Name: 可视化的运动模式在针刺手法 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-07-16T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 18 s
Description: 学习使用AMES针灸手法教育系统，通过视觉运动学习提升针刺操作技能。该系统利用琼脂糖凝胶制备的仿真穴位，结合运动传感器实时追踪针具运动轨迹，帮助学员标准化提插捻转手法，显著改善复杂手法中的运动模式并减少形状误差。

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本研究由韩国国家研究基金会（NRF-2015M3A9E3052338）资助。

以下程序已获得大韩民国首尔市高丽大学机构审查委员会的批准。
1. 构建假穴位
注意：在应用该方法时，创建一个扭矩幅度与人体穴位相似的模拟穴位非常重要，因为在模拟穴位上练习针刺手法时，其操作质感必须与在人体穴位上练习无差异。因此，需要经过充分的开发和验证过程，才能使模拟穴位符合预设人体穴位的标准。研究表明，5%琼脂糖凝胶的扭矩幅度（分别为59.2 ± 4.5 和 58.7 ± 4.6 µNm）与位于拇指和食指之间的合谷穴（LI4）相似13。
<ol>
	<li>将0.75 g琼脂糖加入15 ml蒸馏水中，溶解琼脂糖凝胶；在微波炉中加热20秒，直至琼脂糖溶液变为透明。使用5%（0.75 g）的浓度制备模拟穴位，使其扭矩振幅与人体穴位相近例如合谷穴（LI4）； 图1).</li>
	<li>将琼脂糖凝胶分成每份2 ml，分装至五个试管中并密封。操作时务必佩戴手套，以防烫伤。将试管在室温（25 °C）下垂直放置2小时，注意保持稳定。</li>
	<li>使用专门设计用于测量针灸操作的针灸针和运动传感器，评估新创建的虚拟穴位的刺激程度与生物力学力10将一根针灸针置于传感器中心位置的孔洞内，然后开始评估。通过傅里叶变换计算频域中的功率，评估频率。</li>
	<li>对模型穴位进行针刺。当针尖深入凝胶表面15 mm时，以每秒顺时针和逆时针各旋转一周（1 Hz）的速度，持续捻转15秒。如有可能，通过运动传感器的实时图谱验证捻转速度。针刺操作结束后，将针从凝胶中拔出。</li>
</ol>
2. 针刺手法教学系统的实施
<ol>
	<li>制备一个5%琼脂糖凝胶模拟穴位（制备方法见步骤1.1），其扭矩振幅应与真实人体手臂上的穴位（如合谷穴LI4）相近，合谷穴位于拇指与食指之间。</li>
	<li>在进行针刺手法练习前，使用含酒精的免洗洗手液清洁双手，以避免操作过程中可能造成的伤口或感染。</li>
	<li>使用本程序进行针刺手法训练。从以下网站下载该程序：http://cmslab.khu.ac.kr/downloads/ames，并完成安装。在计算机上启动程序并准备运动传感器。在开始评估前，将一根针灸针穿过传感器中心的孔洞。由于针灸针并未固定在传感器上，操作时需注意在传感器测量针体运动的同时，保持针穿过孔洞的稳定移动。同时准备好模拟穴位，以便插入和操作针具。</li>
	<li>从多种针刺手法模板中进行选择，包括不同频率和非对称性运动模式。在开始操作前，通过图形用户界面（GUI）软件上的两个单选按钮，选择提插法或捻转法，并确定练习的目标运动模式为1:1、1:2或2:1比例的正弦波形。</li>
	<li>将针灸针（0.25 × 40 mm）置于运动传感器中，使其处于可操作状态。将模拟穴位放置在针具和传感器正下方。</li>
	<li>使用双轴执行器对运动传感器进行校准。用受试者的手指固定针灸针，并点击屏幕上的“校准”按钮。通过校准过程，双轴执行器将当前深度位置识别并设定为零点。</li>
	<li>在模拟穴位上操作针灸针约1分钟，期间传感器持续测量实际的手法运动。操作者在行针时应注视屏幕，实时观察自身针刺手法的实际运动轨迹与预期目标运动的对比情况。实际测得的运动轨迹以绿色线条显示，预期运动模板则以红色线条实时叠加显示。</li>
	<li>通过点击软件中的按钮，使用运动传感器采集针刺提插手法的实时运动波形数据（采样率为80.3 Hz）。同样也可采集捻转手法的实时运动波形数据。</li>
	<li>至少重复此过程八次，以提升针刺手法操作技能。</li>
</ol>
3. 数据处理
<ol>
	<li>通过应用无限冲激响应（IIR）滤波器，滤除波动的低频信号（&#60; 0.2 Hz）和高频噪声信号（&#62; 5 Hz）。使用巴特沃斯滤波器，可滤除频率低于 0.2 Hz 或高于 5 Hz 的信号信息。</li>
	<li>通过检测局部极大值和极小值点，将参与者的滤波后信号分割为重复的运动单元。</li>
	<li>为每位参与者生成模式模板时，对每个采样单元中的持续时间（采样运动单元的长度）和幅度（提拉/推进或旋转的幅度）进行归一化处理。</li>
	<li>计算每位参与者采样运动单元的平均幅度和平均持续时间。</li>
	<li>利用傅里叶变换从实际运动中提取主频，使得在参与者完成1分钟训练后，程序屏幕上显示主频与预期运动频率之间的误差。</li>
	<li>采用广义加性混合模型（GAMM）方法对每位参与者的归一化运动单元进行分析9。 
	注意：在GAMM中，将一位参与者的单次操作运动（M）建模为时间的平滑函数(t)与个体单元随机截距(u)之和。换句话说，建模为M = s(t) + b(u)，其中M表示参与者的运动，s(t)为时间的平滑函数，b(u)为个体单元的随机截距。我们之前的研究已详细解释了GAMM模型及均方误差（MSE）的计算方法9。</li>
	<li>计算针刺操作首次与最后一次试验之间，参与者实际运动提取出的运动模式与预期运动之间的均方误差（MSE）9。</li>
	<li>使用双样本t检验分析首次与最后一次试验的数据，以识别在视觉反馈后针刺操作的变化。</li>
</ol>

