針對(duì)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(shè)計(jì)了一個(gè)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(chǔ)模塊的設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)分析算法.通過(guò)多傳感器與數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)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(jī)（SVM）的便意預(yù)測(cè)模型（PCA-SVM）.結(jié)果表明:上臂軸向和徑向以及中臂徑向位置的壓力信號(hào)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(duì)有效壓力指標(biāo)向量進(jìn)行便意分類預(yù)測(cè),與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)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(lái)源】：上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,54(08)北大核心EICSCD

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【文章目錄】：
1 人體便意感知機(jī)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(hào)特征提取
    2.3 基于支持向量機(jī)的便意分類預(yù)測(cè)
3 直腸原始?jí)毫?shù)據(jù)采集
    3.1 假體內(nèi)置傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.2 數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊原理
    3.3 植入實(shí)驗(yàn)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(luò)的便意預(yù)測(cè)
    4.2 基于PCA-SVM的便意預(yù)測(cè)
    4.3 便意預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比
5 結(jié)語(yǔ)



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