基于智能機械臂的脈象采集分析系統(tǒng)的研究?

蘇 昊，黃村坤，周會林，王學(xué)民?

(1.天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，天津 300072；2.上海道生醫(yī)療科技有限公司，上海 201203)

中醫(yī)理論分為望、聞、問、切四診，其中脈診是在經(jīng)絡(luò)學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，作為最能體現(xiàn)臨床病癥體征的手段，長期的實踐證明中醫(yī)通過脈象診斷疾病是科學(xué)有效的，并且在今天脈診也是中醫(yī)臨床最主要的診斷手段[1]。然而中醫(yī)師以手指按壓寸口位置的方法來獲取脈象感受來診病的方法，然而這種方法具有“心中了了，指下難明”的特點，這使得中醫(yī)脈診的學(xué)習(xí)變得困難，從而限制了中醫(yī)學(xué)的傳承和發(fā)展，因此我們需要運用現(xiàn)代工程技術(shù)方法分析脈搏信號特點并將其客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化。近年來中醫(yī)脈診儀設(shè)備得到了廣泛發(fā)展，各種大學(xué)與研究機構(gòu)推出了多種脈象采集設(shè)備[2]，如2011年，蘭州理工大學(xué)的黨宏智等研制了手動加壓的寸關(guān)尺脈搏信息檢測系統(tǒng)[3]，2012年，天津大學(xué)王學(xué)民等設(shè)計了基于柔性陣列傳感器的脈象檢測系統(tǒng)[4]，2014年，華南理工大學(xué)的周侃恒等人設(shè)計了新型三通道自增壓脈象采集系統(tǒng)[5]。這些脈象采集系統(tǒng)都存在一些缺點，它們往往需要用戶在專業(yè)醫(yī)護人員的幫助下才能夠找到準(zhǔn)確的采脈位置，這就在很大程度上限制了脈診儀的推廣，此外手動加壓模式和腕帶固定方式會使軟組織變形，對脈象精度也有影響。

因此，本文結(jié)合中醫(yī)脈診理論，運用智能機械臂的空間靈活性，與新型傳感器結(jié)合進行智能尋脈，并與微型氣泵結(jié)合進行智能加減壓，在此基礎(chǔ)上設(shè)計了基于智能機械臂的脈象診斷系統(tǒng)，不僅可以大大降低用戶的使用門檻，還可以采集到更加全面的脈象信息，改善了現(xiàn)有的脈象采集設(shè)備的弊端，并且為智能中醫(yī)技術(shù)以及遠程醫(yī)療提供更加準(zhǔn)確的信息支撐。

1 系統(tǒng)的整體設(shè)計

系統(tǒng)通過下位機系統(tǒng)來控制智能機械臂的移動，通過傳感器末端采集的動靜壓反饋來實現(xiàn)控制機械臂尋找取脈位點，再將取脈位點的數(shù)據(jù)采集上傳至上位機進行顯示和處理。系統(tǒng)的整體原理框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體框圖

本系統(tǒng)采用基于ARM Cortex_M3內(nèi)核的微控制器STM32F103VET6進行脈象信號的采集、分析和傳輸，以及機械臂的移動控制，該微處理器集成度高，封裝小，內(nèi)部集成了AD轉(zhuǎn)換器和USB接口模塊[6]。采用儒為壓力傳感器固定于機械臂末端進行脈象信號的采集，將采集的信號進行放大濾波處理，使信號輸出能夠調(diào)整到單片機AD采集電壓范圍。

通過ARM微處理器對智能機械臂進行二次開發(fā)，對機械臂發(fā)送移動命令，運用ARM微處理器自身的AD轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，根據(jù)檢測到靜壓調(diào)整機械臂找到手腕位置，然后控制壓力控制模塊進行加減壓，根據(jù)動壓大小找到正確取脈位點，采集脈象信息。同時為了提高采集效率，在ARM的內(nèi)存空間開辟4KB的數(shù)據(jù)緩存區(qū)，每次A/D轉(zhuǎn)換結(jié)束后，通過DMA技術(shù)，將ADC轉(zhuǎn)換的12位數(shù)據(jù)順序搬移到數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中，待緩沖區(qū)滿后，通過USB通信方式將脈象數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機，上位機軟件實時顯示脈象波形、脈率和壓力等參數(shù)。

2 機械臂尋脈控制系統(tǒng)