<ol><li>Thompson, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+a+clinical-practice+guideline+and+practice-based+education+on+detection+and+outcome+of+depression+in+primary+care%3A+Hampshire+Depression+Project+randomised+controlled+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Effects of a clinical-practice guideline and practice-based education on detection and outcome of depression in primary care: Hampshire Depression Project randomised controlled trial.</a> Lancet. 355 (9199), 185-191 (2000).</li>
<li>Dental teaching model. U.S. Patent No. , 5,120,229 (1992).</li>
<li>Heng, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intelligent+inferencing+and+haptic+simulation+for+Chinese+acupuncture+learning+and+training%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Inf+Technol+Biomed%22%5BJournal%5D)">Intelligent inferencing and haptic simulation for Chinese acupuncture learning and training.</a> IEEE Trans Inf Technol Biomed. 10, 28-41 (2006).</li>
<li>Leung, K. M., Heng, P. A., Sun, H., Wong, T. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+haptic+needle+manipulation+simulator+for+Chinese+acupuncture%5BTitle%5D)+AND+%22Stud+Health+Technol+Inform%22%5BJournal%5D)">A haptic needle manipulation simulator for Chinese acupuncture.</a> Stud Health Technol Inform. 94, 187-189 (2003).</li>
<li>Wang, H. S., Yan, Z. G., Cheng, Z., Shao, S. J., Zhuang, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Study+on+force+feedback+of+acupuncture+manipulation+at+Jianliao+%28TE+14%29+based+on+VOXEL-MAN%5BTitle%5D)+AND+%22Zhongguo+Zhen+Jiu%22%5BJournal%5D)">Study on force feedback of acupuncture manipulation at Jianliao (TE 14) based on VOXEL-MAN.</a> Zhongguo Zhen Jiu. 29, 745-748 (2009).</li>
<li>Li, J., Grierson, L. E., Wu, M. X., Breuer, R., Carnahan, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+motor+features+of+expert+acupuncture+lifting-thrusting+skills%5BTitle%5D)+AND+%22Acupunct+Med%22%5BJournal%5D)">Perceptual motor features of expert acupuncture lifting-thrusting skills.</a> Acupunct Med. 31, 172-177 (2013).</li>
<li>Display system for enhancing visualization of body structures during medical procedures. U.S. Patent. , 5,526,812 (1996).</li>
<li>Method for carrying out a medical procedure using a three-dimensional tracking and imaging system. U.S. Patent. , 5,797,849 (1998).</li>
<li>Seo, Y. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motion+patterns+in+acupuncture+manipulation%5BTitle%5D)+AND+%22Acupunct+Med%22%5BJournal%5D)">Motion patterns in acupuncture manipulation.</a> Acupunct Med. 32 (5), 394-399 (2014).</li>
<li>Davis, R. T., Churchill, D. L., Badger, G. J., Dunn, J., Langevin, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+method+for+quantifying+the+needling+component+of+acupuncture+treatments%5BTitle%5D)+AND+%22Acupunct+Med%22%5BJournal%5D)">A new method for quantifying the needling component of acupuncture treatments.</a> Acupunct Med. 30 (2), 113-119 (2012).</li>
<li>Lee, I. S., Lee, Y. S., Park, H. J., Lee, H., Chae, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+phantom-based+education+system+for+acupuncture+manipulation%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Evaluation of phantom-based education system for acupuncture manipulation.</a> PLoS One. 10 (2), e0117992(2015).</li>
<li>Jung, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensorimotor+learning+of+acupuncture+needle+manipulation+using+visual+feedback%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Sensorimotor learning of acupuncture needle manipulation using visual feedback.</a> PLoS One. 10 (9), e0139340(2015).</li>
<li>Lee, I. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Haptic+Simulation+for+Acupuncture+Needle+Manipulation%5BTitle%5D)+AND+%22J+Altern+Complement+Med%22%5BJournal%5D)">Haptic Simulation for Acupuncture Needle Manipulation.</a> J Altern Complement Med. 20 (8), 654-660 (2014).</li>
<li>Dang, T., Annaswamy, T. M., Srinivasan, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+evaluation+of+an+epidural+injection+simulator+with+force+feedback+for+medical+training%5BTitle%5D)+AND+%22Stud+Health+Technol+Inform%22%5BJournal%5D)">Development and evaluation of an epidural injection simulator with force feedback for medical training.</a> Stud Health Technol Inform. 81, 97-102 (2001).</li>
</ol>

