可视化的运动模式在针刺手法
2016年7月16日
在这里，我们提出了一个协议，用于在使用虚拟取穴针刺手法技能培训采用针刺手法教育系统（AMES）。
这个针灸推拿教育系统 （AMES） 的总体目标是为学生提供一个平台，以使用视觉运动学习来提高针灸针推拿所需的技能。这种方法可以帮助回答针灸训练领域的关键问题，例如针灸针作动作的可视化和标准化。这种技术的主要优点是它直观地呈现了手部运动的运动模式，以提高表现，并使用了感觉与人体穴位相同的幻影穴位。
当我们看到学生在针灸作课程上遇到困难时，我们第一次想到了这种方法，这就是为什么该课程之间的针灸作存在差异。该方法有助于正确作针灸针。要构建幻穴，将 0.75 克琼脂糖加入 15 毫升蒸馏水中，并在微波炉中加热溶液 20 秒，直到琼脂糖变得透明。
戴上手套以避免烫伤，将琼脂糖凝胶分成 2 毫升等分试样，分成 5 管并密封。小心地将试管直立放置，并在室温下孵育 2 小时。为了评估新创建的幻穴的刺激程度和生物力学力，将针灸针定位在位于传感器中心的孔中后，将针头深插入凝胶 15 毫升。
在一秒钟的时间内，将指针顺时针旋转一整圈，然后逆时针旋转一整圈，如果可能，重复总共 15 秒，使用运动传感器实时图表验证旋转速度。然后在针灸作后将针头从凝胶中拉出。准备 5% 琼脂糖凝胶幻穴并按照文本方案消毒双手后，下载并安装此处显示的程序。
打开程序后，准备运动传感器。将针灸针穿过传感器中心的孔。由于针灸针未连接到传感器，因此在传感器测量针头运动时，请准备好将针头穿过孔。
准备幻穴插入针头。在开始作之前，通过按下图形用户界面上显示的两个单选按钮之一，从提升推力或旋转作技术中进行选择。然后，对于预期的练习动作，选择具有 1 比 1 比率、1 比 2 比率或 2 比 1 比率的正弦图的模式。
接下来，使用双轴执行器，通过用参与者的手指定位针灸针来校准运动传感器，然后在屏幕上选择 calibrate（校准）。通过校准，双轴执行器将识别并将当前位置调整为深度零值。然后在幻穴上作针灸针约一分钟，同时测量针灸作的实际运动。
让参与者在作针头时看着屏幕，同时查看他或她的针灸作的实际运动以及预期的运动。如此处所示，传输的实际运动显示为绿线，而预期运动的模板同时重叠为红线。最后，使用旋转方法获取实时运动波数据。
根据文本协议进行数据处理。此处显示的是使用针灸推拿教育系统 （AMES） 进行 1 赫兹旋转推拿期间的旋转和扭矩的波形原始数据示例。AMES 程序使用不同的颜色线同时可视化实际运动和预期运动，从而允许视觉运动学习。
这里说明了根据不同运动的对称性和频率旋转和提升推力运动的不同模板。参与者完成针灸作后，对原始数据进行处理，为每个参与者生成提取的样本动作。样本运动用于计算预期运动与处理后的实际运动之间的误差。
经过分析，在复杂的举重推力过程中针灸作的运动模式得到改善。如此处所示，与预训练测试相比，估计的运动模式回归曲线更接近训练后测试中的运动模板。最后，在训练之后，在复杂的举重推力训练中，形状误差显着减少。
一旦掌握，如果执行得当，每次试用 30 分钟即可完成这项技术。在参加此程序时，重要的是要记住在程序的视觉反馈的帮助下以均匀的运动纵针灸针。按照这个程序，可以进行其他针灸作方式来回答其他问题，例如将此程序应用于更高级的临床实践培训。
发展之后，这项技术为针灸推拿教育和标准化领域的研究人员铺平了道路，以开发一种更有效和高效的方法来使用幻穴训练不同的针灸针推拿。看完这个视频，你应该对如何使用针灸推拿教育系统并将其应用于针灸训练有了很好的了解。
概述
本文介绍了一种利用针灸操作教育系统（AMES）培养针灸操作技能的协议。该系统通过使用模拟人体穴位的幽灵穴位来增强视觉运动学习。
关键研究组成部分
科学领域
- 针灸培训
- 视觉运动学习
- 教育技术
背景
- 学生在针灸操作技巧方面经常面临困难。
- 针灸动作的标准化对于有效培训至关重要。
- 幽灵穴位提供了逼真的培训体验。
- 视觉反馈可以提高学习成果。
研究目的
- 提高学生的针灸针操作技能。
- 评估AMES在培训中的有效性。
- 标准化针灸操作技术。
所用方法
- 使用琼脂凝胶准备幽灵穴位。
- 使用运动传感器跟踪针的操作。
- 实时可视化实际与预期的动作。
- 数据处理分析动作模式和错误。
主要结果
- 培训后动作模式显著改善。
- 复杂提拔推刺过程中形状错误减少。
- 有效的动作可视化增强了学习。
结论
- AMES是针灸培训的有价值工具。
- 幽灵穴位有助于更好地掌握技能。
- 视觉反馈对于掌握针灸技术至关重要。
常见问题
Executive Industry Relevance
Standardizing complex motor skills in therapeutic training remains a challenge in biopharma R&D, particularly for techniques requiring precise manual manipulation. Visual feedback systems that quantify movement patterns enable objective skill assessment and reduce inter-operator variability. This approach supports mechanistic de-risking by improving reproducibility in preclinical models where manual technique influences biological outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables objective evaluation of manual manipulation techniques in target engagement assays.
- Operational Value: Reduces technical noise in functional studies by standardizing operator-dependent variables.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides quantitative motion metrics for assay readiness and operator training.
- Operational Value: Ensures consistent sample handling across high-throughput screening campaigns.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Improves predictive confidence in disease models by minimizing procedural artifacts.
- Operational Value: Supports cross-site reproducibility in multicenter preclinical studies.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into discovery workflows where manual manipulation affects biological readouts, such as in vivo dosing or tissue handling.
- Discovery Biology: Reduces variability in target validation experiments requiring precise manual intervention.
- Screening: Enhances assay standardization by training operators on consistent movement patterns.
- Analytics: Generates quantifiable motion data (velocity, trajectory, error) for performance benchmarking.
- Translational Research: Improves preclinical continuity by aligning manual technique across discovery and validation stages.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable training module for any manual manipulation-dependent assay.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity from operator technique.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible training across sites and skill levels.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by minimizing biological noise from procedural inconsistency.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted advancement through higher-fidelity preclinical data.
Implementation Considerations
- Requires expertise in motor learning principles and motion capture systems.
- Dependent on motion sensors, actuators, and real-time visualization software.
- Necessitates cross-team standardization of training protocols and feedback thresholds.
- Adaptation across model systems may require customization of phantom templates and manipulation parameters.
- Practical limitations include setup complexity and dependency on consistent phantom material properties.
