超声引导结合机器学习技术的智能针灸精准诊疗系统研究

来源期刊：广州医药 | 599-604 发布时间：2025-05-20 收稿时间：2025/6/17 12:07:29 阅读量：53

作者：: 张千,

王菲,

孟纯雪,

张生富,

赵海龙,

唐旭红,

陈紫晔,

郭斌,

关键词：: 超声引导机器学习针刺标准化可视化安全性; ultrasound guidance machine learning acupuncture standardization visualization safety

DOI：: 10. 20223 / j. cnki. 1000-8535. 2025. 05. 004

收稿时间：: 2025-03-16
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引用总数：: 0

作为中医药文化瑰宝，针灸在疾病治疗中展现出独特价值，但其标准化操作、疗效量化评价及安全风险控制仍是制约现代化转型的关键问题。随着人工智能技术的突破性发展，机器学习在医疗领域引发的技术革命为针灸创新提供了新机遇。超声医学凭借可视化、定量化及动态监测优势，与机器学习算法形成技术协同，推动传统针灸向精准化、智能化方向迈进。通过超声成像实时定位穴位层次结构与针体轨迹，结合机器学习对多维数据的深度分析，显著提升了针刺治疗的精准性与安全性，同时为建立客观疗效评价体系提供了技术支撑。文章旨在全面回顾超声引导下机器学习技术在针灸研究领域的应用状况，深入剖析现有研究中存在的挑战与局限，并前瞻性地探讨未来的研究方向与趋势，旨在为针灸实践与应用研究的深化与发展提供理论指导与实践启示。

As an invaluable component of traditional Chinese medicine，acupuncture boasts a distinctive value in the

treatment of diseases．However，the standardization of its practice，the quantitative assessment of its therapeutic efficacy，and the implementation of safety risk control measures remain pivotal challenges hindering its modernization and transformation．The advent of artificial intelligence technology has precipitated a technological revolution in the medical field，thereby generating novel opportunities for innovation in acupuncture．The integration of ultrasound medicine and machine learning algorithms，leveraging their respective strengths in visualization，quantification and dynamic monitoring，has emerged as a technological synergy．This synergy is poised to propel traditional acupuncture towards precision and intelligence．The integration of ultrasound imaging with machine learning algorithms enables real-time localization of acupoints and needle trajectory，enhancing the precision and safety of acupuncture treatment．Additionally，it facilitates the development of objective efficacy evaluation systems．The present article aims to comprehensively review the application of ultrasound-guided machine learning technology in the field of acupuncture and moxibustion research．It does so by first analyzing the challenges and limitations of existing research and then prospectively exploring future research directions and trends．The article’s ultimate aim is to provide theoretical guidance and practical inspiration for the deepening and development of acupuncture and moxibustion practice．

针灸作为传统医学的重要组成部分，以其“简、便、廉、效”著称，从古至今已积累了数以千计的古代文献，数以万计的名家经验。《现代针灸病谱》这一著作总结并记录了针灸疗法适用于广泛的461种疾病类型^［1］，明确界定了针灸技术在干预多种疾病过程中的适用范围，这些疾病横跨内科、外科、妇科及儿科等多个医学领域，在中医传统治疗中具有极其深远的影响。然而，由于医者的手法或操作不同，针刺的疗效也有所不同。构建符合针灸学的“证据体系”^［2-3］，推进针灸临床操作的标准化和精准化是针灸现代化发展面临的关键问题。

超声引导技术与机器学习的结合，将为针灸治疗带来更精准、更安全的保障。以机器学习为代表的人工智能系统为我们提供了高维数据分析与复杂模式识别能力，超声成像能够实时显示人体内部组织和器官的结构，而机器学习与超声结合有望突破在针灸领域中传统量化研究的维度局限^［4］助力针灸现代化进程的推进。本研究通过系统分析超声影像引导技术与机器学习算法在针刺治疗中的协同作用机制，重点揭示其在穴位定位优化、进针轨迹动态监测^［5］及治疗效应预测等关键环节的创新性应用价值，旨在构建跨模态技术整合的理论框架，同时论证该技术融合范式在提升针刺精准度与疗效和可重复性方面的潜在临床转化效能。

