中医脉诊数字化研究进展及发展趋势*

毕锐宇，赵云龙，朱枭龙，马宇航，李家炜，张志东，薛晨阳

(中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西 太原030051)

1 传统中医脉诊研究

中医历史悠久，承载着中华民族的智慧和文化，经过几千年的发展和沉淀，中医理论被越来越多的国家认可。脉诊的历史最早可以追溯到商周时期，是传统中医临床上判断身体状态和诊断病情的重要依据。据《史记》记载，扁鹊是最早使用脉诊的中医，在此之后，张仲景将“平脉辨证”确立为中医诊疗原则，并使脉诊逐渐传播开来[1]。中医脉诊作为传统中医四诊之一，素有“脉理精微，其体难辨”的特点，是传统中医四诊中最难掌握的一种。传统中医理论认为脉搏体现了人体体内的气血盈亏，经脉虚实以及脏腑盛衰，包含了丰富的病理信息[2]。根据现代生理学，脉象是动脉内血液、管壁运动所形成波的形态、强度、快慢等综合信息的客观反映[3]，其形成过程具有一定的科学性和客观性[4－5]。脉诊可以帮助中医医师了解患者体内各个器官的平衡情况，发现疾病，提早治疗，即中医上所说的“治未病”。因此，脉诊具有很大的临床意义和应用价值。

2 中医脉诊数字化研究进展

中医脉诊是通过手指对桡动脉的搏动情况进行感知，来判断身体的健康状态，得到中外人士的赞许和关注[6]。中医脉诊的许多推理和经验有其合理和实用的一面，但传统中医太过强调其文化属性，而未追求其科学属性。在现代科学体系下，中医还不被普遍认为是科学，传统中医远不及西医发展迅速和易被认可。另外，由于中医水平的参差不齐导致越来越多的人对中医治疗疾病的有效性产生怀疑，使中医受到诸多非议，导致中医发展陷入困境。因此，脉诊数字化对中医的继承与发扬有着重要的意义[7]。

经过几年的研究，中医脉诊数字化取得了一定的成果。中医数字化医疗产业的蓬勃发展也加速了脉诊数字化的进程(如图1所示)。随着科技不断进步，脉诊的数字化研究迎来重大的转变[8]。数字化脉诊不但摆脱了过去对于医生主观感受的依赖，而且促进了脉象信息的采集、处理、图像表述和临床验证[9－10]。随着科学技术的发展，高度集成的智能脉诊仪逐渐取代了传统的机械式设备，与人工智能的深度结合也使智慧中医发展到一个新的高度[11－12]。数字化研究揭开了中医脉诊神秘的面纱，使脉诊诊断更加科学和实用于临床。

图1 中医智能医疗市场规模

3 脉搏传感器及脉诊仪研究进展

脉诊数字化的基石在于脉搏信号的采集，高精度的脉搏信号采集要靠合适的脉搏传感器来实现。脉诊传感器的合理设计会保证输出信号的准确和真实，进而直接推动脉搏信号的分析和研究。

脉诊传感器的历史最早可以追溯到1860年英国人Marey研制的弹簧杠杆式脉搏描记器，之后随着电子技术的发展，各种脉搏传感器层出不穷，总结起来，按照测量原理可以分为:光电传感器、超声传感器等和压力传感器。

3.1 脉诊传感器

3.1.1 光电脉搏传感器

光电式脉搏传感器是目前脉搏检测领域最常使用的传感器，多见于可穿戴设备如智能手环，手表，手机等。其原理是通过光电信号在活体组织中的传播与反射，实现血管容积变化的无创检测。当发光单元发射光束照射到皮肤表面时，肌肉和血液分别反射和吸收光信号，由于脉搏跳动的影响，血管容积会发生变化，从而使反射器接收到的变化的信号。光电传感器原理简单，价格低，稳定性好，对检测环境几乎没有要求，因此，被广泛应用于商业领域。

典型的光电脉搏传感器如周一峰等人基于光电容积描记法(PPG)理论，设计的一种反射型PPG脉搏信号传感器。他们对光在人体组织中的传播方式展开研究，使用蒙特卡罗方法模拟光在人体多层介质中的传播路径，确定光源与传感器间距以及获取回波的最优波长，并应用发光二极管与LED阵列提高了采集信号的质量[13]。

在新型光电传感器方面，Huang设计了一种基于新型超窄间隙非富勒烯受体的近红外光有机光电探测器，通过有效地延迟空间电荷限制电流的开始并抑制分流漏电流，使传感器的响应速度在900 nm以上的近红外光谱中超过了现有的所有机光电二极管。大大提高了光电脉搏传感器的快速检测响应能力[14]。

