【摘 要】
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目的：运用电子鼻技术探讨2型糖尿病前期与糖尿病期患者及其常见病位的口腔呼气的气味图谱辨识。方法：选择61例2型糖尿病前期患者、165例2型糖尿病期患者和50例健康者，运用基于阵列式气体传感器技术的电子鼻（EN011103-A）采集口腔呼气的气味图谱，采用模式识别的方法进行气味图谱辨识。结果：（1）2型糖尿病前期常见病位证素分布由高到低依次为肝、肾、肺、脾；糖尿病期常见病位证素分布由高到低依次为肾、
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.81973752）； 福建省自然科学基金项目（No.2018J01892）； 载人航天领域预先研究项目（No.020104）～～；
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目的：运用电子鼻技术探讨2型糖尿病前期与糖尿病期患者及其常见病位的口腔呼气的气味图谱辨识。方法：选择61例2型糖尿病前期患者、165例2型糖尿病期患者和50例健康者，运用基于阵列式气体传感器技术的电子鼻（EN011103-A）采集口腔呼气的气味图谱，采用模式识别的方法进行气味图谱辨识。结果：（1）2型糖尿病前期常见病位证素分布由高到低依次为肝、肾、肺、脾；糖尿病期常见病位证素分布由高到低依次为肾、肝、脾、胃、肺、心、心神。（2）使用深度神经网络算法对糖尿病前期、糖尿病期和健康组的气味图谱辨识的平均分类准确率最高，为98.19%。（3）使用随机森林算法对糖尿病前期、糖尿病期常见病位证素的气味图谱辨识的平均分类准确率均是最高，分别为76.00%、80.76%。（4）除病位证素心外，使用模式识别方法对单个病位证素气味图谱的辨识准确率均达到80%以上。结论：运用阵列式气体传感器电子鼻结合模式识别算法可以对2型糖尿病的分期与病位作初步的辨识，可以为中医嗅诊客观化研究提供新的手段，为中医病证诊断提供新的方法。
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