慢阻肺数字孪生系统的设计与实现

李传雄 杨雨欣 富嘉慧 郑晓桦 李慧玄 肖伟文 余远波

关键词：数字孪生；肺功能；慢阻肺

0 引言

慢性阻塞性肺疾病（简称慢阻肺，Chronic Ob?structive Pulmonary Disease，COPD） 是全球常见的慢性病之一。根据世界卫生组织的数据，慢阻肺的致死率位居全球死亡原因的第4位，至2020年COPD将位居世界疾病经济负担的第5位。全球COPD倡议组织将肺功能标准化检查列为诊断COPD的金标准[1]。肺功能指标的降低是COPD的一个重要特征[2]，而指标值的提高则表明健康状况较好。当前的研究表明，COPD可以在早期阶段被诊断，通过智能手机监测肺活量[3]、控制BMI以及保持良好的生活习惯，可以有效提高预防COPD的效率[4]。体力活动是慢性疾病一级预防的主要方法之一，体力活动的变化是慢性疾病流行的一个重要因素。研究显示，改善体力活动水平可以延缓肺功能的下降[5]。通过追踪身体数据，患者可以控制BMI并形成良好的生活习惯，同时，病情数据的追踪有助于患者有效预防和阻止病情的恶化。

1 数字孪生技术简介

2003年，密歇根大学的Michael Grieves教授首次提出了“信息镜像模型”（Information Mirroring Model） 的抽象概念。2011年，Grieves教授正式提出了数字孪生（Digital Twin） 的概念。随着数字孪生技术的逐步完善和应用，其在多个领域的影响日益显著。《健康中国2030规划纲要》指出，数字孪生、人工智能等新技术正在加速与医疗行业的融合，推动了我国数字孪生技术在医疗领域的研究与应用。数字孪生技术通过数字化手段建立物理实体的多维、多时空尺度、多学科、多物理量的动态虚拟模型，以仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为和规则。该技术整合了三维建模、仿真与优化、物联网与传感器、人工智能和虚拟现实等一系列先进的信息技术[6]。在数字孪生技术的发展中，构建数字孪生模型成为首要任务。这些模型通常基于Grieves教授最初定义的三维模型，即包括物理实体、虚拟实体及二者间的连接[7]。此外，随着技术的进步，本研究还采纳了陶飞等人提出的数字孪生五维模型MDT概念[8]，即：

式（1） 中，PE 为物理实体；VE 为虚拟实体；Ss 为服务；DD 为孪生数据；CN 为各组成部分间的连接。而数字孪生五维模型MDT概念也有大量的实例应用。其中，张在房[9]等人开发了肺结节诊断的数字孪生系统，展示了数字孪生在医疗领域应用的特点。

本研究主要针对慢性阻塞性肺疾病（COPD） 患者，旨在构建人体肺部的数字孪生体，以便观察患者病情的可能变化及在康复周期内运动对病情的影响。数字孪生模型包括物理实体肺部和虚拟肺部模型[10]。物理实体肺部不仅包含肺部本身，还包含基础数据；通过采集这些基础数据，可以构建人体肺部的仿真模型。虚拟肺部模型则包括几何模型及慢阻肺病情仿真模型，通过慢阻肺病情数据指标检测及特定算法联动实体基础数据，实现数字孪生的目标。

2 系统分析与设计

2.1 设计目的

慢阻肺数字孪生系统，作为一款集成人体肺部数字孪生和慢阻肺病情重要指标院外检测功能的系统，其设计目标主要包括：1） 科学构建人体肺部的数字孪生模型，并有效检测慢阻肺患者的院外重要指标，以提高数据的检测准确性，便于用户在日常生活中实时监控病情；2） 设计一个美观且逻辑清晰的人机交互界面。

2.2 技术框架

uni-app 是一个使用Vue 语法的跨平台前端框架。开发者可以编写一套代码，随后编译至 iOS、An?droid、H5、小程序等多个平台。Three.js 是一个基于JavaScript 的开源 3D 图形库，它利用 WebGL 技术在网页上渲染 3D 图形。此库提供了多种高级功能，如几何体、纹理、光照和阴影等，使开发者能够快速创建复杂且逼真的 3D 场景。