然而，使用光电容积传感器进行测脉时，由于不同个体间年龄、性别、身高、体重、血压、体脂率、血管弹性、血液粘稠度等指标各不相同，血液对光的吸收率也会受到影响，测量数据前需要针对每一个体进行校准，想要精确测量数据所需流程繁琐。同时，光电式传感器从原理上看不同于中医触诊，其采集到的数据很难为中医理论所用，因此，专业程度较高的中医医疗器械一般不使用光电式传感器检测脉搏信号。

3.1.2 超声脉搏传感器

超声传感器在专业医疗领域应用广泛，目前市场上的医用超声诊断仪可分为A型、B型、D型(多普勒)、M型，但用于脉搏波检测的主要还是基于B型与D型(多普勒)。超声波在碰到障碍物时，会因不同障碍物而产生不同回声，通过特定仪器将回声收集并加以分析，就可获取物体内部结构信息，B型诊断仪也主要是基于该原理。D型(多普勒)诊断仪，也就是平时所见的彩超，其原理主要基于多普勒效应，当超声波束遇到运动的血液时，产生多普勒效应，换能器接收反射信号，可以根据反射波频率与发射波频率的变化计算血流速度，反射波频率的增大与减小判定血流方向，并通过相应技术将其图像化。通过多普勒技术，实现对桡动脉可视化监视，借以分析桡动脉与皮肤间距、血管横截面积与内径、血液流速与阻搏动指数等血管与血液动态信息，实现脉诊数字化[15]。

杨杰等人为实时跟踪脉管脉搏三维动态显示运动图像，设计出一种融合式多功能脉诊仪探头，包括B型超声仪、压力传感器和光电容积传感器，其结构原理如图2所示。这种新型探头能在桡动脉纵向、横向、垂向三个方向调整定位取脉，并研制专用A/B型超声波诊断仪对桡动脉进行成像，成功观察到寸口桡动脉实时运动变化特征规律[16]。

图2 B型超声诊断仪

超声诊断仪的使用大大提高了动脉血管检测的准确度，而且实现了可视化。但是，中医概念上的脉与动脉血管不同，仅仅以血管的信息表示脉搏波动不符合中医诊脉原理，无法与传统中医理论对照，而且超声仪造价昂贵，很难实现普及。

3.1.3 传统压力脉搏传感器

压力脉搏传感器是目前脉诊仪中应用最广泛、最成熟的传感器之一，具有价格低廉，稳定性好，测量精度高等特点。传统刚性压力传感器按照传感原理可以分为:压电式、压阻式、电容式。

①压电式传感器的敏感元件由压电材料制成，配合电荷采集和放大电路可以用于检测微小形变带来的压力变化。主要有压电聚合物传感器、压电晶体传感器、以及压电陶瓷式传感器，由于其灵敏度高、结构简单、可靠性好等特点，可以用于采集脉搏信号。

Edward研制的可以消除共模噪声的压电脉搏传感器，通过在桡动脉轴向和偏离桡动脉处较小间距上设置两个压电晶体，分别用于1－脉冲采集和2－参考干扰信号采集，通过将脉冲信号减去干扰信号，最终获取平稳的脉搏信号[17]。但是，由于其无法测量恒定压力，所以在用于脉搏波采集的过程中无法测量静态基础压力。

②电容式传感器，其原理是通过形变引起敏感元件的电容值变化，来反映压力的变化。具有动态响应好，驱动能量低，适用环境广等优点。Boutry研制的弹性电介质的可变电容器柔性生物可降解压力传感器阵列，可以稳定采集脉搏数据，输出的标准偏差小于1%，采集的脉搏波用于评估人体健康状态[18]。

③压阻式传感器，一般利用压敏材料的压阻效应结合MEMS工艺制成。其工艺非常成熟，具有精度高，稳定性好，价格低廉等优点，被广泛应用在各个领域。目前，传统压阻式传感器在脉搏信号检测方面的研究主要集中在小型化和多功能集成上，通过多个传感器的协同工作获得更多的生理信息。Chen将压阻传感器组成阵列检测脉搏，可以同时检测多个位置的脉搏信号，并根据不同传感器获取的不同信号计算出脉长，脉宽，流速等多种信息，实现了多功能脉诊[19]。Jin通过将压阻传感器集成在气泵上，实现了不同压力下的脉搏信号采集，与中医诊脉的过程很接近[20]。

