[发明专利]结肠腔内无创检测系统定位装置有效

专利信息
申请号: 201410608874.5 申请日: 2014-11-03
公开(公告)号: CN104323778A 公开(公告)日: 2015-02-04
发明(设计)人: 颜国正;许飞;赵凯;鲁丽;王志武;姜萍萍;刘大生 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: A61B5/07 分类号: A61B5/07;A61B5/06;A61B1/00
代理公司: 上海交达专利事务所 31201 代理人: 王毓理;王锡麟
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 结肠 腔内无创 检测 系统 定位 装置
【说明书】:

技术领域

本发明涉及的是一种用于诊断目的测量领域,具体是一种结肠腔内无创检测系统定位装置。

背景技术

随着人们生活节奏的加快以及饮食结构的不断改变,消化道疾病如便秘﹑胃肠动力不足等呈逐年上升趋势。目前这类疾病传统的诊断方法是测压法:通过一个测压导管测量大肠内部的压力,导管通过有线内窥镜定位并夹在胃肠黏膜上。这类方式给病人带来了不便和极大的痛苦,并且增加了胃肠穿孔和交叉感染的机率。

2005年,美国SmartPill公司生产的SmartPill pH.p胶囊投入临床试验,并且通过了美国食品与药物管理局认证,其外形尺寸为Φ13mm×26mm,可用于测量肠道内压力、酸碱度及转动时间等生理参数。2008年上海交通大学又研制出多参数遥测胶囊并做了临床试验,胶囊装备有pH、温度和压力传感器,在不影响人正常活动的情况下,可连续测量胃肠道内的pH、温度和压力等生理参数,尺寸为Φ11mm×26mm,可连续作大约100h。此外,图像胶囊内窥镜等吞服类电子胶囊系统的研究也有很大进展。这类系统一般由探测胶囊﹑体外便携接收器和工作站三部分组成。但是,探测胶囊各个时间段在消化道内的位置的是后期分析数据和疾病诊断的一个重要依据。而体内异物在临床上一般采用X线透视法﹑B型超声检查法等,但这些方法都要求被试者必须在医院进行,给被试者的生活和工作带来很多的不便。

经过对现有技术的检索发现,中国专利文献号CN1803094,公开日2006-7-19,公开了一种基于磁标记物的吞服式电子遥测胶囊连续跟踪定位系统,包括内带磁标记物的胶囊、六个磁场传感器和体外定位控制装置。体外定位控制装置由多路开关、主控制器、电源管理器、电池组、存储子系统、外部接口模块组成,六个磁场传感器分布固定在体表确定位置,并与体外定位控制装置的电源管理器和多路开关相连。该技术以静磁场理论为依据,利用胶囊内的磁标记物在人体周围产生的磁场分布与磁标记物位置的对应函数关系,通过体外定位控制装置采样并保存每一采样时刻六个磁场强度数据及其所对应的时间值,在胶囊从体内排出后,通过计算机求解描绘出胶囊在体内运动的三维轨迹。但由于人体肠道结构紧凑,且小肠是具有一定的流动性,即使获得了胶囊的三维坐标,也无法精确定位胶囊处于哪个肠段。现存的定位系统基本不具备结肠段定位能力。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足,提供一种结肠腔内无创检测系统定位装置,能够有效定位胶囊在结肠段的位置。

本发明是通过以下技术方案实现的,包括:设置于体外的励磁线圈、磁场强度检测装置、设置于体内的金属探测胶囊,其中:磁场强度检测装置包括依次相连的激励源、功率放大器、信号采集器、信号调理存储模块以及定位算法研究模块,各个励磁线圈于激励源的激励下,产生稳定磁场,使得金属探测胶囊产生涡流,该涡流产生的磁场反作用于励磁线圈产生的磁场,信号采集器采集到各个励磁线圈的磁场强度变化引起检测装置中GMR磁场传感器的阻抗变化信号,该信号经过信号调理存储模块传输至定位算法研究模块,定位算法研究模块经过信号预处理后,进行主分量分析和独立分量分析以确定胶囊通过结肠的时间节点。

所述的主分量分析采用统计特征抽取方法,具体算法过程及公式为:假定输入的样本向量每个样本为n维,xt=(xt(1),...,xt(n))T,样本向量的协方差矩阵求解特征值方程:λu=Cu,其中:λ和u分别是协方差矩阵C的特征值和对应的特征向量;每个xt经线性变换:St=UTxt,其中:U是正交矩阵,它的第i列是协方差矩阵C的第i个特征向量,St是xt的正交变换;进而定义每个主分量方差贡献率为:若前m个主分量的累计方差贡献率足够大,只取前m个主分量为提取后的样本特征向量代替原来的信号。

所述的独立分量分析通过在特征空间上对数据进行独立分量分析,去除其隐含的各个分量的相关性,采用基于负熵的独立性判别准则和分离算法:FastICA算法,负熵的形式为:J(y)≈[E(G(y))-E(G(v))]2,其中:对比函数G为任意非二次函数,变量y具有零均值和单位协方差,变量v服从具有零均值和单位协方差高斯分布,E(·)为数学期望,依据牛顿法进行迭代,计算出分离矩阵。在没有其它信息的情况下,将独立分量设置等同于类别数目,用于实现分类的特征提取,ICA的特性比PCA要好。

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