用于检测糖尿病标志物的电子鼻优化设计

• 作者: 伍萍辉 奉轲 曾艳 李彦 王天赐 花中秋 邱志磊
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 丙酮气体 传感器阵列 BP神经网络 PCA分析
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 传感器研究
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 3776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.01.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍萍辉	河北工业大学电子信息工程学院	28	145	6.0	10.0
5	花中秋	河北工业大学电子信息工程学院	14	22	3.0	4.0
7	奉轲	河北工业大学电子信息工程学院	3	5	1.0	2.0
10	王天赐	河北工业大学电子信息工程学院	2	9	2.0	2.0
11	曾艳	河北工业大学电子信息工程学院	2	9	2.0	2.0
12	李彦	河北工业大学电子信息工程学院	2	9	2.0	2.0