2.1 機械臂參數(shù)介紹

本系統(tǒng)使用的是越疆者公司的DOBOT機械臂，它具有豐富的I/O擴展接口，本系統(tǒng)使用它的擴展接口與單片機連接進行二次開發(fā)，使用自帶二次開發(fā)通訊協(xié)議進行程序的編寫，并通過調(diào)用機械臂命令函數(shù)實現(xiàn)機械臂的回零、運動模式的設(shè)置和末端坐標(biāo)在四個自由度的移動[7]。DOBOT機械臂使用的笛卡爾坐標(biāo)系是以機械臂底座為參照確定的坐標(biāo)系，如圖2所示，坐標(biāo)系原點為大臂、小臂以及底座三個電機三軸的交點，X軸方向垂直于固定底座向前，Y軸方向垂直于固定底座向左，Z軸符合右手定則，垂直向上為正方向。機械臂最大伸展距離為320 mm，重復(fù)定位精度為0.2 mm，能夠滿足機械臂在脈診范圍內(nèi)尋脈的移動，0.2 mm的定位精度也能保證在手腕寸口長度(3.76±0.34)cm范圍內(nèi)移動微小距離從而找到最佳取脈位點。

圖2 機械臂坐標(biāo)系

2.2 機械臂尋脈的實現(xiàn)過程

設(shè)計微型氣囊接口固定傳感器與機械臂末端中心，同時，導(dǎo)管連接傳感器和氣泵負責(zé)在取脈過程中加壓，實物圖如圖3所示。系統(tǒng)中機械臂與脈診的相對位置如圖4所示，機械臂下側(cè)沿與脈枕上沿距離為10 cm。機械臂和患者手的相對位置的確定保證了本系統(tǒng)的機械臂三維位點坐標(biāo)設(shè)定的實現(xiàn)。

圖3 機械臂末端傳感器實物圖

圖4 機械臂與脈枕相對位置

在各設(shè)備位置相對固定的情況下，首先確定機械臂尋脈的初始位置，以固定的初始位置開始沿著手腕尋找橈動脈位點。該系統(tǒng)設(shè)定起始點如圖5圈出位置正上方，根據(jù)我們的多次測量確定了機械臂的初始位點，這個初始位點偏下一點，因為我們5點尋脈法的尋脈范圍是30 mm，大于成年人的橈動脈范圍，這樣保證機械臂不會漏過最佳取脈點，機械臂末端傳感器與手腕距離100 mm處為初始位點的z坐標(biāo)?；颊邔⑹滞蠓胖迷诿}枕上，手腕處能夠看到明顯的分界線，這條線在中醫(yī)學(xué)上叫魚際橫紋，將魚際橫紋和手腕內(nèi)側(cè)虎口交界點處放在脈枕長邊中間處，不論有沒有中醫(yī)知識都能順利找到參考點，并將手腕放在固定位置。

圖5 手腕放置位置圖

根據(jù)?難經(jīng)?記載的寸關(guān)尺的長度和位置可知，關(guān)為寸尺分界點，寸口脈長一寸九分，可分析出寸關(guān)尺三部等長。吳培總結(jié)大量寸關(guān)尺測量結(jié)果[8]并將之與傳統(tǒng)中醫(yī)書籍中寸口脈長度對比，得出現(xiàn)代成年人寸關(guān)尺長度為(3.16±0.43)cm較為合理，依據(jù)人的身高不同有所調(diào)整[9]。本系統(tǒng)以此為依據(jù)來對寸關(guān)尺的取脈位點進行定位。

機械臂在測得靜壓值大于0.1時判斷觸碰到手腕停止下移，使用單片機IO口打開氣泵開始加壓，同時單片機采集動壓值，每次采集的動壓在中斷函數(shù)中和上一個數(shù)據(jù)比較，保存最大的動壓數(shù)據(jù)及取得該動壓的機械臂坐標(biāo)，每次采集10 s信號后機械臂上移并移動到下一個點再進行測量，最終記錄的取最大動壓值時機械臂的位置坐標(biāo)即最佳取脈壓力點，也即我們尋找的取脈點。

機械臂智能五點尋脈算法過程如圖6所示，首先從初始位點X坐標(biāo)加5 mm，由寸口脈起于魚際橫線后一分，Y坐標(biāo)減5 mm，此為尋脈采集第一個點，打開AD，同時給機械臂發(fā)送下降指令，讓機械臂按一定長度下降，當(dāng)傳感器接觸到手腕時靜壓值會有變化，當(dāng)靜壓大于0.1時停止機械臂下移的指令，打開加減壓模塊施加壓力采集動壓信號并儲存在變量數(shù)組中，提取并記錄動壓最大值作為變量，并保存機械臂在此時的坐標(biāo)值。采集該位置脈象30 s后，以傳感器的半徑5 mm作為步長，依次沿X軸方向移動4次，共得到5個點，依次對比這5個點最大脈象動壓數(shù)值，最后保存最大動壓峰值處機械臂末端坐標(biāo)數(shù)值，確定此點為寸部最佳取脈位點，并再次移動至該坐標(biāo)點進行脈象復(fù)采集。依此方法以寸部最佳取脈位點為參考點向關(guān)部移動12 mm作為關(guān)部取脈的起始點，再以5點尋脈法采集該參考點的數(shù)據(jù)和這個參考點左右各兩個點共五個點的數(shù)據(jù)，兩點間的間隔為5 mm，尺部的取脈方法和關(guān)部相同。機械臂開啟后會由單片機控制進行上述操作，自動尋脈。最后通過串口向上位機上傳記錄的最佳取脈位點的脈象數(shù)據(jù)，進行后續(xù)處理。

