基于Web3D 的中醫(yī)嗅診智能分析系統(tǒng)的研究

區(qū)錦鋒，李振鵬，廖嘉鎮(zhèn)，黃飛雄，周華英，張 琦

（廣東藥科大學(xué)醫(yī)藥信息工程學(xué)院，廣州 510006）

0 引言

中醫(yī)四診“望、聞、問、切”是中醫(yī)診斷的核心與精髓。人體因各種疾病會(huì)引起自身氣味的改變，但由于人體氣味信息的復(fù)雜性和不穩(wěn)定性，導(dǎo)致中醫(yī)嗅診的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于其他舌診、脈診等［1-3］。中醫(yī)嗅診仍停留在憑醫(yī)生的主觀嗅氣味診法，缺乏客觀標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)現(xiàn)中醫(yī)聞診—嗅診數(shù)字化和智能化分析是眾多中醫(yī)人多年努力的目標(biāo)和期望。因此，為了促進(jìn)中醫(yī)四診智能診治融合發(fā)展，中醫(yī)嗅診智能化分析研究顯得尤為迫切［4-5］。林雪娟等［6］、吳敏等［7］運(yùn)用電子鼻采集口腔氣味，研究得出可以根據(jù)口腔氣味特征初步判斷2 型糖尿病的虛實(shí)病性。王憶勤［8］開展四診信息融合辨證模型及中醫(yī)四診檢測(cè)系統(tǒng)的研究，指出中醫(yī)四診信息融合在標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化方面尚處于起步階段，在四診信息融合研究及中醫(yī)診斷智能平臺(tái)研發(fā)方面尚需加強(qiáng)。

本文基于仿生嗅覺技術(shù)，對(duì)中醫(yī)嗅診展開數(shù)字化分析與研究。利用電子鼻獲取口腔氣體的氣味信息，并對(duì)氣味信息進(jìn)行數(shù)字化分析和研究。同時(shí)，通過三維可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)嗅診智能分析過程的三維可視化。本研究對(duì)中醫(yī)嗅診數(shù)字化、中醫(yī)遠(yuǎn)程醫(yī)療等具有重要的理論意義和應(yīng)用前景，有利于促進(jìn)中醫(yī)四診數(shù)字化、中醫(yī)四診信息融合發(fā)展。

1 研究思路

本文基于Web3D 的中醫(yī)嗅診智能化分析可視化，需要通過數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)中醫(yī)嗅診數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，然后在前端以網(wǎng)頁(yè)的形式為用戶呈現(xiàn)三維可視化的渲染結(jié)果。因此，本文從數(shù)據(jù)服務(wù)出發(fā)，將中醫(yī)嗅診三維數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)于服務(wù)器中，并設(shè)計(jì)一個(gè)基于Web 的中醫(yī)嗅診智能分析的三維可視化系統(tǒng)，在客戶端的網(wǎng)頁(yè)中進(jìn)行三維可視化渲染處理，為用戶呈現(xiàn)中醫(yī)嗅診智能分析的三維可視化效果，整體設(shè)計(jì)思路如圖1 所示。

圖1 中醫(yī)嗅診智能分析可視化系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)思路

本項(xiàng)目操作過程包括：客戶端頁(yè)面主要進(jìn)行用戶的交互操作處理以及三維圖像的可視化渲染處理并展示；服務(wù)器端主要進(jìn)行中醫(yī)嗅診智能分析三維數(shù)據(jù)的處理以及可視化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)存儲(chǔ)與發(fā)布，二者通過網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求相互傳輸信息，其大致流程有以下三步：

（1）客戶端頁(yè)面根據(jù)用戶的具體操作向服務(wù)器發(fā)起對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)請(qǐng)求；

（2）服務(wù)器端接收來自客戶端的請(qǐng)求，選出符合條件的數(shù)據(jù)傳輸回客戶端；

（3）客戶端接收服務(wù)器響應(yīng)，獲取對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，再組織數(shù)據(jù)并在瀏覽器頁(yè)面可視化渲染和顯示。

2 研究方法和研究?jī)?nèi)容

針對(duì)本文的研究目標(biāo)，設(shè)計(jì)的技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 中醫(yī)嗅診智能分析可視化系統(tǒng)技術(shù)路線

根據(jù)圖2的技術(shù)路線，我們將從以下四個(gè)方面重點(diǎn)開展研究。

2.1 氣味信息采集與嗅診數(shù)字化表征

項(xiàng)目組擬選擇100例慢性肺炎住院病患者作為研究對(duì)象，100例健康者作為對(duì)照組。研究對(duì)象均來自廣州市某三甲醫(yī)院呼吸與危重癥醫(yī)學(xué)科的慢性肺炎住院患者，對(duì)照組來自同一醫(yī)院體檢科的健康志愿者，所有數(shù)據(jù)采集均征求本人及家屬同意。

根據(jù)口腔氣味采集要求采集病患組和對(duì)照組的口腔氣體，并利用電子鼻系統(tǒng)檢測(cè)樣品氣味信息，檢測(cè)完畢保存好檢測(cè)數(shù)據(jù)，形成嗅診初始數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)電子鼻檢測(cè)的口腔氣體氣味信息庫(kù)，提取氣味特征信息（例如曲線的起始水平、上升速率、變化速度、方差、均值、最終穩(wěn)態(tài)值等）；建立一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)氣味特征進(jìn)行描述，用以存儲(chǔ)嗅診參數(shù)信息（包含患者類別、檢測(cè)平均值、最大值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等），實(shí)現(xiàn)中醫(yī)嗅診數(shù)字化表示。

2.2 中醫(yī)嗅診智能分析模型構(gòu)建及實(shí)現(xiàn)

