人工肛门括约肌系统便意感知重建

发布时间：2022-02-24 01:44

　　针对现有人造肛门括约肌系统在便意感知功能上数据获取方式和分析方法的缺陷,设计了一个便意感知重建系统.该系统主要包括传感器模块、数据采集存储模块的设计以及数据分析算法.通过多传感器与数据采集存储模块的配合重建患者直肠表面压力的分布变化情况,并提出基于主元分析（PCA）法和支持向量机（SVM）的便意预测模型（PCA-SVM）.结果表明:上臂轴向和径向以及中臂径向位置的压力信号与便意产生有显著联系,选择基于高斯核函数的SVM算法,取惩罚因子C=0.059 5和核函数宽度σ=0.953 6对有效压力指标向量进行便意分类预测,与前馈神经网络模型相比,具有较高的预测准确度,满足人造肛门括约肌系统便意感知功能的要求. 

【文章来源】：上海交通大学学报. 2020,54(08)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 人体便意感知机制分析
2 基于PCA-SVM的便意感知
    2.1 便意感知重建模型原理
    2.2 基于主元分析(PCA)的压力信号特征提取
    2.3 基于支持向量机的便意分类预测
3 直肠原始压力数据采集
    3.1 假体内置传感器结构设计
    3.2 数据采集存储模块原理
    3.3 植入实验及数据提取
4 便意感知重建
    4.1 基于前馈神经网络的便意预测
    4.2 基于PCA-SVM的便意预测
    4.3 便意预测结果对比
5 结语



本文编号：3641718