Экономичный переносной многопрофильный аппарат «электронный нос» для выявления заболеваний

УДК 004.3

  • Фабио Рищика Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
  • Эли Дирани Папский католический университет Сан-Пауло (Сан-Пауло, Бразилия)
  • Августино Аккардо Университет Триеста (Триест, Италия)
  • Андрей Иванович Шаповал Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
Ключевые слова: переносная система, аппарат «электронный нос», поток выдыхаемого воздуха, клинический диагноз

Аннотация

В настоящее время стратегии здравоохранения ориентированы на неинвазивные методы ранней диагностики. Биохимический анализ служит хорошим методом, позволяющим оценить результаты лечения и профилактики. Более точной является газовая хроматография. Преимущество заключается в высокой достоверности результатов. Недостаток этого метода исследования — в его высокой стоимости, сложности исполнения, больших временных затратах и сложности интерпретации результатов. За последнее десятилетие технологии электронного распознавания претерпели некоторые важные изменения как с технической, так и с коммерческой точки зрения. А именно: за последние годы польза аппарата «электронный нос» была клинически доказана для возможности раннего распознавания таких заболеваний, как рак легких, диабет и туберкулез. В этой работе описывается переносная многопрофильная недорогая система распознавания потока выдыхаемого воздуха через преобразователи оксида металла, где используется недорогой газ, и которая может автоматически определить полученные объемы температуры и влажности. Требуемые и просчитанные данные прибора доступны в рамках головного серийного протокола. Головный серийный протокол может периодически требовать текущие показатели — объемы и концентрацию газа для определения подходящих алгоритмов для исследования вещества.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Metrics

Загрузка метрик ...

Биографии авторов

Фабио Рищика, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)

Российско-американский противораковый центр

Эли Дирани, Папский католический университет Сан-Пауло (Сан-Пауло, Бразилия)

факультет точных наук и технологии

Августино Аккардо, Университет Триеста (Триест, Италия)

департамент инженерии и архитектуры

Андрей Иванович Шаповал, Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)

доктор биологических наук, директор

Литература

Phillips M., Herrera J., Krishnan S., Zain M., Greenberg J., Cataneo R. Variation in volatile organic compounds in the breath of normal humans // J. Chromatogr. Biomed. Appl., 729 1999. DOI: 10.1016/s0378-4347(99)00127-9.

Pauling L., Robinson A.B., Teranishi R., Cary P Quantitative analysis of urine vapour and breath by gas-liquid partition chromatography // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 68 1971. DOI: 10.1073/pnas.68.10.2374.

D’Amico A. et al. Olfactory systems for medical applications // Sensors and Actuators, 130, 2008. DOI: 10.1016/j.snb.2007.09.044.

Blatt R., Bonarini A., Calabro E., Della Torre M., Matteucci M., Pastorino U. Lung cancer identification by an electronic nose based on an array of MOS sensors // Neural Networks, IJCNN, 2007. DOI: 10.1109/IJCNN.2007.4371167.

Guo D., Zhang D., Li N., Zhang L., Yang J. A novel breath analysis system based on electronic olfaction // IEEE Trans. Biomed. Eng. 57 (11), 2010. DOI: 10.1109/TBME.2010.2055864.

Kolk A. et al. Electronic-nose technology in diagnosis of TB patients using sputum samples // J. Clin. Microbiol., 2010. DOI: 10.1128%2FJCM.00569-10.

Penza M., Cassano G., Tortorella F., Zaccaria G. Classification of food, beverages and perfumes by wo3 thin-film sensors array and pattern recognition techniques // Sensors and Actuators, 2001. DOI: 10.1016/S0925-4005(00)00687-0.

Niebling G. Identification of gases with classical pattern-recognition methods and artificial neural networks // Sensors and Actuators B: Chemical, 18.1, 1994. DOI: 10.1016/0925-4005(94)87091-8.

Hubble L.J. et al. Gold nanoparticle chemiresistors operating in biological fluids // Lab Chip, 12, 2012. DOI: 10.1039/ c2lc40575j.

Kalra V. et al. Influence of temperature and humidity on the output resistance ratio of the MQ-135 sensor // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 6.4, 2016.

Brezmes J., Canyellas N., Llobet E., Vilanova X. Application of artificial neural networks to the design and implementation of electronic olfactory system // 5th seminar on Neural Network Applications in Electrical Engineering, NEUREL, 2000. DOI: 10.1109/NEUREL.2000.902388.

Опубликован
2021-03-17
Как цитировать
1. Рищика Ф., Дирани Э., Аккардо А., Шаповал А. И. Экономичный переносной многопрофильный аппарат «электронный нос» для выявления заболеваний // Известия Алтайского государственного университета, 2021. № 1(117). С. 47-52. URL: http://izvestiya.asu.ru/article/view/%282021%291-07.