CAJ | 학술논문

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出一种基于小波包分析和支持向量机( support vector machine,SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩作为产生便意的主要依据.利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,以分解层结点的L2范数和标准差作为特征向量.通过提取的直肠压力信号特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,对SVM的惩罚因子和核函数宽度进行交叉验证优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了基于前馈神经网络和基于不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出的方法能帮助患者重建直肠感知功能.
침대림상상항문실금도치적직장감지공능상실,제출일충기우소파포분석화지지향량궤( support vector machine,SVM)중건환자직장감지공능적방법.분석인체직장생리특정,장전형직장압력수축파형중적거대이행성수축작위산생편의적주요의거.이용소파포분석대직장압력신호진행특정제취,이분해층결점적L2범수화표준차작위특정향량.통과제취적직장압력신호특정향량대기우SVM적직장감지예측모형진행훈련,대SVM적징벌인자화핵함수관도진행교차험증우화,병이용훈련후적모형진행편의예측,동시대비분석료기우전궤신경망락화기우불동핵함수적SVM편의예측적준학솔.실험결과표명,소제출적방법능방조환자중건직장감지공능.