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龍圖騰網(wǎng)恭喜吉林大學(xué)第一醫(yī)院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119279524B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411824586.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)是由馬達(dá)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，本發(fā)明涉及腸道功能調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域，包括信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、調(diào)節(jié)反饋模塊和用戶(hù)交互模塊；所述信號(hào)采集模塊采用多傳感器融合算法和多源傳感器，采集得到腸道功能狀態(tài)信息；其中，多源傳感器包括壓力傳感器、蠕動(dòng)傳感器、神經(jīng)傳感器。該基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，能夠全面采集腸道的生物信號(hào)，包括壓力、蠕動(dòng)、神經(jīng)系統(tǒng)信號(hào)和化學(xué)物質(zhì)分泌信號(hào)；這種多維度的監(jiān)測(cè)方式可以更準(zhǔn)確地反映腸道功能的真實(shí)狀態(tài)，避免單一傳感器的局限性，為后續(xù)的分析和調(diào)節(jié)提供豐富、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于生物反饋的腸道功能自適應(yīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，包括信號(hào)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、調(diào)節(jié)反饋模塊和用戶(hù)交互模塊；所述信號(hào)采集模塊采用多傳感器融合算法和多源傳感器，采集得到腸道功能狀態(tài)信息；其中，多源傳感器包括壓力傳感器、蠕動(dòng)傳感器、神經(jīng)傳感器、化學(xué)傳感器；神經(jīng)傳感器用于檢測(cè)腸道神經(jīng)系統(tǒng)信號(hào)；化學(xué)傳感器用于檢測(cè)腸道內(nèi)化學(xué)物質(zhì)分泌；所述數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)采集到的狀態(tài)信息進(jìn)行分析處理，提取關(guān)鍵特征信息，判斷腸道功能狀態(tài)，得到判斷結(jié)果；所述調(diào)節(jié)反饋模塊根據(jù)數(shù)據(jù)分析模塊的判斷結(jié)果，采用集合調(diào)節(jié)方式對(duì)腸道功能進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，得到調(diào)節(jié)反饋效果，集合調(diào)節(jié)方式包括電刺激、磁刺激、生物反饋訓(xùn)練；所述用戶(hù)交互模塊用于與用戶(hù)進(jìn)行交互，提供實(shí)時(shí)的腸道功能狀態(tài)信息和調(diào)節(jié)反饋效果展示；所述多傳感器融合算法基于加權(quán)平均和主成分分析相結(jié)合的方法采集并分析不同傳感器的生物信號(hào)特點(diǎn)，得到腸道功能狀態(tài)信息，過(guò)程如下：將壓力傳感器、蠕動(dòng)傳感器、神經(jīng)傳感器和化學(xué)傳感器對(duì)應(yīng)部署在腸道內(nèi)及其周邊相關(guān)位置，實(shí)時(shí)采集腸道內(nèi)的生物信號(hào)，包括壓力信號(hào)、蠕動(dòng)信號(hào)、神經(jīng)系統(tǒng)信號(hào)和化學(xué)物質(zhì)分泌信號(hào)；每個(gè)傳感器以100Hz-1000Hz的采樣頻率范圍對(duì)相應(yīng)的生物信號(hào)進(jìn)行連續(xù)采樣，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后傳輸給后續(xù)處理單元；根據(jù)每個(gè)傳感器在反映腸道功能狀態(tài)方面的重要性程度，預(yù)先確定權(quán)重系數(shù)：基于實(shí)驗(yàn)研究和數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，賦予壓力傳感器權(quán)重為0.3，賦予蠕動(dòng)傳感器權(quán)重為0.3，賦予神經(jīng)傳感器權(quán)重為0.2，賦予化學(xué)傳感器權(quán)重為0.2；對(duì)于同一時(shí)刻采集到的不同傳感器的信號(hào)值，按照各自的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和；設(shè)壓力信號(hào)值為、蠕動(dòng)信號(hào)值為、神經(jīng)信號(hào)值為、化學(xué)信號(hào)值為，t表示采樣時(shí)刻，融合后的信號(hào)計(jì)算公式為：；將過(guò)去6分鐘或30分鐘內(nèi)采集的連續(xù)信號(hào)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)加權(quán)平均處理后的融合信號(hào)序列組成數(shù)據(jù)矩陣X，其中每行代表一個(gè)采樣時(shí)刻的融合信號(hào)值，每列代表不同時(shí)刻的同一類(lèi)型信號(hào)，包括壓力、蠕動(dòng)、神經(jīng)和化學(xué)加權(quán)后的信號(hào)；對(duì)數(shù)據(jù)矩陣X進(jìn)行去中心化處理，即每個(gè)元素減去該列的均值，得到中心化后的數(shù)據(jù)矩陣X′；然后計(jì)算X′的協(xié)方差矩陣C，協(xié)方差矩陣中的元素cij表示第i個(gè)信號(hào)與第j個(gè)信號(hào)之間的協(xié)方差，反映兩個(gè)信號(hào)之間的線(xiàn)性相關(guān)程度；計(jì)算協(xié)方差矩陣C的特征值λi和對(duì)應(yīng)的特征向量vi；特征值表示每個(gè)主成分所包含的信息量大小，特征向量則確定了主成分的方向；將特征值按照從大到小的順序排列，選擇累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，組成主成分變換矩陣V，其中，主成分變換矩陣的每一列是一個(gè)主成分向量，是原始信號(hào)在新的正交坐標(biāo)系下的投影方向；通過(guò)主成分變換矩陣V將原始的融合信號(hào)數(shù)據(jù)矩陣X′投影到主成分空間，得到主成分矩陣Y，計(jì)算公式為；主成分矩陣Y的每一列為一個(gè)主成分，其中第一列主成分包含了原始數(shù)據(jù)中最大的方差信息，第二列次之，依此類(lèi)推；對(duì)降維后的主成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，計(jì)算統(tǒng)計(jì)特征，統(tǒng)計(jì)特征包括主成分的均值、方差、斜率；將提取的特征與預(yù)先建立的腸道正常功能狀態(tài)和不同疾病狀態(tài)下的特征模式庫(kù)進(jìn)行對(duì)比匹配，采用模式識(shí)別算法中的支持向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)判斷，得到模式識(shí)別結(jié)果；其中，如果提取的特征與腸道梗阻疾病狀態(tài)下的特征模式相符，則判斷腸道存在梗阻情況；如果與正常消化過(guò)程中的特征模式相符，則認(rèn)為腸道功能處于正常狀態(tài)；根據(jù)模式識(shí)別結(jié)果，對(duì)腸道功能狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，確定腸道功能是否正常，若不正常則判斷異常類(lèi)型和嚴(yán)重程度，其中，異常類(lèi)型包括蠕動(dòng)異常、神經(jīng)調(diào)節(jié)失衡、化學(xué)環(huán)境紊亂；將評(píng)估得到的腸道功能狀態(tài)信息，以數(shù)字指標(biāo)加圖形顯示加文字描述的形式輸出給用戶(hù)或醫(yī)療人員。

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