总的来说，压力传感器价格低廉，稳定性好，精度高，能够普及，适合推广。更重要的是能够在外加压力下采集脉搏信号，这与中医诊脉的过程相似，适合专业医疗使用。然而，刚性传感器与人体皮肤贴合性差，间隙在脉搏采集过程中会产生干扰，严重影响采集精度，是目前亟需解决的问题。

3.1.4 柔性压力脉搏传感器

柔性压力传感器是近年来传感器领域的研究热点，相比传统刚性压力传感器具有轻薄，透明，拉伸性好等特点，可以很好的与人体皮肤贴合，因此被广泛应用于人体生理信号的监测当中。柔性传感器从工作原理上可分为压阻式，电容式，压电式[21]。

柔性压阻式传感器的原理是压敏材料在压力作用下发生形变，导致自身电导率发生变化，从而将压力信号转化为电信号。柔性压阻式传感器一般由衬底，压敏材料，电极等部分构成，采用三明治结构，具有重量轻，体积小，可持续测量的优点。柔性压阻式传感器在可穿戴式设备中应用广泛，具体到脉搏信号检测中，基于其自身特点可以检测不同外加压力的脉搏信号和血压。Guan Hao将天然硬质木材还原转化为石墨烯材料，得益于其表面的凸起结构(如图3(a)所示)，这种传感器展现了良好的压力检测范围，实现了空间压力映射，可用于检测不同状态下的脉搏信号[22]。Yin He则从衬底材料入手，基于层次微孔PU＠CNT薄膜材料，开发出一种可呼吸的可穿戴传感器，具有高透气性，可用于脉搏信号长期监测[23]。

柔性电容式传感器通过介电材料的形变来改变自身的电容值，一般由介电材料，电极和柔性材料构成多层结构，具有结构简单，稳定性好，驱动电压小等特点，可以被用于监测脉搏信号。Sudeep Sharma使用MXene复合纳米支架设计了一种高灵敏度，超宽检测范围的可穿戴柔性电容式脉搏传感器(如图3(c)所示)，可以识别微小的脉动信号[24]。Young Jung报道了一种基于多孔三维结构的电容式传感器，由于多孔结构良好的空间弹性，使其能在更大压力范围测量，同时保证了多次重复测量的一致性，可以用于脉搏信号的持续测量[25]。

柔性压电式传感器利用正电效应将压力信号转换为电信号。具体来说，一些压电材料在发生形变时，内部正负电荷会向相反方向移动，在材料表面形成电性相反的感应电荷，可以通过外接负载的方式形成电流。柔性压电传感器一般选用有机共聚物作为压电材料，具有耐久性好，力学稳定性强，可自供电等优点，在可穿戴设备领域有巨大应用前景。Moghadam在偏聚氟乙烯(PVDF)中加入微孔锆基金属有机框架，大幅提高了聚合物的压电常数，从而设计出一种自供电脉搏传感器，可用于长期监测[26]。Seongcheol Ahn通过三维纺织结构提升PVDF薄膜的压电性能，用于放大脉搏传感器的输出信号，实现高精度脉搏检测[27]。如图3(b)所示，Nie J将柔性压电材料包裹在木棒上，实现了仿手指脉搏信号采集[28]。

图3 三种压力传感器结构

目前，柔性脉搏传感器的研发方向主要有改变表面微结构以提升测量范围，参杂不同材料与改性以提高灵敏度，改变衬底材料以适应不同使用环境并提升使用舒适性。然而，柔性压力传感器在精度和一致性上与传统的刚性压力传感器仍有很大差距，由柔性脉搏传感器测得的脉搏信号在精度上还达不到病症分析的要求，而且很难实现复杂的检测方法，无法用于专业医疗领域。

总的来说，脉诊传感器的研究重点集中在技术层面，追求更高性能，与中医实际结合不够，光电传感器与超声传感器从原理上与中医触诊完全不同，所获得的信号无法从中医理论角度进行解释，并不适合在专业医疗领域的脉诊仪上使用。压力传感器从传感方式上与中医实际更加接近，适合中医临床使用。其中，柔性传感器虽然是近年来可穿戴设备领域的研究热点，具有良好的亲肤性和拉伸性，但由于其一致性差，精度低，量程小等问题，目前还处在实验室研究阶段，无法商业应用和推广，而且柔性传感器无法在外加压力下测量脉搏信号，无法模拟还原中医诊脉过程。而刚性传感器精度高，量程大，可靠性好，且方便施压，适合用于采集脉搏信号，但刚性传感器材质较硬，与皮肤贴合程度低，采集到的脉搏信号依然不同于中医的临床感受，且由于形状和材质的关系，在加压的过程中会给患者带来一定程度的不适感，不利于推广。因此，在脉搏传感器的选择上应该同时具有刚性压力传感器和柔性压力传感器的优点，本研究团队设计了以刚性压力传感器为敏感元件，柔性材料作为传导介质的脉搏传感器(如图4所示)。

