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呼气分析技术及其在临床诊断中的应用研究进展

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中国生物医学工程学报 2021年第1期40卷 107-117页

作者：朱星卓赵董步甲郑懿烜宁炫苑昊吴春生西安交通大学基础医学院生物物理学系医学工程研究所西安710061

呼气分析技术是一种通过检测呼出气体中特征性成分的变化,从而为临床诊断提供辅助信息的检查方法。与传统方法相比,该技术具有无创伤、简捷、易实现等优点,在疾病的早期诊断与筛查过程中具有巨大潜力,但在临床医学实际应用中尚存在一些... 详细信息

呼气分析技术是一种通过检测呼出气体中特征性成分的变化,从而为临床诊断提供辅助信息的检查方法。与传统方法相比,该技术具有无创伤、简捷、易实现等优点,在疾病的早期诊断与筛查过程中具有巨大潜力,但在临床医学实际应用中尚存在一些问题亟待解决。阐述呼气分析技术中呼气采集、检测方法以及在疾病诊断中的应用等三方面内容,对国内外呼吸诊断技术的发展和应用进行讨论,并对该技术目前存在的局限性和应用前景进行评述。

关键词：呼气分析挥发性有机化合物无创早期诊断筛查

基于气相色谱-离子迁移谱及机器学习的呼气分析方法

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分析试验室 2023年第2期42卷 150-158页

作者：胡艺璇高晓光贾建何秀丽中国科学院空天信息创新研究院传感技术国家重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)技术,以饮用不同风味咖啡后的呼出气体为样本,研究GC-IMS谱图的预处理、特征提取及分类预测方法。针对呼出气体GC-IMS谱图复杂的特点,采用基于Birch聚类的多阈值分级聚类方法,提高聚类精度同时降低干扰... 详细信息

采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)技术,以饮用不同风味咖啡后的呼出气体为样本,研究GC-IMS谱图的预处理、特征提取及分类预测方法。针对呼出气体GC-IMS谱图复杂的特点,采用基于Birch聚类的多阈值分级聚类方法,提高聚类精度同时降低干扰影响。对比了决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络和深度森林5种机器学习方法在呼气样本上的分类预测性能。深度森林方法有低数据量和低参数要求的优点,在呼气样本集上的分类精度为90%,精确率和召回率的调和平均值F1得分为90.67%,显示了其在呼气分析GC-IMS谱图处理中的应用潜力。

关键词：气相色谱-离子迁移谱呼气分析分级聚类机器学习

基于影像学和呼气分析的肺癌无创诊断技术研究

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基于影像学和呼气分析的肺癌无创诊断技术研究

作者：吴瑛华北京协和医学院

学位级别：硕士

肺癌作为各种恶性肿瘤中最常见的一种,常年威胁着人类的健康,实现肺癌的早发现和早治疗对于提高患者的生存率及生活质量有着不容忽视的作用,然而就目前的研究来看,在肺癌的早期实现确诊,尤其是在无创的前提下实现较为准确的判断,依然相... 详细信息

肺癌作为各种恶性肿瘤中最常见的一种,常年威胁着人类的健康,实现肺癌的早发现和早治疗对于提高患者的生存率及生活质量有着不容忽视的作用,然而就目前的研究来看,在肺癌的早期实现确诊,尤其是在无创的前提下实现较为准确的判断,依然相对比较困难,急需更加有效的方法来实现肺癌的早诊。目的:计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)是—种广泛用于诊断良性病变和肺癌的方法。虽然临床上已经证明通过分析CT扫描结果来帮助诊断是有效的,但它受到灵敏度低和依赖放射科医生主观描述的限制。呼气分析(breath analysis,BA)是一种很有前途的非侵入性肺病变良恶性诊断方法,它利用人类呼出气体中发现的挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds,VOCs)来诊断疾病和代谢异常。为了解决这些局限性并提高诊断的敏感性和客观性,本文开发了一种将基于自然语言处理方法(Natural Language Processing,NLP)的CT影像临床文本分析(Text Analysis,TA)与BA相结合的模型。方法:本研究分别用质子转移反应飞行时间质谱(Proton Transfer Reaction Time Of Flight Mass Spectrometry,PTR-TOF-MS)和 CT 收集受试者呼气样本和 CT 文本,最终收集到了 140例恶性肿瘤受试者和91例肺部良性病变受试者的共231个样本。受试者被随机分配到训练集和验证集中,比例为4:1。CT报告的“检查所见”部分用于训练开发TA模型。另一方面,使用受试者呼出气体中的VOCs作为预测因子,通过横向对比三种算法,最终选择使用极端梯度决策树算法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)开发BA模型。然后将BA模型和TA模型的预测结果用于开发基于XGBoost的联合模型。结果:与放射科医生的诊断相比(68.1%的准确率,74.3%的灵敏度,59.1%的特异性),联合模型表现出更好的灵敏度和特异性,验证集的准确率、灵敏度和特异性分别为87.7%、94.3%和77.3%。相比之下,TA模型的准确率为75.4%,灵敏度为74.3%,特异性为77.3%,BA模型的准确率为79.0%,灵敏度为88.6%,特异性为63.6%。对比以上评价指标可知,联合模型的预测能力优于单一的BA模型和单一的TA模型。因此,联合模型为肺病变良恶性的诊断提供了一种更准确、更灵敏的方法。结论:本研究证明了将TA与BA相结合用于肺病变良恶性诊断的潜力。与单独的TA和BA相比,该诊断方法更客观、更敏感,并有可能显著改善患者的预后。接下来,需要进一步的研究来在更大的队列中验证这些发现,并确定该方法在不同人群和环境中的可推广性。

