張晨生 陸寧 閆夢(mèng) 武一 花中秋
摘要 丙酮可以作為糖尿病呼氣檢測(cè)的一種標(biāo)志物。從呼氣檢測(cè)角度出發(fā),基于電子鼻原理設(shè)計(jì)了糖尿病呼氣檢測(cè)分析儀。研究中基于金屬氧化物半導(dǎo)體(Metal Oxide Semiconductor,MOS)氣體傳感器設(shè)計(jì)了傳感器陣列,基于末潮呼氣緩沖原理(Buffered end-tidal,BET)設(shè)計(jì)了呼氣進(jìn)樣器,基于Matlab通過(guò)主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和BP(Back-propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)呼氣進(jìn)行了模式識(shí)別。在模擬試驗(yàn)中,利用 100 份健康的呼氣樣本和 100 份模擬病患的呼氣樣本對(duì)系統(tǒng)的功能進(jìn)行了驗(yàn)證。PCA圖譜顯示氣體傳感器陣列對(duì)兩類不同的呼氣樣本的響應(yīng)有著明顯的區(qū)別,呼氣進(jìn)樣器可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的在線式進(jìn)樣,模式識(shí)別算法對(duì)兩種樣本的最終識(shí)別精度為 91.67%。呼氣分析儀的設(shè)計(jì)對(duì)于糖尿病的無(wú)入侵式檢測(cè)有積極的意義。
關(guān) 鍵 詞 電子鼻;呼氣檢測(cè);糖尿病;氣體傳感器;丙酮
Abstract Acetone could be regarded as a biomarker for diabetes. From the point of breath detection, a diabetes breath detection analyzer was designed based on the principle. A sensor array based on MOS sensors was designed in the research. A sampler based on BET was designed. PCA and Back-propagation neural network (BPNN) were used in breath pattern recognition. In these simulated experiments, 100 healthy breath samples and 100 simulated breath samples were used to validate the breath analysis system. The result of PCA showed that the sensor array showed a distinct response patterns towards two different analytes. With the design of BET sampler, breath samples could be analyzed on-line. The classification accuracy of two kinds of breath samples by pattern recognition is 91.67%. The design of breath analyzer has positive significance for noninvasive detection of diabetes.
Key words electronic noses; breath detection; diabetes; gas sensor; acetone
0 引言
丙酮是人體代謝產(chǎn)物之一,健康人體呼氣中的丙酮濃度較低,約為1×10-6~2×10-6 [1]。糖尿病患者由于體內(nèi)異常的代謝狀態(tài),呼氣中丙酮濃度可高達(dá)12×10-6 [2]。因此,以丙酮作為糖尿病標(biāo)志物,通過(guò)對(duì)人體的呼氣進(jìn)行檢測(cè)來(lái)確定受測(cè)人員是否患有糖尿病成為一種具有巨大潛力的無(wú)創(chuàng)檢測(cè)方案。
