基于人工智能的电针仪治疗膝骨关节炎的最优方案研究_赵祎.pdf

众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023年6期基于人工智能的电针仪治疗膝骨关节炎的最优方案研究赵祎，李正豪，武衡，陈书旺*（河北科技大学 信息科学与工程学院，石家庄 050018）电针仪是对传统中医理论的传承，是对现代科学技术的发展，是现代与传统完美融合的产物。到了现在，电针仪也衍生了经皮神经电刺激、电针刺激等各种新兴治疗方法。电针仪的使用方法简单易懂，是通过输出电流来对针体加以刺激，或者通过电极贴片输出电流对穴位所在区域进行刺激的仪器，经常被用来进行电针治疗等医学活动。电针治疗法是在医师对患者的治疗穴位进行针刺后，通过对针体通电或者通过电极贴片来使治疗效果达到更好的方法。1825 年 Sarlandiere 首次尝试用电针仪治疗某些疼痛且取得一些疗效。20 世纪 40 年代，有人提议制作电动针灸治疗仪。20 世纪 50 年代以后，人们开始把想法付诸实践，这个研究方向不断被开拓，电针仪问世了，并且随着科技的不断发展，电针仪的功能和样式也在不断更新。大多数人都可以轻松驾驭，不仅如此，其见效还很快，是目前保守治疗慢性疼痛疾病的首选治疗仪器。不仅在摘要：该文目的是通过使用人工智能 Apriori 算法找到电针仪治疗膝骨关节炎的最为合适的治疗方案。对于电针仪对膝骨关节炎的治疗效果分析，分析不同病症的关节炎的治疗处方，选取较为常用的 6 个中医针灸治疗膝骨关节炎的处方穴位，利用现有电针仪对膝骨关节炎进行电针刺激，通过选择不同的刺激频率和强度参数。对志愿者进行电针治疗测试，实时记录和收集志愿者反馈的主观感受和意见。招募 20 名志愿者，男女生各 10 人，区分性别使用 Apriori 算法整理数据，对比分析，从而得到更准确的实验结果。通过分析不同穴位对于不同强度、频率的电针刺激得到的感受数据，以及不同类的人群对于电针刺激不同强度、频率下的反馈数据，从而得到治疗膝骨关节炎的最佳方案。该研究使用人工智能 Apriori 算法，挖掘出实验数据之间的联系，该算法作为辅助数据整理工具，使得数据整理与对比变得可视化，查询数据消耗时间短，有力节约研究成本。关键词：电针仪治疗；人工智能；穴位；电刺激；治疗方案中图分类号：TP301文献标志码：A文章编号：2095-2945（2023）06-0041-04Abstract:This paper is to find the most suitable treatment scheme of electroacupuncture instrument for knee osteoarthritis byusing artificial intelligence Apriori algorithm.For the analysis of the therapeutic effect of electro-acupuncture instrument on kneeosteoarthritis,the treatment prescriptions for arthritis of different diseases were analyzed,and six commonly used acupoints oftraditional Chinese medicine acupuncture for the treatment of knee osteoarthritis were selected.The existing electroacupunctureapparatus was used to stimulate knee osteoarthritis by selecting different stimulation frequency and intensity parameters.Thevolunteers were tested with electroacupuncture therapy,and the subjective feelings and opinions of the volunteers were recordedand collected in real time.We recruited 20 volunteers,10 boys and 10 girls,used Apriori algorithm to sort out the data,compared and analyzed these,so as to get more accurate experimental results.Through the analysis of the perception data ofdifferent acupoints for electroacupuncture stimulation of different intensity and frequency,as well as the feedback data of differenttypes of people for electroacupuncture stimulation of different intensity and frequency,the best scheme for the treatment of kneeosteoarthritis was obtained.This study uses the artificial intelligence Apriori algorithm to mine the relationship between theexperimental data.As an auxiliary data finishing tool,the algorithm makes the data collation and comparison become visual,andthe query data takes a short time to effectively save the research cost.Keywords:electroacupuncture instrument therapy;artificial intelligence;acupoints;electrical stimulation;treatment plan基金项目：省级创新训练项目（S202110082032）*通信作者：陈书旺（1971-），男，博士，教授，硕士研究生导师。