Summary
该实验方法描述了一种利用三维手指运动跟踪技术进行针灸操作运动学分析的解决方案。
Abstract
三维(3D)运动跟踪已被用于许多领域,例如运动和医疗技能的研究。本实验旨在利用3D运动跟踪技术测量针灸操作(AM)期间手指关节的运动学参数,并建立"振幅,速度和时间"三个技术指标。该方法可以反映AM的操作特性,并沿多个手指关节的三个轴提供定量参数。现有证据表明,该方法具有很大的应用潜力,如针灸剂量效应关系的研究,AM的教学和学习,以及着名针灸师AM的测量和保存。
Introduction
针灸操作(AM)作为中医(TCM)和物理刺激的一种临床技能,通常被视为影响针灸治疗效果的重要因素1,2。许多研究证实,同一AM的不同AM或不同的刺激参数(针刺速度,振幅,频率等)导致不同的治疗效果3,4,5,6,7。因此,AM相关运动参数的测量及与治疗效果的相关性分析可为针灸临床治疗提供有用的数据支持和参考8,9。
AM运动学参数的测量始于20世纪80年代10。早期,基于可变电阻的电信号转换技术主要用于将针体的位移信号转换为电压或电流信号,用于显示和记录AM11的幅度和频率数据。此外,采用该技术的著名ATP-II中医针灸技术测试仪II(ATP-II)目前已被中国许多中医学院大学使用12。之后,随着传感器技术的不断发展和创新,使用不同类型的传感器来收集AM的运动学参数。例如,将三轴电磁运动传感器连接到针柄上以获取针刺幅度和速度13;将生物电信号传感器放置在动物脊髓的背角上,以记录针刺频率14等。虽然基于上述两类技术的AM定量研究已经完成了针刺过程中相关运动学参数的获取,但其主要缺点是无法进行实时非侵入性测量以及针体修改引起的操作感觉变化。
近年来,运动跟踪技术逐渐应用于AM15,16的定量研究中。由于它是基于针刺视频的逐帧分析,因此可以在 体内 操作期间获取针灸参数的测量,而无需修改针体。该技术已用于在二维(2D)平面上针刺时测量拇指和食指四个跟踪点的振幅、速度、加速度、频率等运动学参数,并建立了相应的指杆图15。一些研究还用类似的技术测量了拇指和食指间关节的角度变化范围9,17,18。然而,目前对AM分析的研究仍然主要局限于2D运动平面,跟踪点的数量相对较少。到目前为止,还没有完整的AM三维(3D)运动学测量和分析方法,也没有相关数据发表。
为了解决上述问题,本研究将使用3D运动跟踪技术来测量针刺过程中手部七个跟踪点的运动学参数。该协议旨在为AM的运动学分析以及针灸剂量效应相关性的进一步研究提供完整的技术解决方案。
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Protocol
本研究经上海中医药大学附属岳阳医院伦理委员会批准(参考号:2021-062),每位受试者均签署知情同意书。
1. 实验准备
- 相机设置:
- 在手术台前放置三个三脚架,并将它们与三个摄像头连接。
- 将相机的拍摄参数设置如下:分辨率1280 x720像素,格式MP4,全手动模式(M),光圈F1.2,快门1/1000s,ISO 6400,自动白平衡,光学变焦0mm。
注:每两个摄像机之间的角度需要设置为60°-120°(图1A)。
- 跟踪标记放置:
- 将七个直径为6.5 mm的反光球连接到每个参与者的握针手上,用于视频录制,如步骤1.2.2-1.2.4中所述, 如图2A所示。
- 手腕:在尺骨和桡骨茎的中点连接一个球,定义为跟踪点"腕关节"(WJ)
- 拇指:分别在定义为跟踪点"拇指尖"(TT)、定义为跟踪点"拇指端关节"(TEJ)和被定义为跟踪点"拇指底关节"(TBJ)的掌指关节(MCP)关节的中心各连接一个球。
- 食指:分别在定义为跟踪点"食指尖端"(FT)、定义为跟踪点"食指中关节"(FMJ)的指尖(FMJ)和定义为跟踪点"食指基础关节"(FBJ)的MCP关节的中心各连接一个球。
2.视频拍摄和编辑
- 在手术台上放置一个15 cm x 15 cm x 15 cm的小3D校准框架,在手术台上有8个点进行3D校准(图1B,C)。
- 在拍摄校准帧的视频至少8秒后,从表中取出帧。
- 指导参与者在志愿者的穴位LI11(Quchi)上进行AM,包括举升推力和旋转技能,以控制针头分别上下移动以及用拇指和食指旋转。观看上述技能的视频至少10个周期。