作者声明不存在任何竞争性利益冲突。

本方案追踪了针刺手法教学的全过程，从模拟穴位的制备、AMES程序的应用，到对受试者试验数据的分析。模拟穴位由琼脂糖凝胶制成，其溶液需经过精确调整，以模拟人体穴位在针刺过程中的运动轨迹和扭矩幅度。我们开发了多种类型的模拟穴位，其扭矩幅度与真实穴位相近，可用于更全面的针刺手法训练方案，例如针对具有不同解剖特征的穴位进行训练13。此外，通过使用运动传感器，可对针刺操作中的运动模式和受力模式进行量化分析10。结合模拟穴位与针具，该程序可通过切换操作模式（如捻转或提插手法）以及调整频率和动作模式，用于训练多种类型的针刺手法。同时，通过对采集的数据进行处理，提取受试者的动作样本，使其能够直观观察自身的针刺手法动作，并即时比较实际动作与目标动作之间的差异。此外，基于广义可加模型（GAM）方法的广义可加混合模型（GAMM），可在混合模型框架中设定平滑函数。通过比较训练前后的动作模式，受试者可以获得关于针刺手法经训练后改善情况的详细信息。
在医学操作的教育与规范方面，存在多种方法和工具。其中一种是详细的书面操作指南，例如标准操作规程（SOP）。该方法的目标是确保特定操作的一致性，以符合《良好临床实践》的要求1。另一种方法与我们的模拟穴位法类似，例如牙科模型中所采用的柔性模具2。先前有研究在硬膜外注射模拟器中使用力反馈技术，以获取脑脊液进行培训14。模拟穴位在基于模型的教学项目中具有重要价值，可用于训练学生掌握针灸操作技术。这在包括针灸在内的医学操作教学项目中是一项重要进展。然而，由于缺乏关于进针操作动作参数的定量与客观信息，学习复杂的针灸操作动作仍存在困难。为解决这一问题，Davis et al. 开发了一种运动与力传感器，用于量化两种不同针灸技术下的进针运动模式和受力特征10。
感觉运动学习依赖于感觉反馈，旨在减少期望运动与实际运动之间的差异。人类能够估计其运动各个组成部分的误差梯度，并通过基于运动误差的迭代校正来提高运动表现。在等长目标获取任务中，视觉反馈被证明可通过两种不同方式改善表现：实时视觉反馈通过视觉-运动映射的自动重新校准来增强运动表现，而试次后的视觉反馈则通过认知策略诱导改善。AMES 以振荡形式呈现针刺操作，该振荡持续随受试者的动作而变化，使受试者能够获得反馈并调整其操作技术。
该方案的关键步骤是调整针灸针的位置，使其在模拟穴位中的深度既不过深也不过浅，以便程序能够识别针的位置作为基线，并在屏幕上与模板处于同一水平显示移动。在开始操作动作之前，受试者必须仔细查看屏幕及穴位的位置。
通过调节正弦波的频率、振幅和比例，该程序可将针刺手法操作中预期动作与实际动作的可视化图像反馈给受试者。这种实时反馈有助于受试者最大限度地减少操作误差。本程序中的可视化功能能够呈现针刺手法中提插与捻转动作的时间间隔、运动速度以及运动模式的变化。例如，提插模式可设置为1:1、2:1或1:2的比例，而顺时针/逆时针捻转模式可设置为0.5 Hz、1 Hz或2 Hz。为了增强实时视觉反馈的效果，并帮助学生识别动作偏差，该程序在每次操作结束后，会基于量化测量结果提供误差反馈信息，显示受试者实际操作与预期动作之间的差异12。
