【摘 要】
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功能性排便障碍（FDD）是一种常见的慢性肛肠疾病,其患病原因往往难以确认,而随着现代生活方式的转变、社会老龄化发展,FDD患病率日益增长,给人们生活带来极大痛苦,也为国家带来较大医疗负担。但目前并没有十分有效的针对性诊断和治疗手段,且主流的肛肠检测设备只能检测单一数据,要想采集全面数据,患者需进行多次侵入式检测,实验数据误差较大。本文作者所在项目组在此背景下研发了Fecobioncis系统,可以一
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功能性排便障碍（FDD）是一种常见的慢性肛肠疾病,其患病原因往往难以确认,而随着现代生活方式的转变、社会老龄化发展,FDD患病率日益增长,给人们生活带来极大痛苦,也为国家带来较大医疗负担。但目前并没有十分有效的针对性诊断和治疗手段,且主流的肛肠检测设备只能检测单一数据,要想采集全面数据,患者需进行多次侵入式检测,实验数据误差较大。本文作者所在项目组在此背景下研发了Fecobioncis系统,可以一次性精准采集多类型肛肠生理参数,提高实验数据有效性。本文就是基于Fecobioncis系统检测到的模拟排便过程中的肛肠多点压力数据,进行特征提取与分析,并尝试进行早期功能性排便障碍分类诊断模型的构建。本文主要工作及创新点如下:（1）对采集的原始肛肠多点压力数据进行数据预处理,尽可能去除噪声影响。然后进行了统计类特征和能动指数等计算,针对项目组在之前发表的论文中对前-后端压力循环图的假设性分析进行思考,并提出用回环面积作为特征进行计算和验证等特征提取工作。（2）从人体复杂机能运转角度出发,基于熵对肛肠多点压力参数进行了关于肠道活动复杂度变化的特征提取工作,补充了特征集,有效提高后续分类模型准确率。（3）选择合适的模型评价指标和特征选择算法,通过测试不同分类器实验确定使用分层结构的分类策略,并最终确定以LR-Na?ve Bayes分类器组合为核心构建早期功能性排便障碍分类诊断模型。基于以上工作,本文所构建的分类模型准确率为0.8333,F1-Score值为0.8286,证明对于功能性便秘、功能性腹泻和健康的三分类是有效的,同时也验证了本文所提取特征的有效性,为后续进一步提高分类诊断模型准确率和拓展病症分类奠定了坚实基础。
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