食管癌在我国的发病率和死亡率居高不下,严重影响人们的生活水平。目前临床上使用的食管癌检查方法大多对人体有创,且费用昂贵,患者的接受度低,严重阻碍食管癌防治工作的展开。无创、非侵入、低成本的检测手段有助于人们随时监测自身食管健康状况,及时发现病变并就诊,提高患者生存率。本文采用加速度传感器,在人体体表无创采集吞咽振动信号,利用SVM分类模型,实现食管癌的无创筛查。具体研究内容和结论如下:(1)在深入研究吞咽信号检测理论和食管生理的基础上,设计并搭建体表振动信号采集系统,该系统包括以单片机为核心的下位机和基于LabVIEW平台的上位机。设计振动信号采集方案,确定检测方式、测量位置等。(2)信号预处理。首先设计高通FIR滤波器,消除由呼吸、心跳以及其他伪动作等引起的基线漂移;随后采用离散Meyer小波降噪,去除高频噪声;最后对信号进行Z-score归一化处理,并根据局部标准差对信号进行分段。结果表明第一狭窄处(N1)采集的吞咽信号最强,第二狭窄(N2)、第三狭窄(N3)吞咽信号受心跳和呼吸干扰大,信噪比较低,无法进行有效的特征提取。(3)对预处理后的第一狭窄处信号进行特征提取和分析,包括功率谱、频带相对强度增量、特征频率值等。结果分析表明患者组吞时增量较健康组在多个频带存在差异,且患者增量最值所在频带较健康组左移。患者组峰值频率高于健康组。此外,对不同病情分期的男性患者,信号峰值频率随病情恶化而升高。(4)建立SVM诊断模型。以频带相对强度增量、特征频率值、性别作为特征向量,建立SVM分类器。用测试组数据对优化后的模型进行性能评估,结果表明健康/患者的二分类模型准确率可达82%,平均F1-score为82%,其中健康人识别率达89%,男性患者识别率高达89%。综上所述,患者组和健康组吞咽振动信号在频域存在明显差异,初步数据分析结果表明该信号差异具有普适特性。吞咽振动信号的检测作为食管癌无创筛查手段具有良好的应用前景。