注意:列出了参与者进行AM和志愿者提供针刺针灸点的纳入和排除标准。参加者包括:(1)针灸师傅或学生完成课程教科书《针灸技巧与操作19》中的"提升-推力技巧"和"旋转技巧"章节;(2)参与者应具有与人体接触5次以上的动手针刺经验。参与者除外:(1)非针灸教师或学生;(2)针灸学生没有任何与人体接触的针刺经验。志愿者纳入:(1)年龄在16-60岁之间;(2)右臂LI11周围无明显皮肤损伤、破裂、化脓或明显渗出。志愿者排除:(1)有吸烟、酗酒或吸毒史的个人;(二)有血液系统疾病或者明显出血倾向的个体;(三)慢性精神病或者精神障碍患者;(四)孕妇;(5)有针头昏厥史的个体。 - 将所有视频从相机导出到计算机的指定磁盘。将相机 1、2、3 中的 3D 校准视频重命名为"ca-1.mp4"、"ca-2.mp4"和"ca-3.mp4"。
- 同步视频编辑软件(例如 Adobe premiere pro)中的所有操作视频,并分别导出名为"lifting-thrusting-1.avi"、"lifting-thrusting-2.avi"、"lift-thrusting-3.avi"、"twirling-1.avi"、"twirling-2.avi"和"twirling-3.avi"。
注:有关本研究中使用的视频编辑软件的视频同步说明,请参阅 补充文件1 。
3. 西米现实运动系统(动作捕捉与分析软件)的项目配置
- 打开动作捕捉和分析软件,然后选择 "创建新项目"。在" 项目标签" 中设置项目名称,然后单击" 创建并保存" 以将项目保存在指定的磁盘中。
- 选择 "规格>点>右手/左手" ,并将上述跟踪点从" 预定义点 "框拖动到" 已用点 "框中,然后单击" 关闭 "按钮继续。
注意:以下所有步骤都以右手的跟踪点为例。 - 选择 规范>连接, 然后单击 新建连接
- 输入连接名称"食指III右"。选择"食指中间关节右侧"作为 起点 ,并在同一窗口中 将" 食指尖端右侧"的线
- 单击" 应用 "和" 关闭 "按钮以完成连接的建立。
- 添加和重命名摄像机组
- 右键单击摄像机 >添加摄像机组 以添加新的摄像机组。
- 右键单击" 相机>重命名" 以将相机组分别重命名为"提升推力相机组"和"旋转相机组"。
- 右键单击" 提升-推力相机"组>添加相机
- 单击"跟踪"框中的"选择文件"按钮。
- 单击" 打开现有文件" 并在下一个窗口中选择操作视频"提升 - 推力 - 1.avi",然后单击 "应用 "以完成视频导入。
- 与上述操作类似,单击3D校准框中的"选择文件",然后导入相应的校准视频"ca-1.mp4"。
- 根据步骤3.5,继续导入升降推力相机组中的操作视频"升力推力-2.avi"和"升力-推力-3.avi",以及相应的校准视频"ca-2.mp4"和" ca-3.mp4"。
注:在项目窗口的" 提升-推力摄像机"组中 ,在第 3.4 节和第 3.5 节之后,应该有 3 个摄像机。 - 根据步骤 3.4、3.5 和 3.6,将旋转技能和校准视频导入 旋转相机组。
4. 视频分析
- 每台摄像机的 3D 校准
- 展开 "提升-推力相机组" ,然后右键单击" 提升-推力-1">属性"。
- 点击 3D校准 框中的3D校准按钮;输入描述并通过单击"添加点"按钮添加8次来添加8点
- 根据校准参数为每个点设置名称和相应的 X、Y、Z 值后单击 应用 (表 1)。
- 配置完所有点后,移动鼠标以单击校准视频的每个端点以完成3D校准。
- 按照步骤 4.1.1-4.1.4 完成同一组中的其他相机和 旋转相机组中的相机的 3D 校准。
- 3D 手指运动跟踪
- 右键单击" 提升推力相机组"> 3D 跟踪",选择所有相机,然后单击" 确定 "按钮打开 "3D 跟踪 "窗口。
- 为所有摄像机设置" 使用模式匹配跟踪(所有点) ",然后手动单击第一帧中的所有跟踪点。
- 单击 自动搜索 按钮以逐帧启动自动 3D 跟踪。
- 按照步骤 4.2.1-4.2.3 完成 旋转摄像机组的运动跟踪。
注: 如果在自动 3D 追踪过程中跟踪点丢失,请选择丢失的点线,右键单击" 从此处丢弃点",然后重新单击该点和" 自动搜索 "按钮。 如果消息 "已为 3 台选定的摄像机设置了跟踪的起始帧",请选择"是"。可以在相机属性中单独设置它。是否要将所有没有起始帧的摄像机的起始帧设置为帧 0 并立即继续?"弹出。
