)庫，通過一致性信息融合算法獲取多位專家對某個(gè)穴位定位的最佳“精準(zhǔn)性”的穴位點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)值。構(gòu)建面部穴位和針灸處方的專家知識庫，實(shí)現(xiàn)虛擬仿真面部穴位定位與處方學(xué)習(xí)、成績評定以及運(yùn)用模式匹配方法對新上傳的圖片進(jìn)行面部穴位的自動化定位，獲取“專家對新上傳圖片面部穴位定位與針灸處方的近似最優(yōu)值”，為面部穴位和針灸處方的學(xué)習(xí)提供參考，為廣大學(xué)生與人民群眾自行進(jìn)行面部穴位定位、疾病預(yù)防和保健按摩等提供指導(dǎo)，為寶貴的臨床經(jīng)驗(yàn)的傳承提供共享平臺，為針刺治療自動化和穴位解剖的深層次研究創(chuàng)造更好的條件。因此，虛擬仿真面部穴位定位坐標(biāo)系統(tǒng)的研究有助于針灸技術(shù)的傳承發(fā)展、質(zhì)量控制與普及提高，并使其朝著客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化方向快速發(fā)展，對推動中醫(yī)藥事業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、現(xiàn)代化具有深遠(yuǎn)的意義。

2 虛擬仿真面部穴位定位坐標(biāo)系統(tǒng)的建立

2.1 人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

將人臉識別技術(shù)運(yùn)用于中醫(yī)針灸學(xué)科中的面部穴位定位、處方學(xué)習(xí)是未來必然的發(fā)展方向。人臉圖像中所包含的模式特征十分豐富，如Haar 特征、顏色特征、直方圖特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征等。人臉檢測即挑選出有用的特征信息，實(shí)現(xiàn)對人臉的檢測。

本系統(tǒng)中的人臉識別采用Haar cascade分類器，使用AdaBoost算法[12-13]，把AdaBoost算法訓(xùn)練出的強(qiáng)分類器進(jìn)行級聯(lián)，并且在底層的特征提取中采用高效率的矩形特征和積分圖方法。此算法有4個(gè)要點(diǎn)。

一是使用Haar-like特征進(jìn)行檢測。Haar-like特征是人臉檢測時(shí)子窗口下該區(qū)域的像素根據(jù)一定公式算出來的值。之后用訓(xùn)練好的級聯(lián)分類器對該特征進(jìn)行篩選，一旦該特征通過了所有強(qiáng)分類器的篩選，則判定該區(qū)域?yàn)槿四槨?/p>

二是使用積分圖(Integral Image)對Haar-like特征求值進(jìn)行加速。矩形特征的特征值計(jì)算僅與此特征端點(diǎn)的積分圖有關(guān)，而與圖像坐標(biāo)值無關(guān)，所以無論此矩形特征的尺度怎么樣，對特征值的計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間都是常量(僅做簡單的加減運(yùn)算)。因此引入積分圖將有效提高分類器的檢測速度。

三是使用AdaBoost算法訓(xùn)練區(qū)分人臉和非人臉的強(qiáng)分類器。人臉檢測過程中使用算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照一定方式(如加權(quán)投票方法)把弱分類器構(gòu)建為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，以便有效提高分類器的檢測速度。

四是使用篩選式級聯(lián)把強(qiáng)分類器級聯(lián)到一起，提高準(zhǔn)確率。

綜上所述，人臉識別技術(shù)有助于創(chuàng)建坐標(biāo)系。

2.2 圖像預(yù)處理與構(gòu)建坐標(biāo)系

基于人臉檢測結(jié)果對人臉的圖像進(jìn)行預(yù)處理，將有利于其特征的有效提取。由于獲取的原始圖像會受到各種條件的限制以及隨機(jī)干擾因素的影響，一般不能被直接使用，需要在早期的圖像處理階段對其進(jìn)行噪聲過濾、灰度校正等圖像的預(yù)處理。就人臉圖像而言，它的預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波及銳化等。