由于针灸操作涉及复杂的针具手法，针灸教育的标准化一直较为困难。为了直观展示不同的针灸方法，例如提插补泻手法中的不同运动形式，需要呈现多种动作模式。近期研究主要关注在医疗操作过程中增强人体结构可视化的显示系统，以及对医疗工具和操作方法的模拟，例如幻影模型10-11。该系统通过直观呈现针灸手法过程中手部动作的运动模式，帮助学生和年轻医生提高完成复杂针灸针具操作的能力。因此，本项目提出了一种新型针灸培训方式，能够实现标准化的针灸实践，并具备简便高效的准备流程。此外，该项目还能提供大量参与者针刺操作的数据，可用于支持针灸教学中的视觉-运动学习。
本技术的局限性如下：首先，用于操作的模板曲线是人工生成的，这意味着它可能与实际操作中的手法运动存在差异。其次，振荡所提供的旋转方法信息并不直观，因为顺时针和逆时针运动的方向在可视化中未能得到良好呈现。最后，我们的实验方案未包含对旋转与提插相结合的复合技能进行训练的程序，而这种复合操作是另一种重要的针灸手法技能。在未来的研究中，我们将提供来自熟练临床医师的操作模板，涵盖旋转与提插相结合的复合技能，以克服上述部分局限性。
总之，我们新开发的针灸培训项目采用视觉反馈，为针灸教育提供了一种新方法，所使用的装置能够方便地操作针灸针，并精确测量针灸操作过程中的运动参数。该装置也是一种经济高效的针灸进针练习工具。本项目不仅超越了在医疗操作过程中对身体部位进行可视化的系统，还通过图形方式对医疗操作本身进行可视化呈现。我们的项目提出了一种新颖的针灸培训方法，操作简便、效率高，有助于实现针灸进针操作的标准化，并获取标准化的针灸操作数据。

针刺手法教学系统（AMES）旨在通过视觉-运动学习方式提升学生的针刺手法技能，以教授针刺手法为核心目标。该程序是一种新颖的针刺培训方法，采用图形用户界面（GUI）软件，使学生能够同时观察自身的实际操作动作与预期标准动作。这种视觉反馈有助于学生提高针刺手法的准确性与熟练度。
已开发出多种方法和工具，例如详细的书面说明或牙科用的可调模具，用于向学生传授医疗操作技术1-2。在针灸领域，经典医学文献中包含了关于不同针刺手法的操作指导，这些手法对患者具有不同的治疗效果。近年来，已有若干研究提出利用三维立体显示和实时逼真的触觉反馈构建针灸培训用的虚拟现实系统3-4。尽管以往的许多研究主要关注医疗操作中涉及的解剖结构5-6，但近期针灸培训的发展则聚焦于针刺感觉的模拟，或采用人工皮肤垫的虚拟现实系统，以营造接近真实临床针刺操作的训练环境7-8。如先前研究所述，该新系统提供了一种可视化针刺手法的显示装置，使学习者能够借助廉价且便携的工具轻松练习针刺操作9。通过使用专为针灸设计的运动传感器10，该系统可借助视觉反馈和视动学习机制，帮助学生和年轻医生提升针刺手法的操作水平11-12。