1 超声技术与针灸相结合的意义

1.1 超声引导针刺提升治疗精确性

超声影像具备高分辨率、精准可视化与实时动态显像层次结构优势特性，在肌骨损伤相关疾病的临床诊断与治疗中已得到广泛应用^［6］。超声引导针刺疗法不仅能够实现治疗目标，同时还能通过实时监测相关生理参数，提供个体化、精准化的治疗方案^［7］。整合超声技术于经络学说与针灸理论之中不仅能够充分利用超声的独有特性还能够拓展针灸疗法的应用领域显著提升针灸治疗的效能与范围。

金海鹏等在超声引导下，结合肌骨超声技术对舌骨上肌群实施电针对脑卒中后咽期的吞咽障碍进行治疗，超声定位的精确性有效提升了针刺治疗的针对性与效果，进而促进吞咽功能的恢复^［8］。郭惠芳团队开展的随机对照试验证实，在急性腰扭伤的干预中，超声实时引导下的委中穴靶向注射疗法，相较于对照组干预措施展现出显著临床优势^［9］。高庆霞等通过肌骨超声技术精准定位结筋病灶，结合长圆针进行局部针刺疗法，针对膝关节骨关节炎的治疗的总有效率达到了98%的高度水平^［10］。王宇晴等人的研究表明，在超声引导下采用条口透承山针刺疗法（通过引发得气）对急性期肩周炎患者具有显著的临床疗效，且安全性较高^［11］。王丽彬等研究证实，超声影像实时引导下的针刀介入治疗可显著提升肩袖钙化性肌腱炎临床疗效，进一步验证了影像引导技术在微创治疗中的解剖学靶向优势^［12］。

李言杰研究团队通过前瞻性队列研究，采用高频超声弹性成像技术对膝关节骨关节炎患者的病理特征进行多参数定量评估，揭示了超声引导下的针刺疗法不仅能够显著提升膝关节的功能恢复，而且还有效减少了膝关节的积液累积、抑制了滑膜组织的过度增生、降低了滑膜血流活动的异常水平^［13］。

1.2 超声技术助力针灸疗效客观评价

超声技术被应用于评估针灸疗法对脏器血流量的影响，旨在深入理解其对机体及其相关脏器供血机能的调节作用^［14］。研究发现，在对卒中及短暂性脑缺血患者进行针灸治疗后，患者脑血液循环^［15］、增加脑血管血流的供应均有改善^［16］；针刺健康人大包穴可导致大脑中动脉血流减少，而大脑后动脉的血流相对增加^［17］；针刺健康人公孙穴时，对大脑前、后动脉及颈内动脉血流均无影响^［18］。许正伟等人利用多普勒超声（Doppler ultrasound，DUS）成像技术实施实时监测，探究了针刺治疗过程中血管血流动力学的变化^［19］。针刺太冲、足三里等特定穴位时，可以观察到外周血管如胫前动脉、肱动脉以及内脏相关血管如肠系膜动脉和球后动脉的血流量出现显著变化^［20］。朱慕如等运用超声弹性成像技术测量治疗前与末次治疗后肌筋膜疼痛触发点（Myofascial Trigger Points，MTrP）处杨氏模量值，对MTrP处行捻转法与提插法治疗肌筋膜疼痛综合征（myofascial pain syndrome，MPS）的临床疗效进行评价^［21］。陈颖棋等在超声引导下实施针刺至足三里穴位，并通过超声成像技术量化分析针刺前后胃窦的运动参数，包括收缩频率、幅度和运动指数，研究发现上述指标在针刺干预后展现出统计学意义上的显著变化^［22］。

超声成像不仅能够精确指导针刺操作过程，同时还能动态监测监测人体内部器官和血液循环的状态变化，从而为针刺疗法效果的客观评估提供了科学依据^［23］，将超声评估作为评价针刺治疗效果的工具，不仅能够显著提升针灸临床实践的

效能，而且是针灸学理论与临床应用研究领域探索创新路径的重要方向之一。

2 机器学习在针灸研究领域的应用现状

2.1 机器学习在针灸穴位优化中的应用

在针灸学研究方法论的数字化转型进程中，基于机器学习范式构建的多模态数据挖掘技术（multi-modal data mining，MDM）已成为解析针灸知识体系的关键方法学路径^［24-25］。通过集成聚类算法、关联规则算法等数据挖掘技术，能够从处方数据中深入挖掘并提炼出在针灸临床实践中具有关键指导意义的腧穴组合规律^［26］，为腧穴的选择提供了科学依据^［27］。