关键词：呼气分析质子转移飞行时间质谱 NLP CT影像临床文本分析肺癌良恶性识别机器学习

机器学习方法在糖尿病的呼气分析中的应用研究

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机器学习方法在糖尿病的呼气分析中的应用研究

作者：张亚光重庆大学

学位级别：硕士

目前糖尿病已经成为威胁全人类健康的重大疾病,近年来随着我国经济快速发展、生活方式逐渐西化以及人口老龄化问题的加剧,我国糖尿病及其并发症的患病率和致死率呈现逐年增长的趋势。作为一种慢性疾病,糖尿病的早期症状并不明显,很多患... 详细信息

目前糖尿病已经成为威胁全人类健康的重大疾病,近年来随着我国经济快速发展、生活方式逐渐西化以及人口老龄化问题的加剧,我国糖尿病及其并发症的患病率和致死率呈现逐年增长的趋势。作为一种慢性疾病,糖尿病的早期症状并不明显,很多患者都是在并发症出现后才意识到病情。目前临床上诊断糖尿病主要基于血糖检测,常规方法是直接进行血检,但这种方式是有创的,会给受检者带来身体创伤和心理负担。呼气分析是近年来的热门研究方向,医学研究表明人类呼出气体中存在能够反映体内相关代谢状况的内源性分子,这些分子作为相关疾病的标记物,有用于疾病诊断的潜能。此外,当前呼气分析技术中,电子鼻相比色谱仪等大型设备,具有易便携、成本低、操作简单、检测速度快等特点,更有利于呼气分析的大范围普及。鉴于此,本文对当前电子鼻设备进行改进,采用对糖尿病呼气标记物具有高灵敏度和高检测精度的多种气体传感器,并以差异化传感器阵列为基础,研究设计出一套小型化呼气检测系统。在进行大量患者组和健康组的对照实验后,通过处理实验数据来验证系统的呼气分析效果。当前电子鼻设备主要使用基于统计的模式识别方法,但这种方法通常需要依赖大量样本数据作为算法研究的基础,而呼气样本的特殊性使其大规模采集非常困难。因此,本文基于机器学习理论,研究出了一套适用于气体信号的处理方法。首先是数据的预处理,其目的是消除样本数据中的不相关信息从而提升数据质量。随后是特征提取,由于原始数据中的冗余信息很多,因此本文通过机器学习理论中的降维方法来提取样本的特征值。具体使用了三种方法,分别是线性降维方法中的主成分分析,基于流形学习的局部线性嵌入和近年来新兴的T分布随机近邻嵌入方法。在分类方法的选择上,本文除了使用基于统计的浅层机器学习模型中的K近邻算法和支持向量机外,还将深度学习中的卷积神经网络方法应用到气体信号的处理中。深度学习方法明确突出了特征学习的重要性,其能够自动学习出更能刻画样本数据本质的特征值,本文最后的分类结果表明:使用卷积神经网络算法对样本数据进行分类,其准确率86.36%、灵敏度92.31%、特异性81.63%,相比KNN的准确率79.20%、灵敏度77.44%、特异性80.63%和SVM的准确率78.28%、灵敏度75.38%、特异性80.63%,均有显著提高。因此,可以认为深度学习方法能够取得更好的分类结果。

关键词：糖尿病呼气分析电子鼻机器学习

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呼气分析在胃癌诊断中的应用进展

疑难病杂志 2018年第8期17卷 856-859页

作者：李继林陈新华内蒙古医科大学研究生院呼和浩特010000 内蒙古医科大学附属人民医院消化内科

胃癌患者的预后依赖于能否得到早期诊断。挥发性有机化合物(VOCs)是一类在常温下以气体形式存在的有机化合物。多项研究表明,胃癌患者呼气中VOCs成分会产生显著变化。应用高敏感度的仪器对呼气进行分析,可以在胃癌早期阶段发现疾病。该... 详细信息