2.3 需求分析

通过采集可穿戴设备获取的血氧饱和度、肺活量等数据，使用人体肺部数字孪生模型系统，为慢性阻塞性肺疾病康复期的用户提供三维展示、数据与模型联动等方式观察自身病情可能存在的变化，并根据异常的病情数据向用户发出警示。

2.4 功能设计

主要功能设计如图1所示，包括：1） 基础数据，录入用户的身体数据（年龄、身高、体重等）；2） 病情数据，通过可穿戴设备获取康复期的运动数据和微信运动步数；3） 肺生理三维结构展示，通过三维孪生体模型展示与联动；4） 模型的透视与分解，提供用户与模型的交互功能；5） 数据可视化，对采集的数据进行可视化处理；6） 病情指标检测，根据检测到的慢阻肺影响指标SpO2 （血氧饱和度）及异常的病情数据变化来发出警示。

3 系统实现

3.1 肺部数字孪生外观模型的构建

由于每个人的器官都存在一定的差异，人体器官通常与各种身体数据相关。在这其中，肺部模型的外观和大小由TLC（肺总量）决定。总肺容量可通过公式TLC（肺总量）=肺活量（VC） +残气容积（RV） 来初步确定。此外，持续追踪肺活量的变化对于实现动态数字孪生至关重要。

TLC （肺总量）也会随用户身体数据的变化而调整，因此，结合用户的具体身体数据来进一步确定肺部三维模型的外观是必要的。研究表明，人体肺部的功能与肺的弹性性能、年龄、胸壁、体重、身高、性别等因素有关[11]。因此，通过收集用户此类基础身体数据，可以进一步确认肺部三维模型外观。

每个用户的生活行为差异也会影响TLC与相关数据之间的关系。因此，需要收集用户的生活行为数据（如抽烟行为等）。不同年龄区间的用户，体力活动水平对其影响也有所不同。对于60岁以上的用户，不同的体力活动水平会对其心肺功能产生不同影响，研究显示体力活动水平较高的老年人通常具有较低的安静心率和血压，以及较高的肺活量，这表明在日常生活中增加体力活动有助于维持心肺健康[12]。对于60岁以下的用户，需要考虑他们的吸烟状况、BMI健康指数等因素，研究发现随着日吸烟量的增加，腰围增大，肺功能指标下降，且吸烟量越大，肺功能指标的下降幅度越显著[13]。

因此，为了使数字孪生外观模型更加精确，还需要收集生活行为、胸围、体力活动水平、BMI健康指数等数据，以构建更为真实的数字孪生外观模型。虚拟模型外观构建的算法流程图如图2所示。

首先，进行数据初始化，获取用户的个人信息，包括各项基础数据的初始值（如年龄、性别、体重、身高等）。

接着，采集用户的特有基础数据，包括肺活量、胸围、日常体力活动习惯、吸烟状况及其他生活行为。对数据进行处理后，将人的肺部模型根据年龄分为不同阶段，主要分为12～60 岁区间和60～69 岁区间。由于69岁之后可能出现的不确定性疾病及衰老相关的多种不确定因素，因此不将69岁之后的数据纳入计算。根据马冠等人的研究[12]，将不同区间的肺部模型依据个人特有基础数据进行分类；首先判断年龄区间，其次判断性别，再利用BMI健康指数计算公式：BMI健康指数=体重kg/身高m^2，根据中国的BMI标准，划分用户的肥胖程度（偏瘦：BMI≤18.4；体质正常：18.5≤BMI≤23.9；体质过重：24.0≤BMI≤27.9；体质肥胖：28.0≤BMI≤32.0；重度肥胖：BMI＞32.0） 。

通过计算BMI健康指数，并结合胸围数据，判断胸廓横径的变化趋势。进一步通过判断是否存在驼背畸形，初步区分用户的肺部模型。随后，根据得到的结果进一步确认用户的特有模型；研究表明，吸烟者的肺功能通常低于非吸烟者。中等及高水平的体力活动能够缓解肺功能的下降，因此随着体力活动水平的提高，吸烟与非吸烟者之间的肺功能指标差异会增大[13]。系统因此需要对体力活动习惯、生活习惯及吸烟状况进行评估。