用AdaBoost算法識別人臉后，以識別出的兩只眼睛瞳孔連線的中點(diǎn)作為坐標(biāo)軸的原點(diǎn)，用兩眼瞳孔的連接直線作為x軸，構(gòu)建以瞳孔、眼眶、臉型為依據(jù)的臉型坐標(biāo)系。由于拍攝時(shí)一個(gè)人幾乎不可能完美地坐著，每張照片的坐標(biāo)系的x軸不一定是水平的。為了確保人臉數(shù)據(jù)的通用性，不同的人臉要被歸一化，每張照片都以該人臉自己的屬性為基準(zhǔn)建立坐標(biāo)系。通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，在此選用1/80的瞳距作為一個(gè)單位來解決面部尺寸不同的問題。

3 穴位定位的信息融合算法

由獲取的針刺點(diǎn)穴專家操作數(shù)據(jù)完成面部穴位點(diǎn)的定位(圖1)。

圖1 面部穴位定位坐標(biāo)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)

如圖1所示，系統(tǒng)可讓每個(gè)專家在已識別出的人臉界面上，按序直接點(diǎn)擊人臉圖像中該穴位所在的位置，記錄穴位的具體坐標(biāo)值。每個(gè)專家完成面部同一穴位點(diǎn)定位操作后，這一組穴位點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)就按一定的格式，同圖片一起保存到對應(yīng)的文件夾中。經(jīng)過專家對多張人臉的精準(zhǔn)點(diǎn)穴，再將數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，就獲得了多張人臉圖片穴位數(shù)據(jù)。因此，獲取多個(gè)專家對面部穴位點(diǎn)定位的數(shù)據(jù)后，就可以構(gòu)建專家面部穴位、處方定位的數(shù)據(jù)庫。

本系統(tǒng)可從針灸專家數(shù)據(jù)庫中獲取每位專家對每個(gè)穴位定位的“源數(shù)據(jù)”，通過計(jì)算可得到每個(gè)專家的得分系數(shù)、專家的修正系數(shù)、專家的“一致性”支持系數(shù)，再運(yùn)用信息融合算法獲得多位專家定位每個(gè)穴位點(diǎn)的“逐點(diǎn)變精度”的融合結(jié)果，即得到每個(gè)穴位的“最佳精準(zhǔn)性”坐標(biāo)值。此算法是基于測量值之間的一致性矩陣的逐點(diǎn)變精度融合方法，具體步驟如下。

第一步，根據(jù)各位針灸專家穴位定位對同一批目標(biāo)值測量結(jié)果平均值的差異，計(jì)算每位針灸專家穴位定位和專家本人技術(shù)能力評分的系統(tǒng)誤差，并提出系統(tǒng)誤差修正系數(shù)。

第二步，由于穴位在體表呈現(xiàn)的是一個(gè)有一定直徑的圓形區(qū)域(直徑約5～8毫米)，所以根據(jù)每位針灸專家穴位定位的系統(tǒng)誤差區(qū)間與對同一測量目標(biāo)的測量結(jié)果的交集，計(jì)算每個(gè)穴位點(diǎn)各位專家數(shù)據(jù)之間的一致性支持情況和各測量值的權(quán)重。

第三步，通過對系統(tǒng)誤差的修正，由不同針灸專家穴位定位對同一測量目標(biāo)的測量值之間的一致性權(quán)重，計(jì)算得到多位針灸專家定位某個(gè)穴位點(diǎn)的“最佳精準(zhǔn)性”融合值，從而完成專家知識庫的構(gòu)建[14]。

4 基于Web的可視化學(xué)習(xí)界面

4.1 點(diǎn)穴評估方法

以針灸專家知識庫中的每個(gè)穴位的“最佳精準(zhǔn)性”融合值作為數(shù)據(jù)坐標(biāo)值，按照專家治療不同疾病的針灸處方，在人臉界面上展示出不同針灸處方的穴位點(diǎn)。系統(tǒng)的界面左側(cè)是圖片選擇區(qū)域，通過“上一張”“下一張”的選擇按鈕能夠找到需要的圖片；在其右側(cè)選擇框中，可選擇不同疾病的針灸處方，點(diǎn)擊“疾病”按鈕，就能把知識庫中與此圖片對應(yīng)的穴位點(diǎn)的“最佳精準(zhǔn)性”融合值以紅點(diǎn)和穴位名的方式展現(xiàn)在面部圖片上(圖2)。