圖6 智能五點尋脈算法流程圖

3 脈象信號分析

為驗證本機械臂尋脈系統(tǒng)脈象信息采集的準(zhǔn)確性，對本脈象采集設(shè)備與市面上的脈診設(shè)備進行數(shù)據(jù)對比。

3.1 最佳取脈壓力獲取

在中醫(yī)脈診中，中醫(yī)師使用指腹對患者寸關(guān)尺三部進行加壓，通過指腹感知脈搏波來獲取患者生理病理信息，中醫(yī)師往往會不斷調(diào)整指腹壓力，直至能夠感知到一個最明顯的脈搏波動，此時指腹施加的壓力即為最佳取脈壓力，此時的脈搏波信號最明顯[10]。

在使用傳感器對橈動脈正向施壓過程中，傳感器對皮膚的力與軟組織和橈動脈的回彈力是相反的，采集過程會有很大的干擾，而在減壓過程中，減壓方向與回彈力方向一致，能夠在一定程度上減少時間漂移和壓力漂移。為了獲取最佳取脈壓力，在找到取脈位點時，本脈診設(shè)備加減壓模塊使用氣泵模擬中醫(yī)師的指腹對橈動脈加壓，通過分析減壓過程中的脈象數(shù)據(jù)的變化即可得到最佳取脈壓力[11]。

3.2 脈象數(shù)據(jù)特征

通過脈象時域特征圖即圖7可以直觀地認(rèn)識脈搏波，脈搏波動的強度可以由信號幅值表現(xiàn)出來，時間參數(shù)則可以表現(xiàn)出脈率以及節(jié)數(shù)等特征脈象，脈象時域特征參數(shù)如表1所示。

圖7 脈象數(shù)據(jù)特征圖

表1 脈象時域特征參數(shù)及其表征含義

3.3 數(shù)據(jù)處理

通過脈象儀得到脈象數(shù)據(jù)容易受到外部條件的干擾，為了得到便于分析的脈象數(shù)據(jù)，需要對我們得到的信號進行去除高頻噪聲和基線漂移。

去除基線漂移采用的是基于三次樣條插值的LPIP算法[12－13]，通過找到每一個周期的最小值點作為起點，所有起點擬合出基線，原始脈象信號減去基線就能得到去除基線漂移的脈象信號，如圖8所示。

圖8 去基線漂移前后的脈象信號

高頻去噪選用的是小波去噪的方法，選用db6小波對信號進行分解，消除20 Hz以上的信號以實現(xiàn)高頻去噪[14]，去噪后的脈象信號如圖9所示。

圖9 高頻去噪后脈象信號

最后，通過ILP算法進行特征參數(shù)的提取[15－16]。該算法的核心思想是根據(jù)每個周期內(nèi)每個幅值和脈象信號的交點個數(shù)的變化規(guī)律，當(dāng)在某個幅值處出現(xiàn)突變時該幅值就是一個特征參數(shù)，得到的特征參數(shù)如圖10所示。

圖10 時域特征參數(shù)

4 實驗及數(shù)據(jù)分析

4.1 尋脈位點驗證實驗

為了驗證本機械臂的智能五點尋脈法是否能夠成功找到最佳取脈位點，本系統(tǒng)使用脈象復(fù)放設(shè)備進行驗證，脈象復(fù)放設(shè)備主要由脈象發(fā)生器、仿生模擬手組成，仿生手以成年男子的手為模型制作，內(nèi)部有仿生骨架、人造動脈血管以及仿生表皮，人造血管的厚度、柔韌度以和位置都與真實人手脈管很接近，仿生手的結(jié)構(gòu)如圖11所示。

圖11 仿生手

將脈象復(fù)放設(shè)備和機械臂采集設(shè)備固定，打開脈象復(fù)放設(shè)備，穩(wěn)定之后打開機械臂，機械臂會按照設(shè)計的算法自動尋脈，尋脈時記錄寸關(guān)尺各部的最佳取脈壓力點，將仿生手的表皮去掉，可以明顯的看到傳感器壓在了人造動脈血管上。同時，請一位有經(jīng)驗的中醫(yī)進行取脈，取脈之后在人造手臂上進行標(biāo)記，用激光筆照向標(biāo)記點，去掉人造手臂表皮，可以看到老中醫(yī)確定的取脈點和我們的智能機械臂找到的取脈點相同，如圖12所示。