3.2 慢性阻塞性肺病的院外监测：血氧饱和度和肺活量

慢性阻塞性肺病（COPD） 是一种具有可检测指标的慢性肺部疾病。其中，反映肺气体交换能力的血气分析是主要的检测指标，对于伴有呼吸衰竭的COPD 患者尤为重要。正常人的经皮血氧饱和度（SpO2） 应在94%或以上，而COPD患者可能因肺功能不足、气道阻塞或呼吸困难等原因导致血氧水平降低[14]。通过可穿戴设备监测血氧饱和度，COPD患者可以随时了解自己的血氧水平，及时发现血氧水平下降的情况。对于COPD患者而言，高强度的运动可能会使血氧饱和度降低。因此，可以通过监测运动全程的心率和患者的自我疲劳感知来评估并规避风险。COPD患者的运动强度应控制在适宜的心率范围内。可穿戴设备通过SpO2监测有助于管理COPD病情，若血氧水平持续低于正常值，患者应寻求医疗建议和治疗。

肺活量是衡量COPD患者肺功能的一个重要指标，反映了人体肺部的功能活动，且因个体差异而有所不同。从某种角度来看，肺活量也可以表示个体进行深呼吸的能力，通常与年龄、性别、体型、健康状况及呼吸肌的强弱有关。成年人的肺活量因性别而异，通常男性的肺活量高于女性，这是由于女性的胸廓和肺部容积通常相对较小。COPD患者由于肺部功能受损，其肺活量通常略低于正常人。

对于COPD患者而言，风险预测和适量的康复训练能起到正向促进作用[15]。慢阻肺病情检测算法流程如图3所示，经过算法处理后，将病变情况体现在虚拟模型上。

首先，需要初始化数据，这一过程基于模型构建时所获取的用户基础数据。接着，采集用户的肺活量、SpO2数值及康复训练程度。采集停止后，需要将这些数据与虚拟模型构建算法结合，重点检测COPD 患者的院外病情实时获取用户肺活量数据。由于COPD患者的肺部功能受损，其肺活量通常略低于正常人，因此，需要监测肺活量是否异常。随后进行SpO2的评估，将SpO2低于正常区间（SpO2＜94%） 的用户模型区分出来，并根据用户的康复训练程度及实时SpO2数据，对病变模型进行实时检测与更新。

3.3 功能介绍

用户打开慢阻肺数字孪生系统微信小程序，界面主要包括首页、数字孪生和我的，具有以下主要功能：1） 用户首次使用时须进行登录或注册。2） 在首页，用户可以通过可穿戴设备进行数据采集并查看数据的可视化展示，如图4所示；点击“我的”，如图5所示，用户可上传更详细的孪生数据，如图6所示。3） 在数字孪生界面，如图7所示，用户首次上传孪生数据并完成可穿戴设备的连接后，点击进入数字孪生系统，如图8 所示，用户可以通过交互操作查看三维数字孪生模型，实现缩放、旋转、定位等功能，如图9所示，点击模型的分区部分可查看该区域的科普知识。

用户访问慢阻肺数字孪生系统网页端时，主要界面包括登录、可穿戴设备数据及物理实体数据的可视化，以及数字孪生模型的展示。具体功能如下：用户首次在微信小程序上进行授权登录后，须同步注册网页端，并上传及同步物理实体数据和可穿戴设备数据。随后，网页端将同步这些实体数据，进行数据处理，并展示数据的可视化结果，如图10所示。

4 结束语

本文深入探讨了慢阻肺数字孪生系统的设计与实现，旨在为用户提供全面个性化的肺部数字孪生模型服务。该系统通过三维展示及数据与模型的紧密结合，使慢性阻塞性肺疾病患者能够直观地观察自身病情的可能变化。同时，系统还能够分析康复周期内运动量化数据的变化对病情的影响，从而为患者提供更科学的康复建议。

数字孪生系统的核心在于实体数据与虚拟模型数据之间的精确关联。然而，由于本研究中采用了区间式划分方法，不可避免地存在特殊案例与虚拟模型无法完全对应的情况。为了进一步完善系统，研究者计划优化特殊案例与实体数据之间的关联算法，并将继续深入研究更科学、更符合实际情况的虚拟模型构建方法。