- 数据导出
- 右键单击"提升推力相机组">新建 3D 计算",选择所有相机,然后在"创建 3D 数据"窗口中选中"连续更新数据"和"将数据显式存储在文件中"。单击"确定"按钮继续。
- 右键单击文件夹 提升 - 推力 - 3D坐标数据 >导出,检查列标题,跟踪名称,开始时间和频率,第一列中的时间信息, 导出 窗口中的X,Y,Z,v(X),v(Y),v(Z)
- 单击" 导出 "按钮以导出具有自定义名称的数据文件 (*.txt)。以相同的方式导出 旋转相机组 的数据文件。
5. 数据分析
注意:原始 PHP 脚本用于浏览和分析由动作捕捉和分析软件导出的数据文件。所有源代码都已在 GitHub 存储库20 中共享。
- 从动作捕捉和分析软件导出的数据文件上传到运行此脚本的特定服务器文件夹后,打开脚本并输入用户名和密码进行登录。
- 单击 "添加新的参与者",选择 "参与者类型 和 性别",然后在弹出页面输入 "参与者姓名,年龄和 练习时间 ";单击" 提交 "以完成添加新参与者。
- 在列表页面点击 新增参赛者 对应的新增记录,然后输入包含动作捕捉分析软件上传数据文件的 文件夹名称 ,选择 操作日期;单击" 提交" 以继续。
- 单击与新添加的操作记录对应 的分析 ,然后选择 技能 并单击 提交。该脚本将识别并显示所有有效的波峰和波谷,以供手动查看。
注意:如果脚本错误地标识了某个波峰或波谷,则可以在相应的下拉列表中手动重新选择它。基于这些波峰和波谷,脚本可以计算和显示每个跟踪点沿三个轴的振幅和速度的平均值以及提升,推力,向左旋转和旋转向右动作的操作时间。这些参数的计算方法如图 3所示。
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Representative Results
建立该实验方法后,利用三维运动跟踪法,对上海中医药大学针灸学院和推拿的19位针灸老师的升降推力和旋转技能进行了测量。根据国际生物力学学会标准化和术语委员会(STC)提出的肩部,肘部,腕部和手关节坐标系(JCS)的定义21,选择了七个手指跟踪点。由运动捕捉和分析软件基于这些点的解剖位置生成的摇杆视图如图 2B所示。 图 4 显示了沿每个点的三个轴的典型坐标-时间曲线,以及两个带有操纵杆视图的提升-推力和旋转技能的视频(视频 1 和 视频 2)。
如图4C,E所示,由于腕关节(WJ)的不同技能(提升推力技能的Z轴和旋转技能的Y轴)沿主运动轴的运动幅度最小,并且运动似乎从拇指和食指发生。因此,其他六个点的数据由动作捕捉和分析软件导出,用于AM的进一步运动学分析。经过数据分析,计算了手指上各跟踪点沿三轴的振幅和速度平均值以及动作"提升"、"推力"、"向左旋转"和"向右旋转"的动作时间,并示于表2、表3和表4中。
此外,当参与者在ATP-II上进行AM时,还跟踪了他们的手指运动。将ATP-II获得的数据与动作捕捉和分析软件导出的数据进行比较。结果表明,TT沿Z轴的坐标-时间曲线的形状与ATP-II在提升-推力过程中产生的电压-时间曲线相似。同时,在旋转技能中,沿TT的Y轴的幅值-时间曲线的形状也与ATP-II的电压-时间曲线相似。此外,经过计算,这两类曲线的平均工作周期基本相同(图5)。
图 1:相机位置和 3D 校准帧的位置。 (A) 三个相机的位置。(B)3D标定框架的前视图。(C)3D校准框架的俯视图。 请点击此处查看此图的放大版本。
图 2:跟踪标记的位置及其摇杆视图。(一) 手头跟踪标记的位置。 (B) 由动作捕捉和分析软件基于这些点的解剖位置生成的摇杆视图。 请点击此处查看此图的放大版本。
图3:运动学参数计算方法示意图。 平均振幅和速度可以根据曲线波峰和波谷定位来计算。 请点击此处查看此图的放大版本。
图 4:提升-推力和旋转技能期间的典型坐标-时间曲线。(A,B,C) 在提升推力技能期间,分别沿每个跟踪点的 X、Y、Z 轴的典型坐标-时间曲线。 (D,E,F) 在旋转技能期间具有相同设置的升力推力技能的曲线。 请点击此处查看此图的放大版本。