<table><tbody><tr><td>琼脂糖</td><td>Lonza</td><td>50002</td><td></td></tr><tr><td>防脱管</td><td>Eppendorf</td><td>T2795-1000EA</td><td></td></tr><tr><td>运动与力传感器</td><td>Stromatec</td><td>Acusensor</td><td>www.stromatec.com</td></tr><tr><td>针灸针</td><td>Seirin</td><td></td><td>J型日本针</td></tr></tbody></table>

可视化针刺手法中的运动模式

Visualizing Motion Patterns in Acupuncture Manipulation

在临床实践中，针灸操作手法在不同 practitioners 之间存在很大差异，而向初学者传授如何熟练掌握针灸操作技术也十分困难。针灸操作教学系统（AMES）是一种开源软件系统，旨在通过视觉反馈来提高针灸操作技能。本方法利用模拟穴位和运动传感器，在学生进行提插、捻转等各类针灸操作训练时，不仅显示其实际操作动作的视觉反馈，还同时呈现理想或目标动作的参考轨迹。研究结果表明，学生通过该方法训练可有效提升其操作技能。本视频展示了模拟穴位的制作过程，并讨论了在制作模拟穴位或运行该系统时可能需要注意的若干问题。

针刺手法教学系统（AMES）是一种可视化针刺治疗中捻转手法或提插手法的教育系统。此处展示了一个在1 Hz捻转手法过程中运动和扭矩幅度的波形原始数据示例（图1）。如图2A所示，该程序使用不同颜色的线条同时可视化实际动作与预期动作，从而实现视觉-运动学习。此外，系统提供多种针对不同运动对称性和频率的捻转及提插运动模板（图2B）。在参与者完成针刺手法操作后，实时运动的原始数据将被处理，以提取出每位参与者实际针刺手法的样本动作。该样本动作经处理后用于计算预期动作与实际动作之间的误差（图3）。分析结果显示，在复杂提插手法训练后，针刺手法的运动模式得到改善。与训练前测试相比，训练后测试中估计的运动模式回归曲线更接近运动模板（图4A）。此外，在训练后的复杂提插手法环节中，形态误差显著降低（图4B）。
<img alt="人体与模拟穴位设置、运动及受力图；手动旋转实验中的传感器" src="/files/ftp_upload/54213/54213fig1.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="图1"> 
图1. 1 Hz旋转操作过程中运动幅度和扭矩的波形原始数据示例（左：人体穴位，右：模拟穴位）。 使用5%（0.75 g）琼脂糖制备模拟穴位，其扭矩幅度与人体穴位相似例如，合谷穴（LI4）。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54213/54213fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处以查看此图的放大版本。</a>
<img alt="针灸动作分析；程序显示实时动作与模板对比；包含旋转与提插技术。" src="/files/ftp_upload/54213/54213fig2.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="图 2"> 
图 2. 程序概览。 A) 程序界面截图。来自运动传感器的实时实际动作以绿色线条显示，预期动作的模板同时叠加显示为红色线条。 B) 多种针灸操作动作模板。该针灸教学程序支持对针灸针的旋转和提插动作进行训练。程序提供多种模板，用于学习不同频率及非对称性动作。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54213/54213fig2large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
<img alt="运动数据分析；显示运动重采样、归一化和形状误差计算的示意图。" src="/files/ftp_upload/54213/54213fig3.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="Figure 3"> 
图3. 通过数据处理与误差计算提取受试者的样本运动。 (a) 一次试验中的原始运动数据，(b) 识别出的采样运动单元，(c) 将观测数据点数量重采样并归一化至特定数值（50），(d) 将提拉/推压幅度重新缩放并归一化至0到1之间，以及(e) 计算个体运动与模板形状之间的均方误差。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54213/54213fig3large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>
<img alt="训练对误差的影响；训练前后曲线、均方误差、拟合模型、对比分析。" src="/files/ftp_upload/54213/54213fig4.jpg" data-altupdatedat="1788235205000" data-alt="图 4"> 
图 4. 训练前后的数据分析。A) 训练前与训练后试验中运动模式的比较。在训练前与训练后之间共进行了八次训练试验。图中显示了单次运动单元（蓝色虚线）、通过广义可加混合模型（GAMM）拟合的模型曲线（红线）以及预期运动的模板（黑线）在训练前和训练后的结果。B) 均方误差（MSE）值的箱线图。比较了训练前与训练后试验中的均方误差（MSE）。可以看出，该参与者在使用本程序进行训练后，训练后试验的MSE值显著低于训练前试验的MSE值。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54213/54213fig4large.jpg" target="_blank">请点击此处查看该图的放大版本。</a>

