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文檔簡介
1、目前臨床普遍采用的動力障礙性疾病診斷儀器,如液體灌注式測壓、電子恒壓器等,需要清腸、禁食等前期處理,患者痛苦大,測得的生理參數(shù)也是在充盈狀態(tài)下的數(shù)據(jù),結(jié)果不夠真實。這些因素不僅大大制約了臨床對動力性疾病的診查效果,也導(dǎo)致長期以來醫(yī)學(xué)界對健康者和患者胃腸運動及其變化規(guī)律的了解不夠全面,對胃腸道動力性能的評價缺乏科學(xué)、客觀的標(biāo)準(zhǔn)。 本文以國家自然科學(xué)基金資助項目和國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(863項目)為依托,研究了人體消化道生
2、理信號無創(chuàng)檢測技術(shù),力圖在正常生理狀態(tài)下,獲取實時監(jiān)測數(shù)據(jù),并進(jìn)行了非線性動力學(xué)分析,以期在整體上對壓力活動作深入了解。本研究預(yù)期對人類保健普查、消化系統(tǒng)動力性疾病的診查,構(gòu)建數(shù)字化醫(yī)療信息檔案等發(fā)揮進(jìn)一步的推動作用。 本文的具體研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面: 1.介紹了消化道測壓意義及國外相關(guān)的研究現(xiàn)狀,并針對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和實際需求,提出了適合于我們的人體消化道生理信號無創(chuàng)檢測系統(tǒng).探討了該系統(tǒng)的組成、各功能模塊設(shè)
3、計、系統(tǒng)工作原理及數(shù)據(jù)處理和分析流程。 2.提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法搜索最優(yōu)特征子集,用以表征結(jié)腸壓力活動,并對結(jié)腸段特征進(jìn)行了模式分類。然后用單因素方差分析和盒圖,進(jìn)行了胃段和小腸段的特征分類顯著性檢驗。 3.為了了解胃消化間期壓力活動的平方相位耦合結(jié)構(gòu),應(yīng)用了兼?zhèn)涔β首V和高階譜優(yōu)良特性的對角切片譜,該方法包含相位信息,計算簡單,二維圖形顯示,易于理解.針對我們感興趣的頻域范圍,同時為了獲得更高的頻率分辨率,提
4、出了基于小波和小波包變換的對角切片譜平方相位耦合分析方法。利用該方法,提取了1~12cpm范圍內(nèi)的胃消化間期壓力活動的平方相位耦合關(guān)系。 4.結(jié)腸壓力活動時間序列的自相關(guān)函數(shù)下降比指數(shù)規(guī)律還慢,呈雙曲線緩慢下降,是一個典型的長記憶過程。本文應(yīng)用了自相關(guān)分析、重標(biāo)極差分析、功率譜分析和消除趨勢波動分析研究了結(jié)腸壓力活動及其替代模型和削波模型的長程相關(guān)性改變情況。結(jié)果表明,結(jié)腸將來的收縮活動對過去具有長期的記憶特性,即過去持續(xù)強有力
5、的時相性收縮活動可能導(dǎo)致將來持續(xù)強有力的時相性收縮活動,反之亦然.而對異常結(jié)腸壓力活動,這種長程相關(guān)特性則減弱,甚至消失。 5.研究了結(jié)腸壓力活動的非線性混沌特性。結(jié)腸是一個復(fù)雜的動力學(xué)組織,其壓力活動局部無規(guī)律,但整體上規(guī)整,有一定的節(jié)律,這正是混沌系統(tǒng)所表現(xiàn)的特征。研究表明,正常結(jié)腸壓力活動具有混沌特性,其表征混沌特性的指標(biāo)一相關(guān)維數(shù)為非整數(shù)而最大Lyapunov指數(shù)為正值;而異常結(jié)腸壓力活動的混沌狀態(tài)則可能遭到破壞。
6、 6.最后簡單研究了結(jié)腸壓力活動的分形特征。用計盒法估計分形維數(shù),結(jié)果顯示正常結(jié)腸壓力活動具有豐富的結(jié)構(gòu),其分形維數(shù)為非整數(shù);而動力異常時的結(jié)腸壓力活動波形更為“粗糙”,幾何結(jié)構(gòu)變得相對簡單,表征其分形特征的分形維數(shù)變大;而消化間期結(jié)腸壓力活動波動頻率變緩,尖峰峰值變小,幾何波形相對平坦,分形維數(shù)比正常結(jié)腸壓力活動要低得多。 上述長程相關(guān)性分析、混沌特性分析和分形分析是從非線性理論的三個不同角度進(jìn)行了結(jié)腸壓力活動的非線性動力學(xué)
7、分析。其中,混沌特性分析是從時間序列的相空間重構(gòu)角度進(jìn)行分析,分形分析則是從時間序列的幾何結(jié)構(gòu)和表面形貌進(jìn)行分析,而長程相關(guān)性分析則是研究時間序列未來對過去的記憶特性。具有混沌特征和分形幾何結(jié)構(gòu)的時間序列一般都有長程相關(guān)特性,結(jié)腸壓力活動就是這樣的例子。 盡管本文提出了基于遺傳算法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征分類方法,應(yīng)用了諸如相位耦合分析、長程相關(guān)分析、混沌特性分析和分形分析等非線性動力學(xué)分析方法,但由于人體消化道生理信號無創(chuàng)檢測系統(tǒng)
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