结肠腔内无创检测系统定位装置
专利汇可以提供结肠腔内无创检测系统定位装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种用于诊断目的结肠腔内无创检测系统 定位 装置，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，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 。本 发明 能够有效定位胶囊在结肠段的 位置 。，下面是结肠腔内无创检测系统定位装置专利的具体信息内容。
1.一种结肠腔内无创检测系统定位装置，其特征在于，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。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征是，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
T
＝(xt(1),...,xt(n))，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＝T
Uxt，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。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征是，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。
4.根据权利要求3述的装置，其特征是，所述的信号预处理采用基于小波变换的信号消噪，具体步骤包括：
a.信号分解：在对信号进行分解时，首先确定相应的离散小波基函数，然后利用该离散小波基函数对信号进行N层分解，分别获取信号的低频部分及高频部分，其中：N为自然常数；
b.阈值处理：信号经过分解后得到各层的具体系数，对每层的系数设定相应的阈值，并对高频部分系数进行相应的阂值处理；
c.信号重构：利用第N层的低频系数和经闲值处理后的高频系数，计算出重构的信号。
5.根据权利要求4述的装置，其特征是，所述的信号分解中，离散小波函数ψj,k(t)为：
离散化小波系数则为：
其重构公式为： 其中：C表示一个与信号无关的常数，t表示时
间，j表示分解次数，k表示平移因子系数，a0表示缩放因子，b0表示平移因子，f(t)表示原始信号。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征是，所述的激励源为频率可调交流信号，各个励磁线圈为平面型线圈。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征是，所述的信号采集器包括GMR磁场传感器探头。
结肠腔内无创检测系统定位装置
技术领域
背景技术
发明内容
特征值和对应的特征向量；每个xt经线性变换：St＝Uxt，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。
式为：J(y)≈[E(G(y))-E(G(v))]，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。
信号经过分解后得到各层的具体系数，对每层的系数设定相应的阈值，并对高频部分系数进行相应的阂值处理；c.信号重构：利用第N层的低频系数和经闲值处理后的高频系数，计算出重构的信号。
其重构公式为： 其中：C表示一个与信号无关的常数，t表示
时间，j表示分解次数，k表示平移因子系数，a0表示缩放因子，b0表示平移因子，f(t)表示原始信号。
具体实施方式
xt＝(xt(1),...,xt(n))。样本向量的协方差矩阵C：
若前m个主分量的累计方差贡献率足够大，可只取前m个主分量为提取后的样本特征向量，近似代替原来的信号。
其中：C表示一个与信号无关的常数，t表示时间，j表示分解次
数，k表示平移因子系数，a0表示缩放因子，b0表示平移因子，f(t)表示原始信号。本实施例中a0为2，b0为1，j为3。
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