基于电子鼻的社区获得性肺炎常见病位间的气味图谱特征识别

论文摘要

目的:探讨基于电子鼻的社区获得性肺炎(CAP)患者不同病位的口腔呼气的气味图谱特征,为本病的中医诊断提供新的思路和方法。方法:选择201例CAP患者及110名健康者,收集其四诊信息并运用电子鼻采集口腔呼气的气味图谱,分析CAP患者的常见病位证素特点以及其口腔呼气的气味图谱特征。结果:CAP的病位证素出现频数从高到低依次为肺、表、肝、脾;CAP患者与健康者的气味图谱特征辨识:采用KNN聚类方法,其识别准确率最高可达99.19%;CAP患者常见病位的气味图谱特征辨识:采用决策树方法,其识别率最高的是肝组,可达93.03%。结论:运用电子鼻能识别CAP及其不同病位间的口腔气味图谱特征,为该病的临床诊断提供参考。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周福,连梨梨,张劲松,吴敏,林雪娟

关键词: 社区获得性肺炎,证素,病位,气味图谱,电子鼻,决策树,人工神经网络,最邻近分类算法

来源: 中华中医药杂志 2019年12期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,信息科技

专业: 中医学,自动化技术

单位: 福建中医药大学中医证研究基地,福建省中医健康状态辨识重点实验室,福建省2011中医健康管理协同创新中心,福建中医药大学附属晋江中医院

基金: 国家自然科学基金项目(No.81373552),福建省自然科学基金项目(No.2018J01892),福建省2011中医健康管理协同创新项目(No.JG2017009-协同),载人航天领域预先研究项目(No.020104)~~

分类号: R259;TP18

页码: 5954-5956

总页数: 3

文件大小: 1601K

下载量: 149

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