[发明专利]人脸面部穴位精准定位和针灸处方学习方法

说明书

技术领域

本发明属于中医针灸领域，具体地说是涉及一种基于人脸面部疾病穴位精准定位和针灸处方学习方法。

背景技术

建立在中国传统哲学和长期实践基础上的中医药学本身就蕴含着丰富的信息论内涵，与近、现代发展起来的信息论相契合。已经流传了5000多年的针灸学是我国古代的一大发明，目前被世界上100多个国家所接受。临床上，由腧穴、施术方法和治疗时间组成的针灸处方是实现针灸疗效的重要条件，而针灸学科的生命线在于其疗效。目前，经穴定位的方法有三种：a.体表解剖标志定位法；b.骨度折量定位法；c.指寸定位法。三者在应用时相结合，即以体表解剖标志为主，折量各部位的距离分寸，并用手指来比量，从而确定经穴位置。但是，传统的点穴法，是一种较为主观的点穴方法，需要较长时间的学习和实践才能切实掌握，对于针灸初学者而言，穴位的准确位置相对模糊，再加上面部针刺，特别是眼部针刺对于施针者的技术要求非常高，如此一来，就是专业针灸师也必须自揣己才，初学针刺者更不敢轻易尝试，不利于面部针刺技能的掌握。学会正确的穴位定位是学习针灸治疗的第一步，同时也是针灸有效性、安全性的保证，而适合的穴位配伍则是治病疗效的关键。

近年来，随着计算机信息理论的发展，如黑箱理论、数据挖掘、人工智能等由于其较好地符合中医药学体系的全息性、系统性和非线性等特性，所以已经被应用于一些中医药专业领域。然而，要将穴位点精准数值以二维坐标点形式呈现和自动实施学习成绩测评以及疾病治疗穴位处方定位还存在较大的困难，主要是人脸面部坐标系如何建立，穴位点精准数值怎么确定，学习者学习成绩如何计算，自动化实现穴位和处方定位是否可能，这些都在很大程度上限制了中医针灸事业传承和发展。

加拿大的MARK AIRD、澳大利亚的DEIRDRE M.COBBIN和CAROLE ROGERS，在2002年发表的文章《A Study of the Relative Precision of Acupoint Location ethods》中描述了病人临床疗效依赖于定位取穴的准确性和精确性，而目前最广泛应用的定向穴位定位方法和比例穴位定位方法是极不准确的，在同一个穴位点，前者方法对所有测试者穴位定位分布范围为椭圆面积、几乎达到13平方厘米，后者方法对所有测试者穴位定位分布范围为椭圆面积、接近8平方厘米；而其自己设计的弹性和尺度方法则显示出较好的精确性，即在同样穴位点，所有测试者穴位定位分布范围形状为椭圆、面积范围仅约3平方厘米。2012年，中国的赵阳、张涛、练秋生在文章《红外面部图像的贝尔面瘫针灸穴位定位算法》中也提到了根据“三庭五眼”规则对面部特征进行分区，采用MinimumEigenvalue算子检测面部特征的角点、Log算子检测面部特征的边缘，综合应用角点和边缘信息，定位各面部特征的位置，最后，以面部特征的位置作为参考坐标，完成面部穴位的定位，且根据左右面部穴位点温度的差异，自动选择贝尔面瘫针灸穴位治疗。但是，由于目标面部图像的不规范性，会导致某些穴位定位准确率较低。

况且，在对同一个穴位点定位中，不同的针灸专家对同一个穴位点定位的坐标值也不是完全一致的，但多个针灸专家对同一个穴位点定位之信息为信息融合方法实现提供了前提条件，而只有在每个确定的穴位坐标值上，才有利于实现针灸穴位点客观化、标准化、规范化，最终实现面部穴位定位的数字化和自动化。所以应以传统中医理论为依据，即根据被确定对象本身面部器官分布为基础，以器官间距离的比例为标准进行定位，再在完成的人像照片上进行人脸识别、建立坐标系，采集不同针灸专家对同一个研究对象每个穴位点的数据值，由一致性信息融合算法获取每个穴位点最佳“精准性”数据值，建立专家知识库，以此对针灸穴位定位、处方学习和实现穴位定位自动化进行深入研究为主要方法。通过基于不同针刺专家穴位定位一致性信息融合算法的虚拟仿真面部穴位定位、处方学习及其自动化方法尚未见相关文献、专利报道。

发明内容

许多面部疾病，如青少年近视眼、干眼症、鼻炎和面瘫等，针灸都具有显著的治疗效果，但是在针刺面部腧穴过程中，由于面部毛细血管和神经极其丰富，若不注意正确的针刺定位以及操作方法，很容易刺破血管。即使一般情况不会造成重大伤害，但总是给患者带来一定的痛苦，产生害怕情绪。学会正确的穴位定位是学习针灸治疗的第一步，对于面部疾病治疗来说，更是针灸安全性和治病疗效的关键。