呼氣檢測(cè)的方案多種多樣,基于氣相色譜、光學(xué)原理、電子鼻及氣體傳感器等氣體檢測(cè)技術(shù)在呼氣檢測(cè)研究中均有報(bào)道[3]?;跉庀嗌V與光學(xué)原理的檢測(cè)技術(shù)[4-6],其優(yōu)點(diǎn)在于其靈敏度高、選擇性好,在生物工程、化學(xué)分析等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。然而這兩種檢測(cè)方法成本高,儀器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,難以制成便攜式的在線檢測(cè)設(shè)備。氣體傳感器是氣體檢測(cè)的一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,其特點(diǎn)是體積小、成本低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便于集成化等。在呼氣檢測(cè)中,單只氣體傳感器由于交叉靈敏度問(wèn)題,難以在復(fù)雜的呼氣背景下對(duì)目標(biāo)氣體進(jìn)行檢測(cè)。電子鼻技術(shù)以多只氣體傳感器組成的傳感器陣列為核心,對(duì)呼氣中復(fù)雜氣體具有更優(yōu)的響應(yīng)能力,配合以模式識(shí)別算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同特征的氣體分析識(shí)別。
電子鼻技術(shù)具有檢測(cè)速度快、成本低、便于集成化等優(yōu)點(diǎn),適合于便攜式設(shè)備的研發(fā)。Yan等[7]利用商業(yè)MOS傳感器設(shè)計(jì)了一款用于糖尿病呼氣檢測(cè)的電子鼻系統(tǒng),該呼氣分析系統(tǒng)使用離線進(jìn)樣的方式,應(yīng)用了主成分分析法和SVM算法,對(duì)糖尿病樣本的識(shí)別精度可達(dá)90%以上。值得注意的是呼氣的進(jìn)樣方式可能會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成影響。離線式氣袋進(jìn)樣可能會(huì)導(dǎo)致氣體樣本的變質(zhì)、損失等問(wèn)題[8],因此在線式呼氣分析設(shè)備的研制十分有必要。
為實(shí)現(xiàn)糖尿病無(wú)入侵式檢測(cè),基于電子鼻原理設(shè)計(jì)了一款可實(shí)現(xiàn)在線式進(jìn)樣的便攜式呼氣檢測(cè)分析儀。在研究中采用貴金屬負(fù)載和分子篩膜技術(shù)對(duì)MOS傳感器的性能進(jìn)行調(diào)控,制備了傳感器陣列,實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同特征呼氣的響應(yīng)能力?;谀┏焙魵饩彌_的原理[9]設(shè)計(jì)了呼氣進(jìn)樣器,實(shí)現(xiàn)了分析儀在線式進(jìn)樣。通過(guò)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合量化了呼氣分析儀的識(shí)別結(jié)果。最終通過(guò)模擬試驗(yàn)對(duì)呼氣分析儀的識(shí)別能力進(jìn)行了評(píng)估。
1 呼氣分析儀設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)方案
1.1 呼氣分析儀的設(shè)計(jì)