图4 柔性耦合传感器

3.2 脉诊仪研制进展

随着现代技术的发展，国内外对传统中医临床诊断进行科学化、客观化的研究。国内外学者通过对中医诊断观察研究，结合现代传感技术、信息处理技术、计算机技术等，研制出不同特点的脉诊仪。继承传统中医脉诊无创诊断的优势，利用高精度传感器和自动控制原理，结合机械结构装置，实现对脉象数字化信息的采集和分析。

3.2.1 传统机械脉诊仪

传统脉诊仪大多采用机械结构，通过利用电机结构或液压装置驱动机械零件进行移动，存在移动顺畅性差、机械结构复杂、操作不够灵活等问题，无法根据人体腕部外形轮廓自动调整位置，与传统中医“三部九侯”脉诊方法不符，用于判断人体脉象不具有权威性。

5月，中国水务公司积极推动旗下上市公司钱江水利开展了非公开发行募投项目。钱江水利自2000年首发上市后，主要通过银行贷款、发行债券等债务工具筹集发展所需资金。正处于发展关键阶段的钱江水利，资本支出规模较大，依靠自有资金积累及银行贷款难以完全满足项目资金需求。而通过非公开发行，可以拓宽融资渠道，募集资金满足项目建设需要，为公司实现跨越发展提供有力保障。募投项目投产后，公司的供水规模将显著扩大，核心竞争力将迅速提升。

国外很早就开始对脉象进行数字化、客观化的研究，刚开始阶段研究人员主要通过弹簧杠杆机械结构对传感器进行研究(如图5(a)所示)，Vierordt使用杠杆和压力鼓的结构，设计了弹簧杠杆式脉搏描记器，使波示描记图法代替模式示意图法成为脉诊仪的主要研究方式[29]。进入20世纪50年代，研究人员开始将压力传感器、超声传感器等新型传感器技术应用于脉诊仪的研制中，Okada Teng采用新开发的压电陶瓷传感器来采集寸口位置脉搏波信号，可适用于监测浮、中、沉三种压力的脉象信息，并用于临床实验中[30]。Shanren将半导体应变计贴在医用胶片手套上，实时记录中医诊脉手指部位的信息[31]。Rokuro使用光电管容积法，可进行桡动脉位置脉搏信息采集，并利用超声仪对脉象信息进行验证，得出了脉诊部位有五行循环存在的结论[32]。

与此同时，国内开始相继成立了交叉学科的脉象合作研究小组。天津医疗器械研究所利用平行悬臂梁的结构研制了MTY－A型脉图仪，并提出了多因素脉图识别法[33]。上海中医药大学研制的ZMH－I智能型脉象仪采用单探头脉象换能器，实现脉象的采集、处理、存储、显示的功能，但是寸口位置单点采集方式，获得的脉象信息不能完全匹配传统中医脉诊[34]。浙江大学团队模拟中医脉诊指法的关键，研制出了基于仿人手指触感的多维脉象检测系统[35]。研究人员还通过改变气压对脉搏采集位置进行垂直方向的移动，实现中医“浮、中、沉”取脉方式[36]，但这只是中医脉诊方式的部分实现，不能完整模拟传统中医三指诊断。

3.2.2 智能脉诊仪

根据中医三指取脉原理设计的传统机械结构脉诊仪，不满足中医门派较多，诊脉指法灵活多变，各不相同的需求。相比传统脉诊仪，现阶段的研究主要是将人工智能、计算机技术、传感器技术等先进技术与传统中医脉诊理论相结合，以求多维、动态的获取脉象信息，研制具有远程诊断、便携式、脉诊复现等功能的新型智能脉诊仪，实现脉搏信息的标准化、数字化和客观化采集和脉象分析。

现阶段研究使用传感器阵列代替单个传感器进行脉象采集研究(如图5(b)所示)，Hu利用12个感测点的电容阵列传感器探头，以确定最佳的脉搏波采集位置，获得更多桡动脉寸口位置的信息[37]。中医远程诊断系统的研究为中医数字化、客观化研究提供了新的思路，佘延超通过设计仿生指头和仿生桡动脉皮肤，研制出了一种可实现脉搏波反演的远程诊断系统，提高了中医脉诊的还原度[38]。王致远利用音圈电机作为动作器，来实现医生指法信号反演的功能，研制出了可自动对脉的中医远程脉诊设备，一定程度上为实现中医远程诊断和复现奠定了基础[39]。

