【摘 要】
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本文提出了一种对肺癌的无创电子鼻诊断新方法.该方法结合了虚拟声表面波(SAW)传感器阵列的概念和图像识别方法,对肺癌病人、正常人和老慢支病人的呼出气体进行了检测,确定了
【机 构】
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浙江大学,生物医学工程与仪器科学学院,生物传感器国家专业实验室,生物医学工程教育部重点实验室,浙江,杭州,310027
【出 处】
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第九届全国敏感元件与传感器学术会议
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本文提出了一种对肺癌的无创电子鼻诊断新方法.该方法结合了虚拟声表面波(SAW)传感器阵列的概念和图像识别方法,对肺癌病人、正常人和老慢支病人的呼出气体进行了检测,确定了11种挥发性有机成分(VOCs)为肺癌特征气体.同时,经过电子鼻中的神经网络(ANN)训练,构建了模式识别系统.该电子鼻结构包括:双袋-固相微萃取(SPME)结构作为气体的预处理和预富集,毛细管分离柱连接一对镀有聚异丁烯(PIB)膜的SAW传感器作为虚拟声表面波传感器检测阵列,以及神经网络模式识别作为分析内核.该电子鼻系统对疑似人群呼吸中的11种特征气体能够进行定性和定量的检测,通过模式识别处理,能够初步诊断出肺癌病人.
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