呼氣分析儀的氣路結(jié)構(gòu)由呼氣進(jìn)樣器、二氧化碳檢測(cè)模塊、傳感器陣列及氣泵組成,系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理圖和實(shí)物圖分別如圖1和圖2所示。呼氣進(jìn)樣器是一個(gè)用于緩沖呼氣的玻璃容器。CO2檢測(cè)模塊由CO2傳感器(ExplorlR?-W,GSS)和腔體構(gòu)成。CO2檢測(cè)模塊用來(lái)判斷是否有呼氣呼入,發(fā)送給上位機(jī)對(duì)呼氣數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。傳感器陣列由10 只MOS傳感器、1 個(gè)商業(yè)溫濕度模塊(SHT31-ARP,Sensirion)、傳感器工作電路和檢測(cè)腔體構(gòu)成。在工作過(guò)程中,呼氣從進(jìn)樣器進(jìn)入,由真空泵從進(jìn)樣器中間的取樣口抽取呼氣,依次經(jīng)過(guò)二氧化碳檢測(cè)腔體和傳感器陣列,最后從系統(tǒng)排出。傳感器數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)采集卡采集后傳輸至計(jì)算機(jī),通過(guò)數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別進(jìn)行分析。
1.2 實(shí)驗(yàn)方案
1.2.1 氣體傳感器性能測(cè)試
研究中制備的10 只MOS氣體傳感器在搭載到電子鼻系統(tǒng)之前,通過(guò)一套動(dòng)態(tài)測(cè)試設(shè)備進(jìn)行了氣敏性能測(cè)試。測(cè)試設(shè)備原理圖如圖3所示。測(cè)試的氣體來(lái)自于鋼瓶,氣體流量通過(guò)質(zhì)量流量控制器進(jìn)行控制。氣路中的氣體總流量為100 mL/min,通過(guò)流量的配比得到不同濃度的目標(biāo)氣體。氣體通過(guò)傳感器檢測(cè)腔體和溫濕度模塊檢測(cè)后排出測(cè)試系統(tǒng)。傳感器數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行記錄,傳感器響應(yīng)(Sensor response)S計(jì)算方式如式(1)所示,其中Ra為氣體傳感器在空氣中的阻值,Rg為氣體傳感器在目標(biāo)氣體中的阻值。
1.2.2 呼氣進(jìn)樣方式測(cè)試
通過(guò)在線式和離線式兩種呼氣進(jìn)樣測(cè)試,對(duì)呼氣進(jìn)樣器進(jìn)行了功能驗(yàn)證。在線式呼氣進(jìn)樣測(cè)試中,測(cè)試人員進(jìn)行一次深呼吸后通過(guò)一次性使用接嘴向呼氣進(jìn)樣器呼氣,呼氣時(shí)長(zhǎng)12 s。離線式呼氣進(jìn)樣測(cè)試中,測(cè)試人員進(jìn)行一次深呼吸后向氣袋里呼氣,再由氣泵將呼氣泵入呼氣進(jìn)樣器,泵入時(shí)長(zhǎng)12 s。兩次試驗(yàn)的間隔為15 min,試驗(yàn)中的流速均通過(guò)轉(zhuǎn)子流量計(jì)監(jiān)測(cè),控制為1 L/min。通過(guò)CO2檢測(cè)模塊對(duì)呼氣進(jìn)行檢測(cè),測(cè)試數(shù)據(jù)傳送至計(jì)算機(jī)進(jìn)行記錄。
1.2.3 模擬試驗(yàn)
通過(guò)模擬試驗(yàn)對(duì)呼氣分析儀的功能進(jìn)行了驗(yàn)證。在測(cè)試人員午飯后2 h進(jìn)行呼氣采集,且呼氣采集前測(cè)試人員處于平靜狀態(tài)。5 名身體健康的測(cè)試人員共提供了200 份呼氣樣本。向其中100 份呼氣樣本添加額外的丙酮?dú)怏w至濃度達(dá)到5×10-6,作為模擬的糖尿病呼氣樣本。另外100 份呼氣樣本作為健康樣本進(jìn)行對(duì)照實(shí)驗(yàn)。呼氣樣本通過(guò)離線進(jìn)樣的方式進(jìn)入呼氣進(jìn)樣器,測(cè)試流程如下。
1) 基線階段(60 s):氣泵向呼氣進(jìn)樣器泵入空氣,流速為1 L/min,時(shí)長(zhǎng)60 s??諝馔ㄟ^(guò)檢測(cè)端的氣泵從呼氣進(jìn)樣器的取樣口通入CO2檢測(cè)模塊和傳感器陣列。傳感器陣列的基線值通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行記錄。
2) 響應(yīng)階段(520 s):氣泵向呼氣進(jìn)樣器泵入氣袋里的呼氣樣品,流速為 1 L/min,時(shí)長(zhǎng) 12 s。呼氣通過(guò)檢測(cè)端的氣泵從呼氣進(jìn)樣器的取樣口通入CO2檢測(cè)模塊和傳感器陣列。傳感器陣列對(duì)呼氣的響應(yīng)從呼氣開(kāi)始泵入時(shí)計(jì)算,其響應(yīng)值通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行記錄。