圖12 中醫(yī)師確定的取脈點

為了驗證機械臂尋脈的可靠性，用機械臂進行10次尋脈，每一次傳感器都能壓在人造動脈血管上，和中醫(yī)師確定的取脈點一致。證明本系統(tǒng)可以精準(zhǔn)的找到最佳取脈位點，圖13～圖15是實驗中的一組寸關(guān)尺尋脈結(jié)果圖。

圖13 寸部最佳取脈位點

圖14 關(guān)部最佳取脈位點

圖15 尺部最佳取脈位點

4.2 對比實驗

為驗證本脈診設(shè)備在找到最佳取脈位點后所采集脈象信息的準(zhǔn)確性，將本脈診設(shè)備與市面上最常見的蕪湖圣美孚科技有限公司研發(fā)的SMF－Ⅲ増強型中醫(yī)綜合診斷系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)對比實驗，以下稱該設(shè)備為標(biāo)準(zhǔn)脈診設(shè)備。并在本脈診設(shè)備采集的最佳取脈位點進行標(biāo)記，使用標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備在同一位點進行脈象采集。

實驗對象:選取二十名天津大學(xué)20至25歲的健康在校大學(xué)生進行數(shù)據(jù)采集，男女各十名。

實驗前準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)采集時間定于上午，排除數(shù)據(jù)因?qū)嶒瀸ο箫嬍郴顒拥纫蛩氐母蓴_，安排所有受試者在數(shù)據(jù)采集前靜坐2 min，將手臂平放于脈枕上，機械臂置于起始點上方。

實驗步驟:①啟動機械臂，開始移動尋找寸部脈象，第一輪五點尋脈之后確定最佳寸部脈象坐標(biāo)。并使用記號筆在手腕標(biāo)記位置。②機械臂移動至最佳寸部脈象處，傳感器在連續(xù)慢減壓模式下采集脈象數(shù)據(jù)并尋找最佳取脈壓力，待信號穩(wěn)定后截取最佳取脈壓力下的脈象數(shù)據(jù)，采用相同的方法得到關(guān)和尺部的脈象數(shù)據(jù)。③使用標(biāo)準(zhǔn)脈診設(shè)備在手腕標(biāo)記部位采集，尋找寸關(guān)尺三部的最佳取脈壓力。④使用標(biāo)準(zhǔn)脈診設(shè)備，加壓至最佳取脈壓力，待信號穩(wěn)定后截取脈象數(shù)據(jù)。

4.3 實驗數(shù)據(jù)對比

對二十組數(shù)據(jù)以寸部為例進行分析，分別獲得各組數(shù)據(jù)的最佳取脈壓力均值以及方差，如表2所示，對數(shù)據(jù)做等方差假設(shè)的t檢驗分析，結(jié)果如表3所示，兩系統(tǒng)所獲取的最優(yōu)取脈壓力均值基本上無明顯區(qū)別，顯著性水平P高于0.05，兩種系統(tǒng)在同一取脈位點獲取的取脈壓力數(shù)據(jù)在統(tǒng)計學(xué)上差異不顯著，證明了本系統(tǒng)在最佳取脈位點采集數(shù)據(jù)的可靠性。

表2 兩組最優(yōu)取脈壓力值

表3 最優(yōu)取脈壓力t－檢驗結(jié)果

對比標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)和本尋脈系統(tǒng)下得到的脈象數(shù)據(jù)，選取時域特征參數(shù)中比較有代表性的h1，h3，h5和t，分析兩種系統(tǒng)下20名學(xué)生這些特征參數(shù)的平均值，結(jié)果如圖16所示。

圖16 時域特征值對比

兩個系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)無顯著性差異，驗證基于智能機械臂的脈象診斷系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)是真實可靠的。

5 結(jié)論

本文通過分析現(xiàn)有脈象設(shè)備的不足之處，設(shè)計出一種全新的脈象采集方式，由對腕部寸口脈的位置的文獻分析確定智能尋脈的固定的坐標(biāo)起點，并利用智能機械臂的二次嵌入式開發(fā)與脈象采集反饋系統(tǒng)聯(lián)系起來實現(xiàn)智能五點尋脈法。并且通過設(shè)計對比實驗，通過數(shù)據(jù)時域參數(shù)的相關(guān)性分析，驗證了智能尋脈系統(tǒng)所采集的脈象信號真實可靠性，為現(xiàn)階段的脈診采集設(shè)備提供了一種全新的方式，大大降低脈診設(shè)備的損耗率，并降低了脈象設(shè)備對用戶的使用門檻，無需自己找到脈位去采集，為脈象設(shè)備與人工智能和遠程醫(yī)療的結(jié)合提供了新的思路和技術(shù)支持。