基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统

1、    基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统摘要：实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器，讨论分析了跨导放大器-电容(OTAC)连续时间型滤波器的结构、设计和具体实现，使用外部可编程电路对所设计滤波器带宽进行控制，并利用ADS软件进行电路设计和仿真验证。仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为126 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于05 dB，采用18 V电源，TSMC 018m CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状态。关键词：Butte肺癌是目前全世界最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率不断上升。究其原因是肺癌病

2、因不明，发病时间短、转移快、恶性程度高，早期不易诊断，到中、晚期失去了手术机会，患者五年生存率仅为15左右。早期发现可使患者五年内生存率提高到7080。所以早期发现、早期诊断、早期治疗是提高肺癌生存率和降低死亡率的关键。肺癌早期通常无特殊症状，几乎不被医生和病人警觉，并且常用诊断方法难以做到早期发现、早期定性诊断。目前，基于电子鼻的疾病诊断研究主要集中在有关肾病、糖尿病的早期诊断和一些细菌的类型与生长阶段的识别。电子鼻的疾病诊断作为医学诊断无损化的重要方向之一，已经取得了很多成果，但目前还未有通过认证的呼吸诊断仪器的报道。如何进一步改进肺癌的诊断技术、提高各种治疗的疗效等，已经成为近期全世界肿

3、瘤研究领域的重中之重。我国也把肺癌列为全国重点攻关课题。寻找一种更先进的仪器和技术在局部组织发生癌变时即能发现和诊断，即是本电子鼻系统所要完成的工作。本文从相关病理的呼吸气体的侦测和收集、气体传感器阵列的选取及优化设计和模式识别技术的选择等方面对电子鼻肺癌早期诊断系统进行了关键技术的设计，取得了良好的效果。1 电子鼻肺癌早期诊断系统结构电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气体的电子系统。电子鼻主要由气体取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。电子鼻识别气体的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，整个传感器阵列对不同气体的响应图案不同。正是这种区别，才

4、使系统能根据传感器的响应图案识别气味。电子鼻典型的工作流程是：首先，利用呼吸气体收集装置(经过呼吸气体净化和流量控制)把呼吸气体吸取至装有电子传感器阵列的小容器室中；接着，把已初始化的传感器阵列暴露到被测气体中，当挥发性化合物(VOC)与传感器活性材料表面接触时，产生瞬时响应，这种响应被记录并传送到信号处理单元进行分析，与数据库中存储的大量VOC图案进行比较、鉴别，以确定气体类型；最后，清洗气冲洗传感器活性材料表面以去除测毕的气体混合物。在进入下一轮新的测量之前，传感器仍需再次初始化(即工作之前，每个传感器都需用干燥气或某些其他参考气体清洗，以达到基准状态)。电子鼻肺癌早期诊断系统结构如图1所

5、示。                        2 电子鼻肺癌早期诊断系统的设计本文从肺癌患者的呼吸气体中与疾病有较大相关性的有病理意义的气体的侦测、呼吸气体收集装置的设计、气体传感器阵列的选取及优化设计和模式识别技术的选择等方面进行了关键技术的设计。2.1 呼吸气体的侦测大约有200种以上的化合物已在人类的呼气中被侦测出，其中某些气体与肺癌相关，因此利

6、用呼气检测疾病是可行的方法。其优点是非侵入式、简单、快速，故具有极高的应用发展潜力。与医院结合，选取合适的气敏传感器与检测方法，检测肺癌患者的呼出气体中苯乙烯、癸烷、十一烷等22种有机挥发性(VOCs)特征气体的浓度是很有前景的肺癌无创伤诊断与监护方法。2.2 呼吸气体收集装置的设计由于呼气中所产生与肺癌相关的气体浓度很低(通常在ppb层级)，而传统的呼气检测方式是根据标准的呼气采样程序后，再以气相色谱质谱分析仪判定化合物种类，其分析过程必须将大量的呼气样品(约需3L的呼气样品)浓缩后，才可达到仪器能侦测的极限值。此方法不仅仪器昂贵、耗时且需大量的样品检体。而电子鼻所需的分析成本不高，且所需呼

7、气样品量仅10ml左右，操作简单、反应快速(数分钟)。呼吸气体的收集在电子鼻的肺癌早期诊断系统中占有极其重要的地位，气体收集装置的结构如图2所示。                                 图2中箭头表示清洗气和呼吸气体的流动方向。整个气体收集装置经过气体清洗后，通过吹气口将测试者的呼吸气体呼入。经过一系列的水分和无关气体的清除后，通过流量计控制气体的流速和微处理器的定时采集，再经过加热器除去非活性气体。2.3 气体传感器阵列的选取和优化设计在该电子鼻系统中，气体传感器阵列是关键因素。影响气敏传感器性能的主要因素有材料及成模技术、应用溶凝胶技术制备敏感模、工作状态及工作环境等。此外，还要考虑初始过程响应和氧分压对