本文介绍了一种利用针刺手法教学系统（AMES）结合模拟穴位进行针刺手法技能训练的实验方案。

针灸操作在临床实践中因操作者而异，差异较大，且难以向初学者传授如何正确实施针灸……

本针刺手法教学系统（AMES）的总体目标是为学生提供一个通过视觉运动学习来提升针刺行针技巧的平台。该方法有助于解答针灸培训领域中的一些关键问题，例如针刺行针动作的可视化与标准化。该技术的主要优势在于能够直观呈现手部运动的动作模式，从而提升操作水平，并采用触感与人体穴位相似的模拟穴位。我们最初产生这一方法的想法，源于观察到学生在针灸手法课程中存在困难，这也是该课程中针灸手法存在差异的原因。该方法有助于正确实施针灸针的操作。构建模拟穴位时，将0.75克琼脂糖加入15毫升蒸馏水中，并在微波炉中加热20秒，直至琼脂糖变为透明状。佩戴手套以避免烫伤，将琼脂糖凝胶均分为五管，每管两毫升，并密封。将各管小心直立放置，在室温下孵育两小时。为评估新构建的模拟穴位的刺激程度与生物力学作用力，在将一根针灸针插入传感器中心孔位后，将针插入凝胶中深度达15毫升处。在一秒的时间内，顺时针旋转针头一整圈，然后逆时针旋转一圈，重复此操作，总共持续15秒（如有可能），并使用运动传感器的实时图表验证旋转速度。针刺操作完成后，将针头从凝胶中取出。按照文本方案制备5%琼脂糖凝胶模拟穴位并进行手部消毒后，下载并安装此处所示程序。打开程序后，准备运动传感器。将一根针灸针穿过传感器中心位置的孔洞。由于针灸针未固定在传感器上，需准备在传感器测量针的运动时，手动移动针穿过孔洞。准备模拟穴位以插入针具。开始操作前，在图形用户界面上通过点击两个单选按钮之一，选择提插或捻转操作技术。然后，针对练习所需的运动模式，选择正弦波形的一比一比例、一比二比例或二比一比例。接下来，使用双轴驱动器，通过受试者的手指将针灸针定位，从而校准运动传感器，并在屏幕上选择“校准”。通过该校准过程，双轴驱动器将识别当前位置并将其深度值调整为零。然后，在模拟穴位上操作针灸针约一分钟，同时实时测量针灸操作的实际运动。让受试者在操作针具时注视屏幕，同时观察其针刺手法实际运动与预期运动的实时动态。如图所示，实际运动的传输数据以绿色线条显示，预期运动的模板则以红色线条实时叠加显示。最后，采用旋转法获取实时运动波形数据。根据文字方案进行数据处理。此处显示的是使用针刺手法教学系统（Acupuncture Manipulation Education System，简称 AMES）进行一赫兹旋转操作时，旋转角度与扭矩的波形原始数据示例。AMES 程序通过不同颜色的线条同时可视化实际运动轨迹与目标运动轨迹，从而实现视觉运动学习。根据不同动作的对称性和频率，此处展示了旋转与提插捻转动作的各种模板。在受试者完成针刺操作后，原始数据将被处理，以生成每位受试者的提取样本动作。该样本动作用于计算经处理后预期动作与实际动作之间的误差。分析结果显示，复杂提插手法操作过程中的运动模式得到了改善。如图所示，与训练前测试相比，训练后测试中估计的运动模式回归曲线更接近运动模板。最后，在完成训练后，复杂提插手法操作过程中的形态误差显著降低。一旦掌握，若操作得当，每次试验可在30分钟内完成。进行该操作时，需注意在程序提供的视觉反馈辅助下，以均匀一致的动作操控针灸针。完成该步骤后，可进一步采用其他针灸手法，以探讨更多问题，例如将此方法用于临床实践的高级培训。该技术问世后，为针灸手法教育与标准化领域的研究人员提供了一条新途径，使其能够利用模拟穴位更高效、更有效地培训多种针灸针法操作。观看本视频后，您应能充分掌握如何使用针灸手法教学系统，并将其应用于针灸培训中。

