作者：王怡珊,王镝,余凯,王林,赵聪,邹莹畅,王平,胡艳捷,应可净 单位：中国生物医学工程学会 出版：《中国生物医学工程学报》2012年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZSWY2012010160 DOC编号：DOCZSWY2012010169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻的新进展》PDF+DOC1996年第07期 杨燕明,杨芃原,王小如 《人工神经网络对电子鼻性能的影响》PDF+DOC2005年第06期 秦树基,徐春花,王占山 《电子鼻信号处理方法的研究进展》PDF+DOC2001年第01期 高旭昇,王平 《霉变玉米电子鼻识别及其传感器阵列优化》PDF+DOC2011年第04期 周显青,暴占彪,崔丽静,林家永,张玉荣 《多传感器信息融合技术在酒类辨识中的应用》PDF+DOC2007年第09期 陈登峰,肖海燕,张洪才 《独立分量分析在伤口感染监测电子鼻技术中的应用》PDF+DOC 徐姗,田逢春,杨先一,闫嘉,冯敬伟 《基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统》PDF+DOC 赵景波,赵德安,蒋春彬 《医疗高新技术一瞥》PDF+DOC2004年第03期 《电子鼻技术及其应用研究进展》PDF+DOC2009年第03期 刘辉,牛智有 《基于多传感器融合的鸡肉新鲜度检测方法》PDF+DOC2013年第S1期 常志勇,陈东辉,张凌,佟月英,翁小辉,佟金

    • 目前国际上有关肺癌的呼吸检测诊断方法越来越受到关注，其具有简便、快速、无创伤、无标记以及非接触等显著特点。在前期大量肺癌呼出气体挥发性有机物(VOCs)标志物研究的基础上，采用基于MOS-SAW传感器联用的电子鼻技术，分析27例肺癌患者和27例健康人呼出气体样本，并对数据进行处理和识别，设计PCA、PLS、LDA以及ANN等多种诊断方法，比较不同算法的识别结果。实验结果表明，采用的人工神经网络复合模型对肺癌和健康人群的识别灵敏度和特异性分别达到92.59%和88.89%。所提出的复合识别方法对于电子鼻快速诊断肺癌患者是有效的。通过呼出气体中冷凝物标志物的检测和复合诊断算法，将进一步提高通过呼吸气体标志物诊断的新型电子鼻仪器在临床诊断中的广泛应用。

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