基于Web3D 的中医嗅诊智能分析系统的研究

区锦锋，李振鹏，廖嘉镇，黄飞雄，周华英，张 琦

（广东药科大学医药信息工程学院，广州 510006）

0 引言

中医四诊“望、闻、问、切”是中医诊断的核心与精髓。人体因各种疾病会引起自身气味的改变，但由于人体气味信息的复杂性和不稳定性，导致中医嗅诊的研究远远滞后于其他舌诊、脉诊等［1-3］。中医嗅诊仍停留在凭医生的主观嗅气味诊法，缺乏客观标准。实现中医闻诊—嗅诊数字化和智能化分析是众多中医人多年努力的目标和期望。因此，为了促进中医四诊智能诊治融合发展，中医嗅诊智能化分析研究显得尤为迫切［4-5］。林雪娟等［6］、吴敏等［7］运用电子鼻采集口腔气味，研究得出可以根据口腔气味特征初步判断2 型糖尿病的虚实病性。王忆勤［8］开展四诊信息融合辨证模型及中医四诊检测系统的研究，指出中医四诊信息融合在标准化、规范化方面尚处于起步阶段，在四诊信息融合研究及中医诊断智能平台研发方面尚需加强。

本文基于仿生嗅觉技术，对中医嗅诊展开数字化分析与研究。利用电子鼻获取口腔气体的气味信息，并对气味信息进行数字化分析和研究。同时，通过三维可视化技术实现中医嗅诊智能分析过程的三维可视化。本研究对中医嗅诊数字化、中医远程医疗等具有重要的理论意义和应用前景，有利于促进中医四诊数字化、中医四诊信息融合发展。

1 研究思路

本文基于Web3D 的中医嗅诊智能化分析可视化，需要通过数据服务实现中医嗅诊数据的网络传输，然后在前端以网页的形式为用户呈现三维可视化的渲染结果。因此，本文从数据服务出发，将中医嗅诊三维数据全部存储于服务器中，并设计一个基于Web 的中医嗅诊智能分析的三维可视化系统，在客户端的网页中进行三维可视化渲染处理，为用户呈现中医嗅诊智能分析的三维可视化效果，整体设计思路如图1 所示。

图1 中医嗅诊智能分析可视化系统整体设计思路

本项目操作过程包括：客户端页面主要进行用户的交互操作处理以及三维图像的可视化渲染处理并展示；服务器端主要进行中医嗅诊智能分析三维数据的处理以及可视化数据的数据服务存储与发布，二者通过网络请求相互传输信息，其大致流程有以下三步：

（1）客户端页面根据用户的具体操作向服务器发起对应的数据请求；

（2）服务器端接收来自客户端的请求，选出符合条件的数据传输回客户端；

（3）客户端接收服务器响应，获取对应数据，再组织数据并在浏览器页面可视化渲染和显示。

2 研究方法和研究内容

针对本文的研究目标，设计的技术路线如图2所示。

图2 中医嗅诊智能分析可视化系统技术路线

根据图2的技术路线，我们将从以下四个方面重点开展研究。

2.1 气味信息采集与嗅诊数字化表征

项目组拟选择100例慢性肺炎住院病患者作为研究对象，100例健康者作为对照组。研究对象均来自广州市某三甲医院呼吸与危重症医学科的慢性肺炎住院患者，对照组来自同一医院体检科的健康志愿者，所有数据采集均征求本人及家属同意。

根据口腔气味采集要求采集病患组和对照组的口腔气体，并利用电子鼻系统检测样品气味信息，检测完毕保存好检测数据，形成嗅诊初始数据库。根据电子鼻检测的口腔气体气味信息库，提取气味特征信息（例如曲线的起始水平、上升速率、变化速度、方差、均值、最终稳态值等）；建立一种数据结构，对气味特征进行描述，用以存储嗅诊参数信息（包含患者类别、检测平均值、最大值、方差、标准差等），实现中医嗅诊数字化表示。

2.2 中医嗅诊智能分析模型构建及实现

将针对200 个实验样本，按照7 ∶3 分成训练样本和测试样本。同时构建多层结构的人工神经网络：输入层、多个隐含层和输出层，并设置初始参数进行模型训练和学习，技术路线如图3所示。

图3 中医嗅诊智能分析模型

课题组根据多层神经网络算法，研究激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh 等各函数特点，选择适合气味特征的激活函数，不断训练和更新各层的权值和偏置值。同时，训练模型时根据训练误差条件选择学习率α 和batchsize 参数值大小，满足多层神经网络既充分训练又要避免训练时间过长而出现过拟合。训练结束，保存各参数，完成模型构建与实现。

2.3 中医嗅诊智能分析平台的三维数据分析及三维模型构建

根据中医嗅诊智能分析的场景设计，进行三维数据分析及三维模型设计。通过将源数据中的信息依次转换为几何结构、索引结构以及纹理结构三部分，完成数据转换处理［9-10］。然后根据三部分存储的信息以及3D 数据的结构规范构建一个完整的3D 模型数据，为后续的基于Web 的三维可视化实现做准备。

2.4 中医嗅诊智能分析平台的三维可视化展示

服务器端将采用SSM 架构分层设计中医嗅诊智能分析3D 可视化平台，底层的数据内容除了常规参数数据外还包括三维数据；业务层主要对相关数据进行处理，即根据生成的中医嗅诊智能分析平台的三维数据的3D 模型，通过对数据参数的逻辑处理将信息在视图层展示；视图层将基于Web GL 技术实现3D 可视化场景渲染与展示，完成Web 视图页面的三维展示功能［9，11］。客户端无需安装其他APP 应用软件，直接通过浏览器运行用3D 引擎——Three.js 组件，自动构建三维可视化场景并渲染展示［12-13］。

3 研究结果

3.1 获取口腔气味信息

本文利用电子鼻检测病患者和对照者的口腔气味，如图4 为口腔气体气味信息检测过程。检测完毕保存好检测数据，形成嗅诊初始数据库。

图4 口腔气体气味信息检测

3.2 构建中医嗅诊智能分析模型

利用深度学习算法的平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，研究深度学习算法参数优化方法，构建基于深度学习算法的中医嗅诊智能分析模型和系统，实现中医嗅诊数字化和智能化分析，系统界面和分析结果分别如图5和图6所示。

图5 中医嗅诊智能分析系统主界面

图6 中医嗅诊智能分析结果

3.3 三维数据模型构建

在三维数据可视化系统中，核心内容是营造三维虚拟场景，而虚拟环境的建立首先要进行三维数据建模，然后在建模的基础上再进行渲染显示。因此三维数据建模既是基础又是关键技术，通过将源数据中的信息完成数据转换处理，构建一个完整的3D 模型数据是实现中医嗅诊智能分析平台三维可视化的核心内容。图7所示为三维可视化的一个截图。

图7 中医嗅诊智能分析三维可视化

4 结语

中医嗅诊信息客观化采集和数字化方法研究是中医四诊合参数字化、智能化发展的重要基础。本文通过将Web3D 的可视化技术应用于中医嗅诊智能化分析与研究，通过Web3D 技术完成中医嗅诊三维数据建模及建立中医嗅诊智能化分析的三维可视化平台，旨在依托互联网，通过直观生动的三维场景画面有效地展示中医嗅诊的复杂分析过程，有助于推动我国传统中医医术和中医文化在全世界范围内的广泛宣传和推广。本研究为中医嗅诊数字化研究、中医远程医疗等提供新方法，有利于促进中医四诊数字化、中医四诊信息融合发展。