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AIRSENSE電子鼻解鎖中醫(yī)嗅診數(shù)字化方法研究

更新時間:2025-07-04      點擊次數(shù):34

在中醫(yī)的悠久歷史中,望、聞、問、切四診法是診斷疾病的重要手段。其中,嗅診通過辨別患者身體散發(fā)的氣味來輔助診斷,有著數(shù)千年的應用歷史。然而,由于氣體的不穩(wěn)定性與易揮發(fā)性,嗅診在客觀化和數(shù)字化的研究進程中面臨諸多挑戰(zhàn),發(fā)展相對緩慢。近年來,隨著科技的飛速發(fā)展,仿生嗅覺技術為中醫(yī)嗅診的數(shù)字化帶來了新的契機,為深入探究這一現(xiàn)象,科研人員引入了 AIRSENSE 電子鼻技術,試圖解鎖中醫(yī)嗅診背后的氣味密碼。

01AIRSENSE 電子鼻技術原理
AIRSENSE 電子鼻采用了先進的 MOS 傳感器陣列技術 。以其經(jīng)典的 PEN3 型電子鼻為例,它配備了 10 個不同的金屬氧化物傳感器,這些傳感器如同人類嗅覺系統(tǒng)中的不同嗅覺受體,各自對特定種類或范圍的氣體具有敏感性 。當氣體分子接觸到傳感器表面時,會發(fā)生物理或化學反應,導致傳感器的電學性能(如電阻、電容等)發(fā)生變化 。傳感器將這種變化轉化為電信號輸出,不同氣體引發(fā)的不同傳感器響應模式,就構成了該氣體特別的 “氣味指紋" 。通過模式識別算法和數(shù)學分析方法,電子鼻能夠對這些 “氣味指紋" 進行解析和比對,從而實現(xiàn)對氣體的定性判斷和定量預測 。

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02中醫(yī)嗅診數(shù)字化實驗

1研究設計和數(shù)據(jù)采集
選取 107 名慢性肺炎患者(男 67 例,女 40 例,30-75 歲)和 88 名健康志愿者(男 50 例,女 38 例,30-55 歲),使用 PEN3 電子鼻進行口腔氣味檢測。
實驗嚴格規(guī)范采集流程:
采集時間限定于上午 8:00-12:00,確保生理狀態(tài)一致性;
受試者需提前 1 小時禁食禁飲,并用純凈水漱口,排除外界干擾;
通過消毒氣體存儲袋收集 1000mL 呼氣樣本,常溫保存后轉移至實驗室檢測。
檢測環(huán)境控制在溫度 25℃、濕度 < 85% 的條件下,每次采樣 120 秒,傳感器沖洗 180 秒,每份樣本連續(xù)采集 12 次,最終獲得 2340 個數(shù)據(jù)文件,構建起包含 120s×10 傳感器維度的氣味數(shù)據(jù)庫。
2氣味響應曲線
氣味樣品經(jīng)PEN3電子鼻檢測后,得到響應曲線見圖1。圖1顯示,傳感器W5S(S2)反應靈敏,病患者1號和病患者2號的S2響應值為18.5~21.9;健康者1號和健康者2號的S2響應值為13.7~15.8。

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3智能分析系統(tǒng)構建
研究團隊基于 Python 技術框架,結合 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法構建嗅診分析系統(tǒng):
數(shù)據(jù)預處理:利用 Pandas 庫將二維數(shù)組形式的傳感器數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一格式,標記患病狀態(tài)(1 = 患病,0 = 健康);
神經(jīng)網(wǎng)絡設計:采用四層結構(輸入層、兩層隱藏層、輸出層),通過對比 Relu、Sigmoid、Tanh 等激活函數(shù)與 Binary_crossentropy、Mse 等損失函數(shù)的組合效果,確定模型參數(shù);
系統(tǒng)實現(xiàn):結合 PyQT5 與 QT Designer 技術,開發(fā)出具備數(shù)據(jù)導入、指紋圖譜查看及智能預測功能的可視化界面,實現(xiàn)從氣味數(shù)據(jù)到診斷結果的一鍵式分析。
4實驗結果
嗅診分析系統(tǒng)訓練:通過對比不同激活函數(shù)(Relu、Sigmoid、Tanh)和損失函數(shù)(Binary_crossentropy、Mse)的組合,發(fā)現(xiàn)以 relu 為激活函數(shù)、binary_crossentropy 為損失函數(shù)、adam 為優(yōu)化器的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型表現(xiàn)最佳。
系統(tǒng)測試:使用 30% 的測試集(342 個數(shù)據(jù)文件)進行測試,預測準確率達 99.1%,其中 90 個健康者數(shù)據(jù)和 249 個患者數(shù)據(jù)預測正確。

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03結論

該研究基于仿生嗅覺技術,利用AIRSENSE電子鼻和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法構建的嗅診分析系統(tǒng),為中醫(yī)嗅診的數(shù)字化方法研究提供了參考,為中醫(yī)四診的客觀化、數(shù)字化發(fā)展提供了新手段和新方向。

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