李宛蓉等收集了409篇关于数据挖掘技术在针灸学领域应用的相关文献，分析结果显示数据挖掘技术在针灸研究中主要被应用于探索穴位配伍规律、针灸临床实践以及经络与穴位之间的关系等方面的研究^［28-29］。Yu等基于海量针灸文献数据库，运用关联规则算法进行自动化信息挖掘，揭示出在痛经针刺疗法中，三阴交、气海、关元穴位组合是最为普遍应用的治疗方案^［30］。芮靖琳等通过构建慢性支气管炎相关穴位的数据库，并运用描述性统计、关联规则挖掘以及聚类分析等方法，揭示了在针灸治疗慢性支气管炎领域应用最为频繁的穴位为肺俞、定喘、肾俞^［31-32］。王坤及其团队应用聚类分析技术识别出了针灸治疗癫痫的常用5组穴位群。随后通过关联规则挖掘方法确定了“大椎-心俞-丰隆”这一穴位组合具有最高支持度^［33］。黄佳莉等采用数据挖掘技术深入探究针灸治疗恶性肠梗阻的选穴规律，以足阳明胃经、任脉及手阳明大肠经为主要选穴归经^［34］。

2.2 机器学习在针灸疗效预测方面的应用

近年来，深度学习技术凭借其卓越的特征学习能力，在针灸疗法的效果预测中凸显出显著的优势^［35］。一项基于机器学习的脓毒症谵妄患者预后预测模型展现出良好的预测效能，为临床早期干预提供了重要参考依据^［36］。胡高凯等人关于慢性腰痛管理的研究揭示，利用深度学习构建的预测模型能够实现对患者疼痛缓解程度的超前3个月精准预测，这一发现为个性化医疗策略的制定提供了有利的依据^［37］。郝旺身团队通过构建模糊神经网络算法模型实现对电针刺激下内源性脑啡肽（enkephalin）动态变化的实时预测，进而建立基于神经内分泌调控机制的针灸疗效客观评估体系^［38］。国内外研究者对术后谵妄（postoperative delirium，POD）的风险预测模型探索发现，ML算法在预测POD方面展现出了更好的准确性与灵敏度^［39］。Zhang等基于多模态临床数据构建针刺治疗颈痛辨证决策模型，精准识别并预测针刺疗法在不同证型颈痛治疗中的有效性和适用性，实现不同证型颈痛针刺疗效的个性化预判与治疗方案推荐^［40］。

2.3 机器学习驱动针灸量化研究面临技术瓶颈

如何有效整合机器学习的数据分析能力与生物力学特征的独立解析为针灸量化研究的深入发展提供技术支持，是当前针灸现代化研究亟需攻克的核心课题。由于机器学习模型多依赖针灸师手部运动学参数（如针体位移、捻转频率）的单模态数据输入，缺乏对针刺引发的动态生物力学响应的系统化特征表征致使模型输出的最优手法推荐偏离真实生物效应、传统卷积神经网络难以有效融合高帧频超声影像、模型决策逻辑与中医补泻等传统理论缺乏可映射的生物力学指标等问题都制约了机器学习在针灸领域的进一步探索。

3 超声技术结合机器学习在针灸领域的应用前景

随着精准医学理念的兴起，深入剖析针刺手法的生理学效应及其刺激机制，并建立健全针灸手法在临床实践中应用及效果评估体系，已成为当前亟待解决的关键科学问题之一。通过人工智能辅助经络定位以及可视化超声等先进技术，对生物力学刺激（如针刺深度、提插扭矩与频率）进行客观化测量可以实现将针刺手法皮下组织的特征变化和针灸师的行针手法物理参数相结合，进行多模态的特征提取和特征融合。超声成像技术能够实现对针灸治疗过程中人体组织生理动态的实时监控，包括但不限于血流动力学参数和组织机械性质的变化。与此同时，机器学习算法通过对收集到的超声数据进行深入挖掘和分析，能够构建出预测针灸疗效的量化模型，将这一传统医学疗法的治疗效果转化为可量化的数据指标。超声技术与人工智能技术协同作用既实现了对针刺过程中皮下组织多模态生物力学参数的实时动态捕获，又突破了传统算法对复杂生物力学关联的解析局限。从而为临床医师提供科学决策支持，以优化针灸治疗策略。

