針對現(xiàn)有人造肛門括約肌系統(tǒng)在便意感知功能上數(shù)據(jù)獲取方式和分析方法的缺陷,設計了一個便意感知重建系統(tǒng).該系統(tǒng)主要包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集存儲模塊的設計以及數(shù)據(jù)分析算法.通過多傳感器與數(shù)據(jù)采集存儲模塊的配合重建患者直腸表面壓力的分布變化情況,并提出基于主元分析（PCA）法和支持向量機（SVM）的便意預測模型（PCA-SVM）.結果表明:上臂軸向和徑向以及中臂徑向位置的壓力信號與便意產(chǎn)生有顯著聯(lián)系,選擇基于高斯核函數(shù)的SVM算法,取懲罰因子C=0.059 5和核函數(shù)寬度σ=0.953 6對有效壓力指標向量進行便意分類預測,與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比,具有較高的預測準確度,滿足人造肛門括約肌系統(tǒng)便意感知功能的要求. 

【文章來源】：上海交通大學學報. 2020,54(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 人體便意感知機制分析
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)的壓力信號特征提取
    2.3 基于支持向量機的便意分類預測
3 直腸原始壓力數(shù)據(jù)采集
    3.1 假體內置傳感器結構設計
    3.2 數(shù)據(jù)采集存儲模塊原理
    3.3 植入實驗及數(shù)據(jù)提取
4 便意感知重建
    4.1 基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的便意預測
    4.2 基于PCA-SVM的便意預測
    4.3 便意預測結果對比
5 結語



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