图 5:ATP-II 和动作捕捉与分析软件生成的曲线比较。(A) 当参与者在ATP-II上进行AM时,跟踪参与者的手指运动。 (B) ATP-II在升力-推力技能过程中的电压-时间曲线。 (C) 提升推力技能期间沿TT Z轴的坐标-时间曲线。 (D) ATP-II在旋转技能中的电压-时间曲线。 (E) 旋转技能时沿TT的Y轴的坐标-时间曲线。 请点击此处查看此图的放大版本。
表1:校准点的坐标参数。八个校准点的三个轴的坐标值。 请点击此处下载此表格。
表2:提升-推力技能期间每个跟踪点的运动学数据。 在提升推力技能期间,数字上每个跟踪点沿三个轴的振幅和速度的平均值。 请点击此处下载此表格。
表3:旋转技能期间每个跟踪点的运动学数据。 在旋转技能期间,数字上每个跟踪点沿三个轴的振幅和速度的平均值。 请点击此处下载此表格。
表4:提升推力和旋转技能下的操作时间 提升、推力、向左旋转、向右旋转动作过程中的运行时间平均值 请点击此处下载此表。
视频1:升降推力技巧。(左上) 手的棍子视图。 (右上、左下、右下) 在提升推力技能期间,沿每个跟踪点的X,Y,Z轴的典型坐标 - 时间动态曲线 请单击此处下载此视频。
视频2:旋转技巧: 手部的摇杆视图和典型的坐标时间动态曲线,在旋转技能期间具有与 视频1 相同的设置。 请点击此处下载此视频。
补充文件1:视频同步指令。 本研究中使用的视频编辑软件的视频同步指令的屏幕截图和步骤。 请点击此处下载此文件。
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Discussion
建立了 AM体内 运动学参数的测量方法,获得了拇指和食指沿三个轴的6个重要跟踪点的运动幅度、速度和操作时间数据。同时,基于3D标定帧,生成了针刺时拇指和食指的3D摇杆视图和相应动画。AM的拇指和食指运动可以随着运动参数曲线和摇杆动画的同步播放而得到充分展示,这可以帮助研究人员探索运动特性,比较不同AM技能的异同。
在整个实验过程中,可以总结一些影响分析结果的关键步骤——首先是实验环境配置。实验环境的推荐温度恒定为22-25°C,相对湿度约为60%,室内无明显气流。同时,周围环境中没有强烈的噪声和电磁源干扰。第二,相机和三脚架的位置。在运动跟踪过程中,所有跟踪点都应由所有摄像机记录,以获得高精度的数据。因此,合理的相机位置是减少实验误差的关键。此外,三脚架应调整到适当的高度(高于桌子,并确保可以清楚地记录桌子上的实验装置和参与者的手)。第三,校准和自动运动跟踪。所有分析数据均基于运动视频每帧3D标定系统中每个跟踪点的位置进行计算;因此,每个点的成功校准和自动跟踪是执行计算的先决条件。最后,识别波峰和波谷。AM的技术指标可以通过每个周期中波峰和波谷的定位来计算。在该协议中,设计了自动识别和手动审查的步骤,以确保实验数据的准确性。
为了将3D运动跟踪技术应用于AM的运动学分析,对人体四肢大关节中常用的该技术进行了两项修改。首先,为手指定制一个小型3D校准框架。定制了15×15×15cm的3D校准框架,以提高手指运动的测量精度。通过3D激光扫描,框架的校准精度为0.01mm。二是建立AM的技术指标及相关计算方法。根据AM的运动特性和运动跟踪系统输出的原始数据,为每个手指跟踪点建立了沿三个轴的"振幅,速度和时间"三个技术指标。这些参数可以通过PHP脚本基于坐标-时间曲线的拐点识别来计算。可能的波峰和波谷可以分别根据逻辑表达式(1)和(2)来识别。
(1)
(2)
其中 dc、dt 和 dt2 是坐标值、时间和时间平方的微分,d2c 是坐标的二次微分。 根据实验样品数据的测试结果,设置了两种类型的阈值来验证这些波峰和波谷的有效性。时间阈值为平均工作周期的80%,波峰和波谷阈值分别为最大工作幅度的75%和25%。遍历所有波峰和波谷后,从前一个波峰的间隔时间大于时间阈值且坐标值大于波峰阈值的波峰被标识为有效波峰。从前一个波峰开始的间隔时间大于时间阈值且坐标值小于波谷阈值的槽被标识为有效波谷。虽然在大多数情况下,波峰和波谷可以自动识别,但仍有少数情况需要手动调整。因此,作为该解决方案的主要限制,识别算法在今后的工作中需要改进。对实验数据的初步分析表明,MCP关节的运动振幅和速度最小,IP或PIP关节和指尖的相关参数分别较大和最大。此外,针体由指尖的垂直或切向运动驱动,以在固定轴上上下移动或旋转。综上所述,AM是一种由拇指和食指的MCP关节驱动的指尖进行的有节奏的运动。而且,无论使用哪种AM技能,在所有跟踪点沿三个轴线发生一定范围的运动,这表明在升降推力技能的操作过程中,虽然指尖主要向垂直方向移动,但仍然伴随着切向耦合运动,基于切向的旋转技能也伴随着垂直耦合运动。这些结果表明,AM不是简单的单轴运动。