本功能模塊也可以讓所有的面部穴位全部展示出來，以供使用者學(xué)習(xí)或了解面部不同穴位的定位位置(可點(diǎn)擊“常用穴位”按鈕實(shí)現(xiàn))。此坐標(biāo)系的構(gòu)建與面部穴位定位坐標(biāo)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)使用了同樣的原理，構(gòu)建了相同的坐標(biāo)系。本系統(tǒng)穴位展示功能是后端通過讀取知識庫中存儲的對應(yīng)該圖片的穴位數(shù)據(jù)文件實(shí)現(xiàn)的，即當(dāng)用戶點(diǎn)擊不同疾病的針灸處方時(shí)，就實(shí)現(xiàn)讀取文件的操作，按照用戶需求分類，讓知識庫中相應(yīng)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)直接顯示在圖片的人臉區(qū)域上。

圖2 可視化學(xué)習(xí)界面

4.2 點(diǎn)穴定位與處方評分

操作者通過本系統(tǒng)進(jìn)行點(diǎn)穴準(zhǔn)確度學(xué)習(xí)練習(xí)，評分越高代表“點(diǎn)穴定位”或者“處方學(xué)習(xí)”的準(zhǔn)確性越好。在操作者選擇完圖片之后，就可以通過單擊右側(cè)選項(xiàng)(如“干眼癥”)按鈕選擇需要的練習(xí)穴位、處方定位操作，此時(shí)圖2左側(cè)圖片上會顯示紅色對應(yīng)的知識庫中專家確定的定位坐標(biāo)點(diǎn)以及穴位的名稱，而系統(tǒng)會根據(jù)對應(yīng)的選項(xiàng)，給操作者固定次數(shù)的點(diǎn)穴機(jī)會。如果操作者想進(jìn)行“點(diǎn)穴測試練習(xí)”，就可點(diǎn)擊右側(cè)“開始測試”按鈕，此時(shí)左側(cè)紅色坐標(biāo)點(diǎn)消失，操作者就可以在相應(yīng)的圖片上點(diǎn)擊進(jìn)行練習(xí)，并以綠色顯示點(diǎn)擊的點(diǎn)，完成后就可以得到此次練習(xí)的評分。其中，系統(tǒng)自動將庫中“最佳精準(zhǔn)性”融合值的穴位點(diǎn)與操作者點(diǎn)擊的最近那一個(gè)點(diǎn)匹配為一對，并計(jì)算出兩點(diǎn)之間的距離，然后按如下公式計(jì)算得分。

式中n代表該“選項(xiàng)”需要練習(xí)的點(diǎn)穴的穴位個(gè)數(shù)，Ln代表操作者點(diǎn)穴的坐標(biāo)值。

系統(tǒng)收入多位針灸專家認(rèn)可的不同面部疾病治療的針灸處方，以針灸處方中的每個(gè)穴位點(diǎn)的“最佳精準(zhǔn)性”融合值為依據(jù)，利用可視化學(xué)習(xí)界面的呈現(xiàn)，供學(xué)習(xí)者參考，實(shí)現(xiàn)穴位定位、針灸處方學(xué)習(xí)及成績評定。

5 采用模式匹配方法對上傳圖片實(shí)現(xiàn)穴位自動定位

運(yùn)用現(xiàn)代信息理論中的人工智能為指導(dǎo)，選擇模式匹配的方法，對新上傳到本系統(tǒng)的圖片實(shí)現(xiàn)針灸穴位自動化定位。對于操作者上傳的、需讓專家進(jìn)行定位的新圖片，先完成人臉識別之后對人臉進(jìn)行單通道圖片轉(zhuǎn)換，得到一組直方圖數(shù)據(jù)，再讓其與知識庫中的圖片進(jìn)行人臉相似度對比。其中主要的對比參數(shù)為嘴巴在臉上的位置、鼻子在臉上的位置、雙眼間距。通過對兩張圖片這幾項(xiàng)參數(shù)的對比，可較為準(zhǔn)確地確定兩張人臉圖片是否有較大的相似度，從而在知識庫中選出相似度匹配最高的“檔案”圖片，由計(jì)算機(jī)自動將此圖片的穴位點(diǎn)定位坐標(biāo)值或針灸處方數(shù)據(jù)值直接呈現(xiàn)到新上傳的圖片上，虛擬實(shí)現(xiàn)針灸穴位、處方的自動化定位。具體實(shí)現(xiàn)過程如下。

