摘要：胃电图（Electrogastrography, EGG）是一种通过体表电极无创记录胃平滑肌电活动的检查技术，能够客观反映胃慢波的节律与幅度，在胃动力障碍及相关系统性疾病的评估中具有重要临床价值。然而，胃电信号具有幅值低、频率低、易受呼吸与运动伪影干扰等特点，传统的人工判读依赖医师经验，缺乏统一、量化的分析手段。针对上述问题，本文设计并实现了一套基于 MATLAB 的胃电图信号特征提取与机器学习的胃功能辅助诊断系统。
内容简介
本文以正常对照组与帕金森病患者组共 14 名受试者、28 组餐前餐后胃电信号为研究对象，采样频率为 1000 Hz。系统首先采用 3 阶巴特沃斯低通滤波（截止频率 1.5 Hz）结合归一化与去均值完成信号预处理，抑制高频噪声与呼吸伪影；随后通过 4 分钟窗长、75% 重叠的加窗分帧与快速傅里叶变换（FFT）估计功率谱密度，并将频率转换为每分钟周期数（CPM），据此划分过缓波、正常波、过速波及不齐波等频段。在此基础上，系统提取时域、频域、频段功率与生理比率共 15 维特征，构建特征向量。
针对小样本条件下的分类难题，本文提出一种四指标综合评分算法，从主频率、功率幅度、异常成分与餐前餐后变化四个维度进行加权评分（总分 100 分），并按分数区间实现正常胃电、胃动力不足、频率异常与混合异常的四分类决策；采用留一法交叉验证（LOO-CV）评估模型的泛化能力，整体分类准确率达到 85.7%，与支持向量机、决策树、K 近邻等传统方法相比在小样本上具有更好的稳健性与可解释性。
最后，本文基于 MATLAB App 构建了三栏式可视化界面，集成数据管理、信号处理、特征提取、智能分类与可视化五大模块，支持单信号分析与批量处理，并可导出分析报告。正常人与帕金森病患者的临床案例分析表明，本系统能够有效区分正常与异常胃电模式，为胃功能的量化评估与辅助诊断提供了实用工具。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：41页
字数：16807个字
格式：word（可编辑）
图表：19张图、9张表、17个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究内容与目标 2
1.4 论文组织结构 3
第2章 胃电信号基础理论与数据采集 4
2.1 胃电生理基础 4
2.2 胃电图检查技术 4
2.3 胃电信号的特点分析 4
2.4 实验数据采集 5
2.5 本章小结 6
第3章 胃电信号预处理与频谱分析 7
3.1 信号预处理概述 7
3.2 信号滤波处理 7
3.3 信号加窗分帧 9
3.4 频谱分析方法 9
3.5 频段划分与定义 10
3.6 预处理结果分析 11
3.7 本章小结 11
第4章 胃电信号多维特征提取 12
4.1 特征提取理论基础 12
4.2 时域特征提取 12
4.3 频域特征提取 12
4.4 频段功率特征 13
4.5 胃功能比率特征 13
4.6 餐前餐后对比特征 13
4.7 特征向量构建 13
4.8 特征有效性分析 14
4.9 本章小结 15
第5章 基于综合评分的智能分类算法 16
5.1 分类算法设计思路 16
5.2 四指标综合评分模型 16
5.2.1 主频率评分 16
5.3 特殊人群识别 17
5.4 分类决策规则 17
5.5 分类器训练与优化 17
5.6 分类性能评估 18
5.7 算法对比实验 19
5.8 本章小结 19
第6章 系统实现与临床应用 20
6.1 系统架构设计 20
6.2 系统开发环境 22
6.3 用户界面设计与实现 22
6.4 核心功能实现 22
6.4.1 单个信号分析功能 22
6.4.2 批量处理功能 23
6.4.3 数据导出功能 24
6.5 系统测试与验证 24
6.6 临床应用案例 25
6.6.1 正常人群胃电分析案例 25
6.6.2 帕金森病患者胃电分析案例 27
6.6.3 组间对比与辅助诊断价值 30
6.7 系统特点与创新 32
6.8 系统局限性与改进方向 32
6.9 本章小结 32
第7章 总结与展望 33
7.1 研究工作总结 33
7.2 主要创新点 33
7.3 研究不足 33
7.4 未来工作展望 33
参考文献 34
致 谢 35
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项目编号：AI-13-Doc
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