基于改进Fast ICA-BP算法在直肠生理信号处理中的研究

摘要：

大便失禁是指肛门括约肌失去对粪便及气体排出的控制能力.随着医工学科的交叉发展,提出了使用人工肛门括约肌系统(AAS)来帮助患者治疗大便失禁,重建直肠感知功能,监测直肠压力和诊断直肠病变.本文改进了原括约肌执行机构,分析了直肠受力情况,进行了AAS系统的离体信号采集实验.针对AAS系统在直肠生理信号处理方面的缺失,提出了使用相空间重构(PSR)对一维直肠压力信号进行多维重建,并利用改进的快速独立分量分析(Fast ICA)算法对重构信号进行分离,提取分离后直肠信号的特征分量,采用BP神经网络进行模式识别.实验对比表明,改进的执行机构对直肠平均最大应力基本保持在12 kPa左右,保证了直肠受压区域的正常供血,实现直肠内容物的夹持.该算法迭代次数少,分离效率高,直肠功能平均诊断率达89.5％,可以实现直肠生理信号的初步处理.

关键词：人工肛门括约肌、相空间重构、快速独立分量分析-BP算法、直肠感知功能重建、离体实验、模式识别

所属期刊栏目：40

分类号：Q811.2;TH789(生物工程学(生物技术))

资助基金：国家自然科学基金31570998

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：169-178