白杨研究团队在系统分析针灸手法量化研究现状时发现，当前领域存在显著的方法学局限：现有研究多聚焦于操作者运动学特征参数（包括针体三维位移轨迹、捻转角速度及提插加速度峰值）的采集与量化分析，而对针刺介入引发的动态生物力学响应特征缺乏基于生理学机制的系统化评估框架。针对这一科学瓶颈，研究团队创新性地通过实时高分辨率超声影像技术动态捕获皮下组织生物力学响应，并集成深度学习技术成功构建了一个基于肌肉超声视频的针刺手法识别系统。该系统集成了超声束像素集（ultrasound tractography pixel set，UTPS）特征提取、肌肉超声视频分割和准确率预测的功能，根据系统的数据分析结果，可以辅助医生进行治疗，为针刺手法的识别工作带来了方便^［41］。将针刺手法物理参数和皮下组织的特征变化相结合除了可以实现对四种基础补泻手法（捻转补法、捻转泻法、提插补法、提插泻法）进行更准确的识别，甚至有望对罕见类型的针刺手法（烧山火、透天凉等）进行识别，这对于针刺手法的教学和传承有着重要意义。

此外，深度学习在大规模数据集上进行训练时，可更高效和灵活地处理复杂影像数据^［42］。卷积神经网络能够实现对超声影像中穴位周围组织微结构的精细分割，并识别针刺操作后局部血流动力学及筋膜滑动等动态特征的变化模式。基于中医特征联合影像学特征所构建的帕金森病抑郁（depression in Parkinson’s Disease，dPD）联合预测诊断模型优于单一模型，为临床诊断dPD提供一定的参考^［43］。生成对抗网络（generative adversarial networks，GANs）的应用探索了其在模拟多元针刺手法对皮下组织动态变化影响的潜力，进而通过合成逼真的超声图像为医疗人员提供培训工具，有效降低了临床实践中的尝试错误成本。

4 讨论

在针灸学范畴内，当前已积累了一定数量的传统实验与临床试验，强有力地支持了针灸疗法的有效性。然而，值得注意的是，现有文献在评估针灸的规范化及安全性时缺乏系统性的量化标准与普遍认可的评价体系^［44］，这在一定程度上限制了其为评判过程提供客观且精确标准的能力^［45］。在当前技术革新的大背景下，各种新兴技术的涌现为针灸疗法带来了革新性的实践手段，尤其在超声成像与机器学习的集成应用上，展现出强大的潜力与创新性，标志着传统医学与现代科技的深度融合。这一结合不仅为针灸领域的发展提供了新的动力，而且预示着该领域可能超越当前局限实现对医疗过程实施全面、细致且基于证据的评估与解析。综上所述，本文深入剖析了针刺疗法的应用现状与研究趋势^［46］。针灸治疗在特定疾病领域凸显出显著的临床优势，其未来发展的核心路径在于对疗效机制精准化解析与操作标准规范化构建^［47］；机器学习为针灸技术的标准化进程开辟新可能的同时也面临一些技术限制，借助超声可视化技术，医者能够实现对针刺层次的精确量化分析^［48］，在此基础上，人工智能算法的引入有效应对了超声数据量大、质量差异及图像信息高度异质性等挑战，二者协同工作不仅促进了针灸效应的个性化、智能化与精准化预测，更进一步推动了针灸疗法的现代化进程^［49］。未来的研究或可深入探讨超声成像、生物电信号（包括但不限于肌电图与脑电图）以及患者代谢组学数据的多模态集成分析，以期揭示更为全面的生理病理机制与诊断指标。

值得注意的是，当前超声技术固有的限制及其与机器学习整合领域的研究缺口，共同构成了推动针灸治疗模式从理论到临床实践转化的主要障碍。展望未来，强化现代医学技术与针灸临床实践的多领域融合应用，以全面解析穴位功能机制为核心目标，积极推进针灸治疗体系的标准化建设，将成为我们持续探索与努力的核心方向^［50］。

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