图5 脉诊仪图

目前，脉诊仪的研究主要集中在便携式和小型化方向，面向专业医疗的脉诊仪研发较少，市面上现有的脉诊仪无论是传统脉诊仪还是智能脉诊仪，大多都从脉搏波信号采集上入手，很少考虑中医实际，导致采集到的数据很难为中医理解，中医无法从中获取自己所需的信息，更无法依靠这些数据给出诊断，这样的脉诊仪自然无法得到中医的认可，临床应用也就无从谈起了。因此，我们应该从中医理论出发，仿照中医脉诊过程，设计一种类似于中医触诊的仿生脉诊仪，模仿中医诊脉指法，将得到的数据具象化，提取参数，使用中医语言表达，使之成为中医可以理解的概念，才能真正实现脉诊数字化。

4 脉搏信号特征识别研究进展

在以往的研究中，脉搏信号的特征识别一般围绕脉搏信号特征点辨识(主波、重搏波、潮波等)，时域分析，频域分析，统计特征，非线性特征等几个方面展开，主要的研究方法以信号分析为主，如小波变换，希尔伯特黄变换，近似熵分析等。Jiena Hou使用角度极值最大值法识别脉搏信号特征点，可以识别出不明显的特征点，有助于提高识别精度，为脉搏特征与疾病的联系建立了基础[40]。Funjou Chen通过频谱分析统计双相情感障碍患者与正常人群的脉搏信号差异，从而识别双相情感障碍这一疾病的脉搏信号特征[41]。事实上，脉搏信号的特征识别在情绪识别领域应用广泛，随着人工智能的不断发展，机器学习算法开始被应用于这一领域当中。华南理工大学的张弘毅提出一种基于生成对抗网络的脉搏信号特征识别方法，具有较高的准确性[42]。然而，这些研究方法更接近于信号处理，与传统中医脉诊相去甚远，无法应用于大多数病症的识别当中。

不同于脉诊传感器的大量研究和脉诊仪的市场火热，脉搏特征分析在研究领域和市场应用尚属冷门，中医脉象识别的研究和应用更是寥寥无几。对于脉诊数字化来说，从脉搏信号到疾病诊断的重要一步迟迟未能打通，临床应用遥不可及。因此，只有将采集到的脉搏信号通过中医语言表达出来，才能通过中医理论印证其准确性，进而建立脉搏信号与疾病的联系。而实现这一突破的关键就在于脉象参数物理模型的建立与脉搏信号关键参数的识别，将中医脉象“取象比类”的语言描述转化为数学模型，实现脉象的数字化，进而推进中医脉诊的数字化。

5 脉诊数字化的问题及未来发展方向

脉诊数字化起步较早，但发展始终非常缓慢，其原因主要在于中医脉诊受医生主观感受影响较大，这种只“可意会不可言传”的个人感觉难以通过物理模型描述，无法进行量化研究。而且传统中医流派众多，不同的诊脉手法和脉诊理论更加大了脉诊数字化标准建立的难度。同时，脉诊仪器缺乏与中医理论的结合，传统的信号分析方法不足以从脉搏信号中提取出足够的信息，用于进行脉象识别，病症诊断更是无从谈起，导致无法积累临床数据，进一步加大了脉诊数字化的难度。

深度学习算法的出现为中医脉象识别开辟了一条新的途径。它能够从脉象数据中挖掘出更多复杂且深层次的特征并加以分类判断。如图6所示，中医的学习过程与深度学习网络训练过程高度契合，中医对脉搏特征信息的感知分析与深度学习特征提取过程相对应，中医辨证论治的过程与深度学习神经网络模型预测过程相对应，输入数据集来源于权威医生的临床数据，经过训练输出脉象。中医脉诊数字化与深度学习的完美结合将是中医数字化传承的发展方向。

图6 传统中医脉诊与深度学习

随着传感器技术与人工智能的高速发展，越来越多符合中医临床要求的脉诊数字化产品将不断涌现出来，高度还原中医脉诊过程，使用仿生原理采集脉搏信号，不断提升采集精度，利用人工智能技术提取特征，与中医理论建立紧密联系。使中医医生能够在临床中实际应用，通过大数据技术不断优化，建立一套由脉知病，因病施药，疗效反馈，长期跟踪的智慧中医诊疗模式，将是中医脉诊数字化未来的发展方向。