研究目的:通过采集手法信息进行数据挖掘找出名医手法的特征,揭示不同年资医师针刺操作时手部肌电信号的区别。定量评估提插补泻的差异,推动针刺量化。研究方法:选取针灸国医大师孙申田教授和全国名老中医高维滨教授,并随机抽取低年资医生20名。用ATP-Ⅱ型针刺手法参数测定仪连续给每位医师采集提插补法和提插泻法20次,每次采集20 s,总共采集880组手法。通过针刺手法分析系统得出频率、波幅、最大峰值、最小峰值、平均值、离散度参数。之后利用Get Data Graph Digitizer软件测量出手法波形图中上提阶段和下降阶段的时间均值,并计算其上升下降时间比。在操作针刺手法的同时,利用便携式表面肌电仪采集第一骨间背侧肌、拇短屈肌的表面肌电信号RMS、MF值。通过Python3.6.0软件构建Xgboost分类模型寻找两位名老中医的手法特异性。分析不同年资医师手法参数之间的相关性。量化分析提插补法与提插泻法的参数差异。并利用SPSS25.0对表面肌电信号数据进行分析。研究结果:1.名医手法特征挖掘:在提插补法Xgboost模型中,孙申田教授和高维滨教授手法的最主要特征是波幅小（0.60±0.23、0.75±0.16）,其次是上升下降时间比大、离散度低、上升时间长。两者手法模型准确率（acc）、精确率（precision）、召回率（recall）、f＿score均达到1,模型性能优。在提插泻法Xgboost模型中,孙申田教授手法的最主要特征是频率快（55.00±4.62次/20 s）,其次是上升时间短、波幅小、下降时间长、离散度低。手法模型准确率（acc）为0.994048、精确率（precision）为0.994085、召回率（recall）为0.994048、f＿score为0.993858均接近于1,模型性能优。高维滨教授手法的最主要特征是离散度低（135.09±34.85）,其次是上升时间短、下降时间长、波幅小。手法模型准确率（acc）、精确率（precision）、召回率（recall）、f＿score均达到1,模型性能优。2.不同年资医师手法参数相关性:在提插补法中,三者手法参数的最大峰值与最小峰值、平均值正相关,最小峰值与平均值正相关。下降时间与上升下降时间比负相关。低年资医师提插补法中最小峰值与波幅负相关。波幅与平均值、下降时间负相关,与上升下降时间比正相关。上升时间与上升下降时间比正相关。孙申田教授提插补法中频率与上升时间、下降时间负相关。最小峰值与波幅负相关,波幅与平均值负相关。高维滨教授提插补法中离散度与上升时间正相关。其相关参数之间差异具有统计学意义（P＜0.05）。在提插泻法中,三者手法参数的最大峰值与最小峰值、平均值正相关。最小峰值与波幅负相关、与平均值正相关。上升时间与上升下降时间比正相关。低年资医师提插泻法中,最大峰值、最小峰值、平均值与上升时间负相关。波幅与平均值负相关,下降时间与上升下降时间比负相关。孙申田教授提插泻法中频率与上升时间、下降时间负相关。波幅与平均值、最大峰值负相关。平均值与离散度负相关。高维滨教授提插泻法中频率与最大峰值、平均值正相关。下降时间与上升下降时间比负相关。其相关参数之间差异具有统计学意义（P＜0.05）。3.提插补泻参数分析结果:在操作提插补法与提插泻法过程中,频率、波幅、上升时间、下降时间、上升下降时间比差异具有统计学意义（P＜0.01）。提插泻法的频率、波幅要大于提插补法（P＜0.01）,提插补法的上升时间较于提插泻法更长,上升下降时间比也更大（P＜0.01）,下降时间较提插泻法更短（P＜0.01）。4.表面肌电结果:在操作提插补法和提插泻法时,孙申田教授、高维滨教授两人与20名低年资医师比较其第一骨间背侧肌、拇短屈肌的表面肌电信号RMS、MF值的差异具有统计学意义（P＜0.05）。连续操作20次时,孙申田教授、高维滨教授的第一骨间背侧肌、拇短屈肌的RMS、MF值变化平稳,低年资医师的第一骨间背侧肌、拇短屈肌的RMS、MF值呈下降趋势。结论:1.构建Xgboost分类模型可以准确挖掘名医提插补泻手法的特异性,不同年资医师手法操作特点不一。2.ATP-Ⅱ型针刺手法参数测定仪能较全面的反映提插补泻手法的特点,低年资医师手法特点主要体现在时间变换-位移的参数相关性,孙申田教授与高维滨教授手法特点主要体现在时间变换-频率、离散度的参数相关性。3.频率、波幅、上升时间、下降时间、上升下降时间比可作为区分提插补法和提插泻法的特征参数。4.与低年资医师相比,孙申田教授与高维滨教授提插补泻时第一骨间背侧肌和拇短屈肌的肌肉力量更大,抗疲劳性更强。