2 結(jié)果與討論
2.1 呼氣分析儀設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)
2.1.1 傳感器陣列
MOS氣體傳感器是傳感器陣列的基本功能單元。采用簡(jiǎn)易酸化法[10]和水熱法[11]分別制備了WO3和SnO2納米顆粒。采用浸漬法[12]制備了貴金屬修飾改性的WO3和SnO2納米敏感材料,同時(shí)制備了貴金屬鉑負(fù)載HZSM5作為氣體傳感器分子篩膜材料。通過(guò)絲網(wǎng)印刷技術(shù)[12]制備了10 只MOS氣體傳感器,傳感器的信息如表 1所示。傳感器芯片由3 mm×3 mm電極涂覆敏感材料制成,部分傳感器敏感層上增加涂覆了一層分子篩膜,傳感器芯片的結(jié)構(gòu)如圖4所示。氣體傳感器在使用前均在350 ℃條件下老化24 h。
研究中制備的10 只MOS氣體傳感器、1 個(gè)商業(yè)溫濕度模塊、檢測(cè)腔體和傳感器工作電路共同組成傳感器陣列,如圖5所示。腔體的體積為10 mL,在測(cè)試過(guò)程中腔體氣氛發(fā)生變化時(shí),樣氣可迅速充滿腔體,從而減小氣體置換時(shí)間對(duì)傳感器響應(yīng)速度的影響。腔體通過(guò)3D打印技術(shù)制成,選用了灰色玻璃纖維材質(zhì),一方面可以減小因腔體材質(zhì)產(chǎn)生的氣體吸附問(wèn)題;另一方面可以減小因腔體材質(zhì)本身?yè)]發(fā)氣體對(duì)傳感器陣列響應(yīng)信號(hào)造成干擾的問(wèn)題。
2.1.2 呼氣進(jìn)樣器
研究基于末潮呼氣緩沖原理研制了呼氣進(jìn)樣器,其基本工作原理是當(dāng)人體通過(guò)一個(gè)長(zhǎng)管呼氣時(shí),可以實(shí)現(xiàn)不同呼氣階段的幾何分離[13]。如存在于鼻腔和口腔中的氣體會(huì)先被排出緩沖管,而存在于肺泡中的末潮呼氣最后排出緩沖管。該進(jìn)樣器是實(shí)現(xiàn)呼氣分析儀在線式和離線式進(jìn)樣的關(guān)鍵設(shè)備,如圖6所示。呼氣進(jìn)樣器為玻璃材質(zhì)容器,緩沖管內(nèi)徑為24 mm,壁厚為1.5 mm,容積為260 mL,接口外徑為6 mm,內(nèi)徑為3 mm。在進(jìn)行在線式和離線式進(jìn)樣的時(shí)候通過(guò)進(jìn)樣口分別與一次性接嘴和氣袋進(jìn)行連接。取樣口連接二氧化碳模塊和傳感器陣列,排氣口用于呼氣的排出。在工作狀態(tài)下,呼氣進(jìn)樣器由加熱帶包裹,溫度設(shè)置為70 ℃以防止呼氣結(jié)露。呼氣由進(jìn)樣口涌入,由檢測(cè)端的氣泵從取樣口進(jìn)行取樣,通過(guò)傳感器陣列進(jìn)行檢測(cè),多余的呼氣由排氣口排出。
2.1.3 呼氣數(shù)據(jù)分析
呼氣數(shù)據(jù)分析由數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和模式識(shí)別3部分構(gòu)成。單次呼氣樣本采樣時(shí)長(zhǎng)為10 min,數(shù)據(jù)采樣頻率為2 Hz,每個(gè)呼氣樣本數(shù)據(jù)包含1 200 個(gè)點(diǎn)。預(yù)處理采用分式差分法,與傳感器性能測(cè)試中的傳感器響應(yīng)計(jì)算方式不同,其計(jì)算過(guò)程如式(2)所示。預(yù)處理的目的是優(yōu)化傳感器基線漂移問(wèn)題[14]。式中[RS]為傳感器阻值,[RSmin]為傳感器阻值最小值,[SO]為經(jīng)過(guò)預(yù)處理呼氣數(shù)據(jù)。