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Research

科研

JoVE Journal

Behavior

行为

可视化的运动模式在针刺手法

采用功能性磁共振成像（fMRI）和生理监测来研究针灸对中枢神经系统和周围神经系统的影响。针灸激活了边缘-旁边缘-新皮层网络，该网络与默认模式网络高度重叠，从而调节神经活动，这种作用可能与其在周围神经系统中的自主神经效应相关。...

利用fMRI监测针灸对人脑的影响

本实验方法描述了一种利用三维手指运动追踪技术对针灸操作进行运动学分析的解决方案。...

针刺过程中三维手指运动追踪：针灸手法运动学分析的解决方案

本方案设计了一种可用于控制针灸提插手法运动范围的套管，从而提高操作的稳定性与安全性。因此，该装置可同时服务于针灸治疗的临床应用与科学研究。...

一种增强针灸提插手法稳定性和安全性的机械装置

正念在行动中（MIM）：一种用于长期高压力工作环境的现场正念干预（MBI）方案，旨在提升心理韧性与工作投入度

采用实验性旋转椅范式，以研究在平衡安慰剂设计中，安慰剂干预对运动病的影响是仅作用于主观结果指标，还是同时影响行为学及客观指标。...

如何在健康受试者中使用旋转椅范式研究晕动病的安慰剂反应

经颅磁刺激、肌电图和三维运动捕捉是研究人类神经肌肉功能的常用无创技术。本文介绍了一种同步采集这三种工具所产生的数据的方案，同时还创新性地加入了虚拟现实刺激呈现与反馈。...

用于研究人类运动控制的多功能实验平台：结合经颅磁刺激、肌电图、运动捕捉与虚拟现实技术

目的是验证北欧行走步态与姿势分析中数据采集技术的最佳应用方式。在短时间分析（即单个步态周期）中应使用三维运动捕捉技术，而在长时间分析（即多次重复周期）如6分钟步行测试中则应采用加速度测量技术。...

验证适用于评估老年人 Nordic 步行步态与姿势的合适运动捕捉技术

本文介绍了一种用于模拟和研究视觉系统适应性的新方法。...

可视化视觉适应

本文展示了针灸操作、癫痫模型的建立以及啮齿类动物睡眠分析的方法。文中描述了针灸操作过程及穴位的定位。采用匹罗卡品或戊四氮（PTZ）诱导癫痫发作。通过皮层脑电图（ECoG）、肌电图（EMG）、脑温及运动活动记录来进行睡眠分析。...

通过针灸调控大鼠和小鼠的癫痫样皮层脑电图（ECoG）及睡眠

我们设计了一种利用动作捕捉系统评估日常生活工具性活动（IADL）的虚拟现实测试。我们提出了一种详细的运动学分析方法，用于解读参与者的各种动作，包括运动轨迹、移动距离和完成时间，以评估其IADL能力。...

使用运动捕捉系统在虚拟现实中测量日常生活动作的运动学参数

学习使用AMES针灸手法教育系统，通过视觉运动学习提升针刺操作技能。该系统利用琼脂糖凝胶制备的仿真穴位，结合运动传感器实时追踪针具运动轨迹，帮助学员标准化提插捻转手法，显著改善复杂手法中的运动模式并减少形状误差。

可视化针刺手法中的运动模式

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