胃癌患者的预后依赖于能否得到早期诊断。挥发性有机化合物(VOCs)是一类在常温下以气体形式存在的有机化合物。多项研究表明,胃癌患者呼气中VOCs成分会产生显著变化。应用高敏感度的仪器对呼气进行分析,可以在胃癌早期阶段发现疾病。该分析具有准确、简便和无创等优点,在胃癌的普查和诊断中有广阔的应用前景。文章对其在胃癌诊断中的应用进展进行综述。

关键词：胃癌挥发性有机化合物呼气分析诊断进展

基于质谱的呼气分析在新型冠状病毒肺炎诊断中的潜力和前景

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国际呼吸杂志 2020年第13期40卷 1008-1013页

作者：刘宜平郭雷李恩有哈尔滨医科大学附属第一临床医学院麻醉科 150001

新型冠状病毒肺炎已成为全球流行性疾病,其实验室诊断方法仍存在假阴性及假阳性。呼气分析作为肺部疾病的诊断和监测手段,由于其无创、快捷简便的优点已经受到广泛关注。随着质谱技术不断进步,越来越多的呼气分析被用于微生物鉴别以及... 详细信息

新型冠状病毒肺炎已成为全球流行性疾病,其实验室诊断方法仍存在假阴性及假阳性。呼气分析作为肺部疾病的诊断和监测手段,由于其无创、快捷简便的优点已经受到广泛关注。随着质谱技术不断进步,越来越多的呼气分析被用于微生物鉴别以及呼气挥发性有机物诊断。这篇文章针对基于质谱技术的呼气分析及用于病毒诊断的研究进行综述,以展望其用于诊断新型冠状病毒肺炎的可能性。

关键词：质谱法呼气分析新型冠状病毒肺炎无创诊断

呼气分析在肺部感染病原体诊断应用的研究进展

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重庆医学 2023年第6期52卷 941-946页

作者：刘沙(综述) 王晓龙(审校) 重庆医科大学附属第二医院急救部 400010

肺部感染病原体的诊断是临床棘手的问题,现有诊断方式仍有欠缺。呼气分析通过检测人体呼出气体中成分的变化,进而寻找其特征性生物标志物,为临床诊断提供辅助信息,因其具有快捷、无创、取样简便等优点,在肺部疾病中的应用受到广泛关注... 详细信息

肺部感染病原体的诊断是临床棘手的问题,现有诊断方式仍有欠缺。呼气分析通过检测人体呼出气体中成分的变化,进而寻找其特征性生物标志物,为临床诊断提供辅助信息,因其具有快捷、无创、取样简便等优点,在肺部疾病中的应用受到广泛关注。尤其随着强大的高分辨率质谱法、多维分离技术及代谢组学等不断发展,使其在疾病的早期诊断与筛查过程中具有较大潜力。该文通过介绍呼出气收集、检测及在肺部疾病诊断中的应用等内容,总结近年来呼气分析在肺部感染领域的相关研究,对国内外呼吸分析诊断技术的应用做一综述。

关键词：呼气分析质谱生物标志物病原体诊断综述

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电子鼻技术在冠心病诊断中的探索性研究

电子鼻技术在冠心病诊断中的探索性研究

作者：蔺甜甜吉林大学

学位级别：硕士

目的:1.通过电子鼻分析冠状动脉性心脏病患者与健康人呼出的气体是否存在明显差异;2.明确电子鼻能否识别出冠状动脉性心脏病患者中已有血管重建指征的高危人群。方法:纳入吉林大学中日联谊医院2023年11月至2024年1月心血管内科40例行冠... 详细信息