特征提取實(shí)現(xiàn)了從呼氣數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征信息,是模式識(shí)別的基礎(chǔ)。目前在電子鼻研究中應(yīng)用較多的特征提取方法包括原始響應(yīng)曲線的零散特征提取、基于曲線擬合的特征提取、基于變換域特征提取及基于相空間的特征提取[15-16]。本研究中采用的是基于原始數(shù)據(jù)的零散特征提取方法,研究中從電子鼻中13 只傳感器共提取了1 755 個(gè)數(shù)據(jù)特征,特征提取信息如表 2所示。
呼氣分析儀基于Matlab通過(guò)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別。通過(guò)PCA將1 755 維原始數(shù)據(jù)特征進(jìn)行變換,提取前32 個(gè)主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信息,實(shí)現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)的降維。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為32,隱含層有2個(gè),其節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為16和6,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。
2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
2.2.1 氣體傳感器氣敏性能分析
首先對(duì)MOS氣體傳感器對(duì)丙酮的氣敏性能進(jìn)行了探究,基于WO3氣體傳感器測(cè)試結(jié)果如圖7所示。純WO3氣體傳感器對(duì)于5×10-6的丙酮的響應(yīng)約為6.5,而經(jīng)過(guò)鈀修飾的Pd-WO3氣體傳感器對(duì)于5×10-6丙酮的響應(yīng)值提升到16,約為純WO3納米材料傳感器的2.4 倍,這可能是由于鈀金屬的加入起到了催化劑的作用[17]。
貴金屬修飾同樣對(duì)基于SnO2氣體傳感器的氣敏性能進(jìn)行了調(diào)控,圖8中未經(jīng)鉑修飾的SnO2氣體傳感器對(duì)5×10-6丙酮的響應(yīng)值約為24,而經(jīng)鉑修飾的Pt-SnO2氣體傳感器對(duì)相同濃度的丙酮響應(yīng)約為247,提升了近10倍。因此經(jīng)過(guò)貴金屬修飾改性的氣體傳感器對(duì)于丙酮的響應(yīng)性能有著明顯的提升,適于糖尿病呼氣標(biāo)志物丙酮的檢測(cè)。
糖尿病患者的呼氣在異常的代謝狀態(tài)下,表現(xiàn)為一種以高于正常人丙酮濃度為主要特征的特殊呼氣模式[18],除丙酮以外,已有研究表明氫氣和一氧化碳與人體的血糖水平相關(guān)[19-20]。因此,研究采用傳感器陣列對(duì)不同的呼氣模式進(jìn)行分析,要求傳感器陣列中的氣體傳感器對(duì)糖尿病患者的可能呼氣標(biāo)志物(丙酮、氫氣和一氧化碳等)有較好的響應(yīng),并且不同的傳感器之間的選擇性有一定的差異性,因而傳感器陣列可對(duì)不同特征的呼氣響應(yīng)不同的傳感信息,以便于后續(xù)的模式識(shí)別。因此探究了MOS傳感器對(duì)5種呼氣中常見(jiàn)氣體的響應(yīng),如圖9所示。
從金屬負(fù)載角度,鈀金屬的負(fù)載提升了WO3傳感器對(duì)丙酮、氫氣和一氧化碳的響應(yīng)能力,同時(shí)提升了SnO2傳感器對(duì)氫氣的響應(yīng)能力;鉑金屬的負(fù)載增強(qiáng)了SnO2傳感器對(duì)丙酮、乙醇和一氧化碳的響應(yīng)能力,減弱了對(duì)氨氣的響應(yīng)能力;同時(shí)負(fù)載了鈀和鉑的SnO2傳感器對(duì)丙酮和氫氣響應(yīng)均有提升。從分子篩膜的角度,HZSM5分子篩膜提升了Pd-WO3氣體傳感器對(duì)丙酮和乙醇的響應(yīng),降低了Pd-SnO2氣體傳感器對(duì)氫氣和氨氣的響應(yīng);Pt-HZSM5分子篩膜同時(shí)提升了Pd-WO3和Pd-SnO2氣體傳感器對(duì)于丙酮、乙醇和氨氣的響應(yīng)能力,降低了其對(duì)于一氧化碳的響應(yīng)能力。因此,研究中的貴金屬修飾改性技術(shù)和分子篩膜技術(shù)使傳感器的選擇性更加的多元化,有利于對(duì)不同特征的呼氣進(jìn)行模式識(shí)別。
