[目的]通过德国Simi Motion3D三维运动图像解析系统对提插、捻转两类基础针刺手法的运动视频进行逐帧分解和标记，获得真实临床操作环境下的针刺手法参数原始数据;基于C＃语言、ACCESS数据库开发针刺手法参数特征提取及数据管理软件，获得平均速度、加速度、角度、角速度、分解周期、综合受力等手法参数;基于MATLAB开发人工神经网络数据挖掘软件进行手法参数聚类，探究临床环境下针刺手法的技术特点，技法分类，以为针刺手法量化、规范化、标准化以及流派传承提供参考。　　[方法]研究选择30人次针灸教师及60人次针灸专业学生分别组成教师组与学生组，取一侧“曲池穴”作为施术穴位。通过运动视频的拍摄手法，记录两组成员提插平补平泻、提插补法、提插泻法、捻转平补平泻、捻转补法、捻转泻法六类基本针刺手法各10s的运动视频。上述视频经由Simi Motion3D三维运动图像解析系统分析，得出“拇指指尖”、“食指指尖”、“食指近端指间关节”、“食指掌指关节”四个跟踪标记点位的运动情况，并逐帧记录各点位原始运动参数。采集所得原始数据进行2类统计分析(1)通过课题组自主开发的Acu-Wave，Acu-Cycle与Acu-Force软件分析获得平均速度、加速度、角度、角速度、分解周期、综合受力等物理学参数，并经由t检验或秩和检验对比两组人员在相同手法施术过程中各跟踪标记点位的物理学参数差异情况，以量化不同熟练程度下的技术特征。(2)通过基于MATLAB开发的“针刺手法参数自动聚类”软件分析得出教师组成员各手法单周期速度曲线的分类参数及各分类三维曲线分布图像，以探索针刺手法的分类量化依据。　　[结果](1)基于运动视频的针刺手法参数采集过程能较为稳定还原针刺临床操作特征，并导出各手指小关节的相关物理学参数。(2)针刺手法参数总体上表现为非正态分布的多样性特征，在运针过程中，操作者拇食指的双轴运动显著。(3)针刺提插与捻转手法表现为类似简谐振动的节律性运动，其主要由人体低级运动中枢的中枢模式发生器(GPC)网络驱动，并在节律变化时受大脑的高级运动中枢调控。(4)针刺提插手法可简化为以食指与拇指掌指关节为转轴中心的定轴转动，近端指间关节角度的变化与X轴运动幅度呈正相关，各类补泻手法在运动幅度差异并不明显，但平补平泻周期短于补泻手法;(5)提插过程中教师组拇指指尖点位的力学输出与运动参数、食指近端指间关节开合角度以及X轴向摆动高于学生组;在稳定性方面，补法时，教师组具有较好的波谷离散度，泻法时，教师组具有较好的波峰离散度，而两组时程控制上无明显差异。(6)针刺捻转手法可简化为手指根据针身的定轴转动，其与提插手法不同之处除了手指动作的难度增加外，还表现出捻转运动过程中始终伴随着等量幅度的提插运动。可见捻转手法是以以拇指指尖带动的，拇食指掌指关节为运动支点的拇食指左右反向对称运动，其主要运动方向并非水平，而是与针身呈45°角度左右。(7)捻转过程中教师组拇食指指尖点位的运动参数高于学生组。在稳定性方面，与提插手法类似，表现为补法时波峰离散度、泻法时波谷离散度较大。(8)针刺手法参数曲线作为人为控制曲线，通过人工神经网络聚类分析，结果表现为分类特征集中度较低。补泻手法比较中，平补平泻的样本特征密集程度较高，尤其为捻转平补平泻手法更为显著。(9)提插手法可分4-5类，主要根据曲线外形及周期长短进行，其中平补平泻特征集中性最好，而补泻手法呈现类似重插、重提或轻插轻提相对集中趋势，该结果成因主要与手法动作难度较低，易于操作有关。(10)捻转手法可分为3-4类，其中平补平泻手法分类最为集中和稳定，应与其手法较易且周期最短有关，补法分类特征较为集中，泻法最为分散。该结果显示，捻转泻法掌握难度最高。　　[结论](1)基于运动视频的针刺手法参数采集过程具有还原针刺临床环境、无干扰、多参数输出等特点。(2)针刺手法参数总体上表现为非正态分布的多样性特征，且操作者拇食指的节律性双轴运动显著。针刺提插手法可简化为以食指与拇指掌指关节为转轴中心的定轴转动，针刺捻转手法可简化为手指与针身的成45°左右的定轴转动。(3)与学生组相比，提插过程中教师组更为用力、手指关节开合角度更大。捻转过程中教师组拇指指尖运动更剧烈。两类手法过程中，教师组均表现出更好的空间控制力，可见时间控制力较容易掌握，而训练对运动性与空间稳定性提升均有帮助。(4)针刺手法参数曲线为典型“人为控制曲线”，表现出神经网络分类集中度较低的特点。其与行针周期及动作难易度相关，动作越简单，周期越短，分类集中度越好。