醫(yī)用電子鼻關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)用電子鼻特指用于疾病診斷的電子鼻系統(tǒng)，主要由氣體傳感器陣列，信號(hào)預(yù)處理單元，模式識(shí)別算法三個(gè)部分構(gòu)成。電子鼻用于疾病診斷具有無(wú)創(chuàng)性、便捷、高效等特點(diǎn)，是一種新的具有吸引力的診斷方法。
　　 本論文以醫(yī)用電子鼻乳癌診斷和傷口病原菌檢測(cè)為應(yīng)用背景，研究了醫(yī)用電子鼻的三大問(wèn)題：靈敏度，可重復(fù)性和判別能力。論文的主要工作包括：
　　 1.針對(duì)目前氣體傳感器可檢測(cè)濃度范圍無(wú)法滿足醫(yī)用電子鼻臨床測(cè)試需要的情況，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于固

2、體吸附/熱解吸的氣體濃縮系統(tǒng)，系統(tǒng)由流量控制單元、溫度控制單元和填裝混合吸附劑的吸附管三個(gè)部分構(gòu)成。結(jié)合氣體濃縮系統(tǒng)的醫(yī)用電子鼻其靈敏性、抗干擾能力均得以提高，初步解決了由于目前氣體傳感器檢測(cè)能力不夠從而電子鼻無(wú)法直接用于呼吸氣體疾病診斷的問(wèn)題。
　　 2.電子鼻實(shí)驗(yàn)結(jié)果的有效性與可重復(fù)性和系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置密切相關(guān)，傳統(tǒng)的電子鼻實(shí)驗(yàn)方法僅憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)定操作參數(shù)，難以保證實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性和最大有效性。論文將實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法(design of

3、experiment，DOE)引入電子鼻的研究與開(kāi)發(fā)中，系統(tǒng)地研究了電子鼻及預(yù)濃縮系統(tǒng)的操作參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的影響。首先以基線總變異性為試驗(yàn)指標(biāo)，采用部分析因分析方法，研究了電子鼻試驗(yàn)中各可控因素對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的影響，分析了各可控因素對(duì)基線總變異性的主效應(yīng)和交互效應(yīng)，以指導(dǎo)在系統(tǒng)構(gòu)建中考慮主要因素，優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。然后采用響應(yīng)曲面方法，以濃縮效果最大為目標(biāo)，分析了氣體濃縮系統(tǒng)中的關(guān)鍵因素對(duì)氣體濃縮效果的影響趨勢(shì)，以指導(dǎo)濃縮系統(tǒng)中的參數(shù)設(shè)置。

4、r>　　 3.可重復(fù)性是醫(yī)用電子鼻研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一，論文定義了醫(yī)用電子鼻可重復(fù)性的含義，分析了影響醫(yī)用電子鼻可重復(fù)性的主要原因：實(shí)驗(yàn)誤差、噪聲、傳感器漂移及環(huán)境因素等。給出了衡量醫(yī)用電子鼻可重復(fù)性的定性和定量指標(biāo)：箱線圖與可重復(fù)性得分。并利用箱線圖和可重復(fù)性得分對(duì)醫(yī)用電子鼻的傳感器陣列、信號(hào)預(yù)處理方法、特征提取方法的可重復(fù)性進(jìn)行了研究。
　　 4.醫(yī)用電子鼻陣列優(yōu)化的目的是為了去除冗余和相關(guān)，提高系統(tǒng)的判別能力。在討論分析常

5、見(jiàn)氣體傳感器陣列優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，提出了基于自適應(yīng)遺傳算法的醫(yī)用電子鼻氣體傳感器陣列優(yōu)化方法，通過(guò)設(shè)定傳感器的重要性系數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳感器陣列的去冗余和相關(guān)，達(dá)到傳感器陣列優(yōu)化的目的。新的陣列優(yōu)化方法應(yīng)用于對(duì)五種乳癌特征氣體和七種傷口病原菌的檢測(cè)中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新的優(yōu)化方法可以有效地實(shí)現(xiàn)陣列的優(yōu)化，提高醫(yī)用電子鼻系統(tǒng)的判別能力。而傳統(tǒng)的陣列優(yōu)化方法可以視為基于重要性系數(shù)的陣列優(yōu)化方法的一種特殊情況，傳統(tǒng)優(yōu)化方法中按照相關(guān)條件移除或保留傳

6、感器分別對(duì)應(yīng)本文所提出方法中重要性系數(shù)置為0(移除對(duì)應(yīng)傳感器)或重要性系數(shù)置為1(保留對(duì)應(yīng)傳感器)。
　　 5.合適的特征提取與選擇方法是醫(yī)用電子鼻系統(tǒng)判別能力高低的關(guān)鍵。在分析了醫(yī)用電子鼻常見(jiàn)特征提取方法的基礎(chǔ)上，論文提出了基于小波變換的特征提取方法和基于離散度矩陣的特征選擇方法。對(duì)氣體傳感器原始響應(yīng)曲線進(jìn)行一維離散小波變換，然后根據(jù)離散度矩陣優(yōu)選部分小波系數(shù)作為分類器的特征。對(duì)五種乳癌特征氣體和七種傷口病原菌的檢測(cè)與識(shí)別試驗(yàn)

7、結(jié)果表明，新的特征提取與選擇方法可以提高醫(yī)用電子鼻系統(tǒng)的判別能力。
　　 6.論文進(jìn)一步分析了基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小的模式識(shí)別方法的基本原理，驗(yàn)證了概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器在各類別先驗(yàn)概率相等的條件下等價(jià)于基于核函數(shù)的Bayes分類器，可以實(shí)現(xiàn)在分類誤差最小意義上的最優(yōu)分類的特性。對(duì)傷口病原菌單一成分、混合成分、疊加漂移成分的識(shí)別效果表明，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器可以實(shí)現(xiàn)傷口病原菌的正確分類，并且具有較強(qiáng)的抑制漂移能力。針對(duì)醫(yī)用電子鼻模式識(shí)別的本