2.2.2 呼氣進(jìn)樣方式試驗(yàn)
二氧化碳是呼氣中一種穩(wěn)定的化學(xué)成分,在本試驗(yàn)中用來(lái)作為呼氣涌入呼氣進(jìn)樣器的觀測(cè)指標(biāo)。呼氣兩種進(jìn)樣方式如圖10所示,兩種進(jìn)樣方式的二氧化碳濃度曲線基本吻合,可以說(shuō)明呼氣的濃度沒(méi)有隨進(jìn)樣方式的變化發(fā)生變化,兩種進(jìn)樣方式均可進(jìn)行呼氣分析,不影響呼氣分析的結(jié)果。從圖中虛線框放大部分可以看出試驗(yàn)中12 s時(shí)的呼氣,由于進(jìn)樣器的緩沖作用,其濃度達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定的時(shí)間被延長(zhǎng)至約30 s,說(shuō)明呼氣進(jìn)樣器的緩沖作用可以延長(zhǎng)氣體傳感器陣列與呼氣響應(yīng)的時(shí)間,使響應(yīng)更加充分穩(wěn)定。
2.2.3 模擬試驗(yàn)
通過(guò)對(duì)200 個(gè)呼氣樣本進(jìn)行模擬試驗(yàn),并對(duì)呼氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。健康呼氣樣本和模擬呼氣樣本的PCA前3個(gè)主成分繪制成的三維圖譜如圖11所示。兩類樣本有著很好的聚類效果,說(shuō)明兩類呼氣樣本的特征有著明顯的區(qū)別。在試驗(yàn)中隨機(jī)選取了70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,30%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的識(shí)別精度為91.67%。呼氣分析儀在模擬試驗(yàn)中表現(xiàn)出了良好的性能。
3 結(jié)論
為了實(shí)現(xiàn)糖尿病的無(wú)入侵式檢測(cè),基于電子鼻原理設(shè)計(jì)并制備了一個(gè)用于糖尿病呼氣檢測(cè)分析儀,得到主要結(jié)論如下:
1)貴金屬鈀和鉑的負(fù)載能有效地調(diào)控WO3和SnO2氣體傳感器對(duì)丙酮的靈敏度,使傳感器能響應(yīng)低至0.3 ppm的丙酮。
2)貴金屬鈀和鉑的負(fù)載和分子篩膜技術(shù)能有效地調(diào)控WO3和SnO2氣體傳感器對(duì)不同氣體的選擇性,使傳感器陣列對(duì)不同特征呼氣產(chǎn)生不同的響應(yīng)。
3)基于末潮呼氣緩沖原理的進(jìn)樣器可以實(shí)現(xiàn)在線式和離線式兩種呼氣進(jìn)樣方式,且可以將12 s的呼氣時(shí)間延長(zhǎng)至30 s。
4)呼氣分析儀通過(guò)對(duì)呼氣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,并通過(guò)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行識(shí)別,最終的模擬試驗(yàn)識(shí)別精度為91.67%,該系統(tǒng)設(shè)計(jì)對(duì)無(wú)入侵式糖尿病的呼氣檢測(cè)有參考意義。
參考文獻(xiàn):
[1]? ? ANDERSON J C. Measuring breath acetone for monitoring fat loss:Review[J]. Obesity,2015,23(12):2327-2334.
[2]? ? 奉軻,花中秋,伍萍輝,等. 用于檢測(cè)糖尿病標(biāo)志物的電子鼻優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2018,31(1):13-18.
[3]? ? BRUDERER T,GAISL T,GAUGG M T,et al. On-line analysis of exhaled breath[J]. Chemical Reviews,2019,119(19):10803-10828.