系統(tǒng)具有讓操作者上傳圖片的模塊，操作者僅需點(diǎn)擊功能按鈕即可上傳圖片。上傳圖片后，系統(tǒng)就將新上傳圖片的人臉的眼間距、鼻子、嘴巴在坐標(biāo)系中的位置與已存儲在專家知識庫中的圖片進(jìn)行對比，獲取一個(gè)相似度值，重復(fù)檢索、比較知識庫中的圖片。

選取知識庫中相似度最高的人臉圖片的穴位點(diǎn)數(shù)據(jù)作為新上傳圖片的穴位點(diǎn)數(shù)據(jù)并予以展示，從而獲取專家對上傳新人臉圖片的穴位定位的“近似最優(yōu)值”。所以專家?guī)熘械娜四槇D片越多，此系統(tǒng)就越穩(wěn)定。系統(tǒng)能夠及時(shí)更新和優(yōu)化知識庫，通過不斷完善專家知識庫，可讓用戶上傳的人臉圖片的穴位標(biāo)記越來越準(zhǔn)確。

另外，系統(tǒng)還可以讓學(xué)習(xí)者利用其電腦上的攝像頭拍攝人臉圖片并上傳(使用者直視攝像頭，先點(diǎn)擊系統(tǒng)界面右上角的“拍照”，然后點(diǎn)擊“確認(rèn)上傳”)，以便獲取人臉圖片的穴位點(diǎn)的“近似最優(yōu)值”。

6 結(jié)語

運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，結(jié)合傳統(tǒng)中醫(yī)的經(jīng)絡(luò)穴位理論，探索中醫(yī)經(jīng)絡(luò)穴位新理論、新技術(shù)和新方法，大力發(fā)展中醫(yī)藥數(shù)字化，具有不可估量的經(jīng)濟(jì)與社會價(jià)值。本系統(tǒng)在Web環(huán)境中呈現(xiàn)出“人臉識別及穴位數(shù)據(jù)采集可視化界面”和“可視化學(xué)習(xí)及自動化界面”，在前者數(shù)據(jù)采集界面中，完成針灸專家穴位定位點(diǎn)數(shù)據(jù)值的獲取；在后者學(xué)習(xí)界面中，完成“人-機(jī)”交互穴位定位學(xué)習(xí)、成績評定以及針灸處方定位的自動化實(shí)現(xiàn)。另外，采用逐點(diǎn)變精度的一致性信息融合算法，能夠獲取多個(gè)專家對同一穴位點(diǎn)的“最佳精確性”的坐標(biāo)數(shù)據(jù)值，完成面部穴位點(diǎn)的專家知識庫的構(gòu)建。此系統(tǒng)是目前最準(zhǔn)確的面部穴位定位點(diǎn)的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，利用互聯(lián)網(wǎng)能夠讓國內(nèi)外需要學(xué)習(xí)、實(shí)踐的人[15]隨時(shí)隨地將圖片上傳到系統(tǒng)進(jìn)行穴位定位、針灸處方的學(xué)習(xí)、成績測定以及獲取專家點(diǎn)穴、處方學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的“近似最優(yōu)值”。本系統(tǒng)將傳統(tǒng)的中醫(yī)針灸技術(shù)和現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，是中醫(yī)藥事業(yè)不斷適應(yīng)時(shí)代潮流、與時(shí)俱進(jìn)的體現(xiàn)，能為精確定位人臉穴位提供新思路，也為揭開中醫(yī)針灸兩個(gè)挑釁性的悖論之謎創(chuàng)造了前提條件[11]，是在傳統(tǒng)穴位定位方法基礎(chǔ)上的一個(gè)重大突破。相比國內(nèi)傳統(tǒng)方法與新開發(fā)的穴位定位方法以及澳大利亞人研究的方法[16]，該方法具有先進(jìn)性?！叭四樏娌垦ㄎ粶?zhǔn)確定位與針灸處方學(xué)習(xí)方法”已經(jīng)取得發(fā)明專利，還取得了“面部穴位定位數(shù)據(jù)采集與學(xué)習(xí)成績評定系統(tǒng)”軟件著作權(quán)。利用互聯(lián)網(wǎng)平臺體現(xiàn)出了人機(jī)交互中重要的用戶友好型的設(shè)計(jì)理念，通過穴位、針灸處方學(xué)習(xí)對比的方式進(jìn)行評分，互動式的學(xué)習(xí)環(huán)境能讓學(xué)習(xí)者對于自己穴位定位、處方學(xué)習(xí)的差距有更為直接、客觀的認(rèn)識。