研究方向为现代传感技术、工业自动检测技术、红外人体信息检测及图像处理技术。DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.06.00941-2023年6期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application医院有其身影，其也是一些人家庭保健的选择之一。1电针仪的工作原理本课题所选用的电针仪电极输出频率为 14 档，1为最低档，频率是 1.25Hz；14 为最高档，频率是 1000Hz。强度输出为 100 档，最高为 100，最低为 0；电压最大变化值 020 V。电极可以指定输出脉冲波形为单频率强度的波形，也可以指定输出包含多种频率强度的组合波形。该电针仪存在 3 种基础波型分别为连续波、疏密波和断续波。连续波，该电针仪的可调频率在 1.251000 Hz 之间，设定为 14 个档位。一般频率低于 30 Hz 的连续波称为疏波，频率高于 30 Hz 的连续波称为密波。密波有抑制神经系统、缓解肌肉压力的作用，疏波主要用于镇痛。刺激疏波可以迅速提升肌肉兴奋度，带动肌肉韧带，使其更有活力，可以让因患病而变得不敏感的肌肉部分恢复原本的能力，进而达到改善血液循环、调节肌肉舒缩能力的效果，阶段治疗的话可以起到良好的治疗效果。疏密波，就是疏波密波各持续 1.5 s，交叉变换使用。疏密波很好地解决了形成单波时常常出现的耐受现象，刺激作用较大，将会引起肌肉有节奏地收缩，从而刺激了各类阵痛介质的释放，有效促进血液循环、淋巴循环，加强了组织营养的代谢、快速消除水肿，常用于各种痛症、软组织损伤、关节周围炎和腰背筋膜劳损等。断续波，疏波断续出现，每次断、续时长为 1.5 s 即为断续波。在断的时间内没有脉冲输出，续时有脉冲输出。断续波给患者的感觉将会更舒适，使肌肉兴奋的能力也强于其他基础波形，能更有效地刺激肌肉收缩，常用于治疗痿症和瘫痪等疾病。2Apriori算法研究2.1Apriori算法Apriori 算法用于解决大规模数据集的关联分析问题。关联分析或校正分析是从众多数据中找出信息之间的各种隐含关系。寻找大规模数据信息之间的关系是一项工作量十分庞大的工程，不能靠蛮力搜索，因此需要用更加智能的方法在短时间内寻找到频繁项集，这就是 Apriori 算法所要解决的问题。Apriori 算法的名词解释如下。项目：项目是数据集中最小的独立单位，比如“内膝眼穴”就是一个项目。项集：数据中数据构成的非空集合，一个穴位分组就对应着一个项集，比如 “内膝眼穴”，“外膝眼穴”，“血海穴”。项集的支持度：支持度就是几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重，或者几个数据关联出现的概率。频繁项集：频繁项集就是在数据集中频繁出现的项集。如果一个项集中含有 k 个项目，则称为 k 项集，若同时满足最小支持度，则该项集为频繁 k 项集。2.2频繁项集和关联规则的获得发现频繁项集和发现关联规则。首先需要先找到频繁项集，然后才能获得关联规则。Apriori；算法是发现频繁项集的一种方法。Apriori；算法的 2 个输入参数分别是最小支持度和数据集。该算法首先会生成所有单个项目的项集列表。接着扫描来查看哪些项集满足最小支持度的要求，那些不满足最小支持度的集合会被去掉。然后，对剩下来的集合进行组合以生成包含 2个元素的项集。接下来，再重新扫描穴位分组，去掉不满足最小支持度的项集。该过程重复进行直到满足退出条件。即从频繁 1 项集开始，采用频繁 k 项集搜索频繁 k+1 项集，直到不能找到包含更多项的频繁项集为止。2.3支持度的计算在运算过程中，可以通过设置最小支持度来对关联程度低于阈值的项集进行枝剪。如：在 n 个穴位分组中有 m 个包含“内膝眼穴”，则“内膝眼穴”的支持度为 m/n；又比如在 n 个穴位分组中有 k 个同时包含“内膝眼穴”和“血海穴”，则项集“内膝眼穴”，“血海穴”的支持度为 k/n。支持度的计算公式为Support（X，Y）=P（XY）=（num（XY）/（num（AllSamples），式中：num（XY）为事件 X、Y 关联出现的次数；num（ALLSamples）为所有事件出现的次数。2.4软件流程图软件流程如图 1 所示。图1软件流程图数据采集数据预处理建立数据库生成治疗方案治疗效果评价对比42-众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023年6期3数据的采集及分析3.1实验数据采集方案的制定从大学生中招募了 20 名健康、无痛、积极乐观和无膝骨关节炎病史的成人志愿者，同时也要求不能患有起搏器、肿瘤、糖尿病、周围血管疾病、局部皮肤感染或四肢疼痛等疾病。20 名志愿者中男女各为 10 人，年龄在 2123 岁之间，志愿者的各项基本信息均需要记录在册（表 1）。实验开始后，根据实际情况调节固定频率，在固定频率下不断变换强度，同时每发生一个变量的变化都需要询问并记录志愿者的感受，如果刺激过大，应志愿者要求急停电针仪。需要注意的是，实验持续时间不能过长，如果长时间地持续进行测试，志愿者的感知会变得迟缓、灵敏度降低，所以每进行一段时间就要暂停一会，让志愿者恢复感知敏感度后再继续实验。本研究尊重志愿者个人意愿，实验过程和数据公开透明，如果志愿者实验中途出现任何问题立即停止试验并积极为志愿者的身体情况负责。20 名志愿者每人都