[4]? ? LAGG A,TAUCHER J,HANSEL A,et al. Applications of proton transfer reactions to gas analysis[J]. International Journal of Mass Spectrometry and Ion Processes,1994,134(1):55-66.
[5]? ? TREFZ P,SCHMIDT M,OERTEL P,et al. Continuous real time breath gas monitoring in the clinical environment by proton-transfer-reaction-time-of-flight-mass spectrometry[J]. Analytical Chemistry,2013,85(21):10321-10329.
[6]? ? CHEN Y,ZHANG Y,PAN F,et al. Breath analysis based on surface-enhanced Raman scattering sensors distinguishes early and advanced gastric cancer patients from healthy persons[J]. ACS Nano,2016,10(9):8169-8179.
[7]? ? YAN K,ZHANG D,WU D R,et al. Design of a breath analysis system for diabetes screening and blood glucose level prediction[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2014,61(11):2787-2795.
[8]? ? HERBIG J,M?LLER M,SCHALLHART S,et al. On-line breath analysis with PTR-TOF[J]. Journal of Breath Research,2009,3(2):027004.
[9]? ? HERBIG J,TITZMANN T,BEAUCHAMP J,et al. Buffered end-tidal (BET) sampling—a novel method for real-time breath-gas analysis[J]. Journal of Breath Research,2008,2(3):037008.
[10]? 曾艷,花中秋,田學(xué)民,等. Ru負(fù)載WO3納米顆粒對(duì)NH3的氣敏特性[J]. 硅酸鹽學(xué)報(bào),2018,46(1):70-77.
[11]? 祝杰君,邵圣茹,夏家信,等. 水熱法合成SnO2空心球及其對(duì)乙醇?xì)饷粜阅苎芯縖J]. 化學(xué)研究與應(yīng)用,2019,31(12):2099-2105.
[12]? 李彥,花中秋,武一,等. PdO表面催化改性WO3納米顆粒對(duì)丙酮的氣敏性能[J]. 硅酸鹽學(xué)報(bào),2017,45(10):1467-1473.
[13]? SCHON S,THEODORE S J,G?NTNER A T. Versatile breath sampler for online gas sensor analysis[J]. Sensors and Actuators B:Chemical,2018,273:1780-1785.
[14]? 亓培鋒,孟慶浩,井雅琪,等. 電子鼻中預(yù)處理算法選擇及陣列優(yōu)化[J]. 數(shù)據(jù)采集與處理,2015,30(5):1099-1108.
[15]? YAN J,GUO X,DUAN S,et al. Electronic nose feature extraction methods:a review[J]. Sensors (Basel,Switzerland),2015,15(11):27804-27831.
[16]? YAN K,ZHANG D. Feature selection and analysis on correlated gas sensor data with recursive feature elimination[J]. Sensors and Actuators B:Chemical,2015,212:353-363.
[17]? KIM N H,CHOI S J,YANG D J,et al. Highly sensitive and selective hydrogen sulfide and toluene sensors using Pd functionalized WO3 nanofibers for potential diagnosis of halitosis and lung cancer[J]. Sensors and Actuators B:Chemical,2014,193:574-581.
[18]? G?NTNER A,ABEGG S,K?NIGSTEIN K,et al. Breath sensors for health monitoring[J]. ACS Sensors,2019,4(2):268-280.
[19]? FRITSCH T,VAN HERPEN M,VON BASUM G,et al. Is exhaled carbon monoxide level associated with blood glucose level? A comparison of two breath analyzing methods[J]. Journal of Biomedical Optics,2008,13(3):034012.
[20]? PAREDI P,BIERNACKI W,INVERNIZZI G,et al. Exhaled carbon monoxide levels elevated in diabetes and correlated with glucose concentration in blood:a new test for monitoring the disease? [J]. Chest,1999,116(4):1007-1011.