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。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。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，其形成过程具有一定的科学性和客观性。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”。
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。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。脉诊的智能数字化有利于对中医的继承与发扬。
经过几年的研究，中医脉诊数字化取得了一定的成果。随着科技不断进步，脉诊的数字化研究迎来重大的转变。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。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。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。
数字化推动脉搏传感器及脉诊仪的发展
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。
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。
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。
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。
超声诊断仪提高了动脉血管检测的准确度，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、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。
（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。
（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。
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。
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。
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。
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。
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。
脉诊仪的发展进展
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。
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。
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。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。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。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。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，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。
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。
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。
| 
/1 
发表于 2023-3-23 10:55:40
