【摘 要】
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人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物。为实现无创糖尿病诊断,设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统,对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义。通
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,天津市电子材料与器件重点实验室
【基金项目】
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天津市自然科学基金面上项目(15JCYBJC52100);国家自然科学基金青年项目(61501167);河北省自然科学基金青年项目(F2016202214)
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人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物。为实现无创糖尿病诊断,设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统,对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义。通过多个气体流量控制器MFC(Mass Flow Controller)分别配制出模拟糖尿病患者呼气样本(30×10-6丙酮)与另两种干扰气体样本(30×10-6乙醇样本、15×10-6丙酮与15×10-6乙醇混合样本)进行实验,基于BP神经网络算法对3种气体定性识别,并通过主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法对原始的高维特征子集进行降维优化。实验表明:PCA与BP算法相结合,可降低BP神经网络的复杂性、减少预测的误差,同时能够解决单个气体传感器交叉敏感问题,进而提高对气体的选择性。对痕量丙酮样本与另两种干扰气体样本进行分析识别,识别的结果显示:对3种样本的识别准确率为91%。该研究为准确识别糖尿病标志物实现无创诊断技术提供了理论指导。
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