与使用该技术分析手指运动的其他研究类似,该协议中的运动跟踪技术还提供了高精度的手指关节的三轴运动学数据22。但是,根据AM的技能特征对原始数据进行了二次分析,并在该协议中建立了相应的技术指标以进行进一步的比较分析。此外,与Leap Motion等便携式、易于使用和低成本的手部运动跟踪设备相比,基于标记的标准运动跟踪分析具有精度更高、应用范围更广等优点23,24。与传统的AM分析设备ATP-II相比,运动跟踪分析得出的沿主运动轴的幅值-时间曲线和ATP-II导出的电压-时间曲线在同一AM技术中具有显著的一致性。此外,两种测量方法计算的工作周期也相对一致。这些结果表明,该实验方法不仅能反映与ATP-II相似的技术特征,而且能沿多个跟踪点的三个轴提供更多的运动学参数,这是以往实验技术无法测量的。
这种实验方法为分析AM中涉及的手指的复杂运动提供了一种有效的方法。它在未来的应用方面具有巨大的潜力。首先,针灸剂量-效应关系的研究。3D手指运动跟踪技术为确定手动针灸的刺激量提供了解决方案,可用于进行针刺速度、振幅和治疗效果之间的相关性分析等研究,从而为针灸的临床应用提供更科学的数据支持。第二,对AM的教学和学习进行定量评估和反馈。数据分析的结果与教师的口头反馈相结合,可以帮助学习者调整手指动作并减轻认知负荷24,25。以前的研究已经使用3D运动跟踪技术提供的数据来改善运动技能学习的效果,例如重复的手臂投掷26 和音乐表演27,28。一些报告还表明,结肠镜检查29,腹腔镜30,关节镜31 和其他内窥镜32,33 等医疗技能也可以通过这项技术得到增强。另一项研究表明,与标准描述性反馈相比,基于视频的自我反思和与学习者的讨论在更高的认知水平上参与34。第三,著名针灸师AM的测量和保存。由于所有的AM都是根据存储在数据库中的运动视频进行收集,记录和分析的,因此研究人员可以随时浏览这些AM的视频和相关数据,以便进一步学习和继承。
该实验方法的建立,为AM的定量研究开辟了新的途径。未来,可以应用更多的相机位置、更高清的镜头、更高精度的校准框架,进一步提高数据准确性,挖掘出更有意义的技术指标,为针灸的临床应用、教育和推广提供更多的数据参考。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
这项工作得到了国家自然科学基金(82174506)的支持。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3D calibration frame | Any brand | 15 x 15 x 15 cm | |
Acupuncture needles | Suzhou Medical Appliance Factory | 0.35 x 40 mm | |
Double-sided tape | Any brand | Round, 1 cm-diameter | |
Reflective balls | Simi Reality Motion Systems GmbH | 6.5 mm-diameter | |
SD card | Western Digital Corporation | SDXC UHS-I | |
SD card reader | UGREEN Group Limited | USB 3.0 | |
Simi Motion | Simi Reality Motion Systems GmbH | Ver.8.5.15 | |
Swab | Any brand | The volume fraction of ethanol is 70%-80% | |
Three cameras | Victor Company of Japan, Limited | JVC GC-PX100BAC | |
Three tripods | Any brand |
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