將針對(duì)200 個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本，按照7 ∶3 分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。同時(shí)構(gòu)建多層結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層、多個(gè)隱含層和輸出層，并設(shè)置初始參數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，技術(shù)路線如圖3所示。

圖3 中醫(yī)嗅診智能分析模型

課題組根據(jù)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，研究激活函數(shù)：ReLU、Sigmoid、Tanh 等各函數(shù)特點(diǎn)，選擇適合氣味特征的激活函數(shù)，不斷訓(xùn)練和更新各層的權(quán)值和偏置值。同時(shí)，訓(xùn)練模型時(shí)根據(jù)訓(xùn)練誤差條件選擇學(xué)習(xí)率α 和batchsize 參數(shù)值大小，滿足多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既充分訓(xùn)練又要避免訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)而出現(xiàn)過擬合。訓(xùn)練結(jié)束，保存各參數(shù)，完成模型構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)。

2.3 中醫(yī)嗅診智能分析平臺(tái)的三維數(shù)據(jù)分析及三維模型構(gòu)建

根據(jù)中醫(yī)嗅診智能分析的場(chǎng)景設(shè)計(jì)，進(jìn)行三維數(shù)據(jù)分析及三維模型設(shè)計(jì)。通過將源數(shù)據(jù)中的信息依次轉(zhuǎn)換為幾何結(jié)構(gòu)、索引結(jié)構(gòu)以及紋理結(jié)構(gòu)三部分，完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理［9-10］。然后根據(jù)三部分存儲(chǔ)的信息以及3D 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)規(guī)范構(gòu)建一個(gè)完整的3D 模型數(shù)據(jù)，為后續(xù)的基于Web 的三維可視化實(shí)現(xiàn)做準(zhǔn)備。

2.4 中醫(yī)嗅診智能分析平臺(tái)的三維可視化展示

服務(wù)器端將采用SSM 架構(gòu)分層設(shè)計(jì)中醫(yī)嗅診智能分析3D 可視化平臺(tái)，底層的數(shù)據(jù)內(nèi)容除了常規(guī)參數(shù)數(shù)據(jù)外還包括三維數(shù)據(jù)；業(yè)務(wù)層主要對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即根據(jù)生成的中醫(yī)嗅診智能分析平臺(tái)的三維數(shù)據(jù)的3D 模型，通過對(duì)數(shù)據(jù)參數(shù)的邏輯處理將信息在視圖層展示；視圖層將基于Web GL 技術(shù)實(shí)現(xiàn)3D 可視化場(chǎng)景渲染與展示，完成Web 視圖頁(yè)面的三維展示功能［9，11］?？蛻舳藷o需安裝其他APP 應(yīng)用軟件，直接通過瀏覽器運(yùn)行用3D 引擎——Three.js 組件，自動(dòng)構(gòu)建三維可視化場(chǎng)景并渲染展示［12-13］。

3 研究結(jié)果

3.1 獲取口腔氣味信息

本文利用電子鼻檢測(cè)病患者和對(duì)照者的口腔氣味，如圖4 為口腔氣體氣味信息檢測(cè)過程。檢測(cè)完畢保存好檢測(cè)數(shù)據(jù)，形成嗅診初始數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖4 口腔氣體氣味信息檢測(cè)

3.2 構(gòu)建中醫(yī)嗅診智能分析模型

利用深度學(xué)習(xí)算法的平移、扭曲、縮放具有一定程度的不變性，研究深度學(xué)習(xí)算法參數(shù)優(yōu)化方法，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)算法的中醫(yī)嗅診智能分析模型和系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)嗅診數(shù)字化和智能化分析，系統(tǒng)界面和分析結(jié)果分別如圖5和圖6所示。

圖5 中醫(yī)嗅診智能分析系統(tǒng)主界面

圖6 中醫(yī)嗅診智能分析結(jié)果

3.3 三維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

在三維數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)中，核心內(nèi)容是營(yíng)造三維虛擬場(chǎng)景，而虛擬環(huán)境的建立首先要進(jìn)行三維數(shù)據(jù)建模，然后在建模的基礎(chǔ)上再進(jìn)行渲染顯示。因此三維數(shù)據(jù)建模既是基礎(chǔ)又是關(guān)鍵技術(shù)，通過將源數(shù)據(jù)中的信息完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，構(gòu)建一個(gè)完整的3D 模型數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)中醫(yī)嗅診智能分析平臺(tái)三維可視化的核心內(nèi)容。圖7所示為三維可視化的一個(gè)截圖。

圖7 中醫(yī)嗅診智能分析三維可視化

4 結(jié)語(yǔ)

中醫(yī)嗅診信息客觀化采集和數(shù)字化方法研究是中醫(yī)四診合參數(shù)字化、智能化發(fā)展的重要基礎(chǔ)。本文通過將Web3D 的可視化技術(shù)應(yīng)用于中醫(yī)嗅診智能化分析與研究，通過Web3D 技術(shù)完成中醫(yī)嗅診三維數(shù)據(jù)建模及建立中醫(yī)嗅診智能化分析的三維可視化平臺(tái)，旨在依托互聯(lián)網(wǎng)，通過直觀生動(dòng)的三維場(chǎng)景畫面有效地展示中醫(yī)嗅診的復(fù)雜分析過程，有助于推動(dòng)我國(guó)傳統(tǒng)中醫(yī)醫(yī)術(shù)和中醫(yī)文化在全世界范圍內(nèi)的廣泛宣傳和推廣。本研究為中醫(yī)嗅診數(shù)字化研究、中醫(yī)遠(yuǎn)程醫(yī)療等提供新方法，有利于促進(jìn)中醫(yī)四診數(shù)字化、中醫(yī)四診信息融合發(fā)展。