目的:1.通过电子鼻分析冠状动脉性心脏病患者与健康人呼出的气体是否存在明显差异;2.明确电子鼻能否识别出冠状动脉性心脏病患者中已有血管重建指征的高危人群。方法:纳入吉林大学中日联谊医院2023年11月至2024年1月心血管内科40例行冠状动脉支架置入治疗的患者呼出的气体样本,其中包括20例急诊PCI患者、20例择期PCI患者,40例明确排除结构性心脏病的健康人群,共计80例,将其分为:实验组1:排除结构性心脏病的健康对照组;实验组2:择期PCI组;实验组3:急诊PCI组;应用E-Switch集气袋采集受试者呼出气体约2L,要求急诊PCI患者在给予双抗及其他药物治疗前进行气体采集,并且至少空腹3-4小时,期间禁吸烟饮酒,排除严重呼吸系统疾病或酸碱平衡紊乱等影响呼出气体的急性事件,并且同时满足本实验排除标准;要求健康人及择期PCI患者于清晨空腹采集,前一天夜间禁食,禁止服用任何药物,禁烟酒,禁止使用含有香料的洗漱用品等,同时满足排除标准,将收集到的基线资料进行统计学分析,于采集当日12小时内检测气体样本,即通过电子鼻中传感器对不同气体的敏感性,将气体化学信号转换为电信号并记录,应用Matlab软件进行分析。结果:本研究应用电子鼻检测健康人群与患者的呼气样本,共80例,首先采用最大值特征结合主成分分析法(PCA)、随机森林模型(RF)对呼出气体进行分析,发现电子鼻可以通过机器学习算法区分健康人群和患病人群,其识别率达98.75%,进一步验证得到急诊PCI患者与择期PCI患者两组之间识别率可达92.5%,为了更客观公正的评判算法的识别效果,应用10折交叉验证,对各类数据特征值及算法进行比较,发现最大值特征结合随机森林模型在健康人群与患病人群,急诊PCI与择期PCI之间均具有最高识别率。结论:1.电子鼻通过对呼出气体的检测可以区分健康人与冠状动脉性心脏病患者;2.电子鼻能够识别出冠状动脉性心脏病患者中已有血管重建指征的高危人群;3.最大值特征结合随机森林模型对健康人群、急诊PCI及择期PCI患者的识别准确率最大。

关键词：电子鼻冠状动脉性心脏病急性冠脉综合征呼气分析 VOCs 心力衰竭

肝癌患者呼气中挥发性标志物的定量分析研究与呼气诊断函数模型的建立

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肝癌患者呼气中挥发性标志物的定量分析研究与呼气诊断函数模型的...

作者：秦涛安徽医科大学

学位级别：硕士

目的建立呼气检测方法学,筛选肝癌患者的挥发性标志物,评价它们诊断肝癌的临床价值,并分析这些标志物在肝癌不同分期和不同AFP水平中浓度情况,最后尝试建立肝癌呼气诊断函数模型。方法使用固相微萃取/气相色谱/质谱联用法对同一健康人... 详细信息

目的建立呼气检测方法学,筛选肝癌患者的挥发性标志物,评价它们诊断肝癌的临床价值,并分析这些标志物在肝癌不同分期和不同AFP水平中浓度情况,最后尝试建立肝癌呼气诊断函数模型。方法使用固相微萃取/气相色谱/质谱联用法对同一健康人的呼气样品进行检测分析,建立呼气检测技术平台。用Tedlar?采样袋收集30份肝癌患者呼气样品,收集27份肝硬化患者和36份健康人的样品作为对照,同时收集周围空气作为参照。经该技术检测样品中的挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs),通过比较健康人与肝癌患者呼气中的VOCs,筛选肝癌的挥发性标志物,使用标准曲线法定量,Mann-Whitney U检验进行组间比较,通过ROC曲线评估它们用于临床肝癌诊断的可行性。用Fisher判别分析建立肝癌诊断函数,通过留一法或对训练组进行组内回代及对验证组进行分类,评估该模型的诊断效力。结果固相微萃取-气相色谱/质谱联用能够满足呼气检测的技术要求。与健康人相比,肝癌患者呼出气体中,有6种VOCs存在显著性差异(P呼气中的浓度依次升高。在健康人与肝癌中,3-羟基-2-丁酮诊断肝癌的灵敏性与特异性可达到83.3%与91.7%;在肝硬化与肝癌人群中,诊断肝癌的灵敏度与特异度可以达到70.0%与70.4%。苯乙烯在健康人与肝硬化组中的浓度差异无显著性(P>0.05);癸烷在肝硬化与肝癌组间的差异亦无显著性(P>0.05)。AFP>400ng/ml与AFP呼气中,这3种VOCs的浓度差异无显著性(P>0.05),在Ⅰ～Ⅱ期与Ⅲ～Ⅳ期肝癌患者呼气中,这3种VOCs的浓度差异亦无显著性(P>0.05)。使用3-羟基-2-丁酮、苯乙烯和癸烷建立的肝癌二分类诊断函数模型,诊断肝癌的灵敏性与特异性可达到86.7%与91.7%。结论通过固相微萃取/气相色谱/质谱联用技术,我们建立了呼气检测的技术平台。使用该技术,筛选出了3-羟基-2-丁酮、苯乙烯和癸烷作为肝癌的挥发性标志物,它们与临床分期及AFP无相关性,可用于肝癌的早期诊断。使用这些标志物建立的肝癌二分类诊断函数模型诊断肝癌的灵敏性与特异性较高。

关键词：肝细胞癌挥发性有机化合物呼气分析诊断函数气相色谱/质谱联用仪