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质子转移反应-飞行时间质谱检测呼出气体中痕量挥发性有机物 被引量：4
1
作者 韩明聪 董俊国 +3 位作者 彭真 徐丽 程平 周振 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1109-1115,共7页
通过对自主研制的质子转移反应飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)进样口的改造,实现了对呼出气体的实时、在线定量检测,并对23名志愿者(11名男性健康受试者、11名女性健康受试者和1名胃病患者)的呼出气体进行28天的实时在线监测。结果表明,健康... 通过对自主研制的质子转移反应飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)进样口的改造,实现了对呼出气体的实时、在线定量检测,并对23名志愿者(11名男性健康受试者、11名女性健康受试者和1名胃病患者)的呼出气体进行28天的实时在线监测。结果表明,健康人群呼出气体中主要的挥发性有机物(VOCs)为甲醛、丙烯、乙醛、丙酮、异丙醇和异戊二烯等,浓度基本服从对数正态分布,且甲醛、丙烯、异丙醇主要集中在40~100 ppb浓度范围内,乙醛的浓度主要集中在80~180 ppb浓度范围内,丙酮主要集中在500~1500 ppb浓度范围内,异戊二烯主要集中在8~20 ppb的浓度范围内;呼出气体浓度在性别上也存在差异,其中,受试人群中男性呼出气体中丙酮的浓度高于女性,而乙醛和异丙醇浓度低于女性。胃病患者的呼出气体中甲醛和丙酮含量明显高于健康人群;乙醇和乙醛是饮酒者呼出气体的主要标志物,乙醛是乙醇的代谢产物,随着乙醇浓度的变化而变化。 展开更多
关键词 呼出气体分析 质子转移反应-飞行时间质谱 呼出气体标志物 浓度分布
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良恶性肺结节患者的CT影像学指标、血清学指标及呼出气体中VOCs的差异 被引量：7
2
作者 鄢骑兵 喻茂文 谭辉 《影像科学与光化学》 CAS 北大核心 2023年第1期147-152,共6页
本研究探讨肺恶性结节和良性结节患者的CT影像学指标、血清学指标及呼出气体中的挥发性有机化合物(VOCs)的差异。共纳入198例肺结节患者,其中120例肺癌患者(恶性结节组)和78例良性结节患者(良性结节组),对所有患者进行基于人工智能影像... 本研究探讨肺恶性结节和良性结节患者的CT影像学指标、血清学指标及呼出气体中的挥发性有机化合物(VOCs)的差异。共纳入198例肺结节患者,其中120例肺癌患者(恶性结节组)和78例良性结节患者(良性结节组),对所有患者进行基于人工智能影像筛查系统的胸部CT检查。通过qRT-PCR法检测血清中miRNA-21-5p和miRNA-574-5p表达水平。采用ELISA法检测患者血清中的肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)水平。采用气相色谱质谱联用仪(GC-MS)分析患者呼出气体中的VOCs。结果显示,恶性结节组直径较良性结节组直径更长,恶性结节组出现毛刺征、气管征、血管征、空泡征和胸膜牵拉的比例远大于良性结节组(P<0.05)。恶性结节组的血清CYFRA21-1、NSE、CEA、miRNA-21-5p和miRNA-574-5p水平均高于良性结节组(P<0.05),恶性结节组呼出气体中的3-丙基甲苯、正丙苯、甲苯和B-柏木烯与良性结节组有显著差异(P<0.05)。本研究表明,肺恶性结节和良性结节患者的CT影像学指标、血清学指标及呼出气体中的VOCs存在差异,这三种检查手段的联合可能有利于肺癌的早期筛查和诊断。 展开更多
关键词 肺癌 肺结节 胸部CT 血清学指标 呼出气体标志物 早期筛查
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基于卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物识别算法 被引量：5
3
作者 罗小刚 张承丹 +3 位作者 侯长军 霍丹群 杨眉 雷靳灿 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第4期134-137,共4页
卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体,不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法,并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过... 卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体,不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法,并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过计算卟啉传感器阵列中各点的主成分得分选出敏感点,保留各气体敏感点的值,并组成识别模板作为BP神经网络的输入层,达到去除冗余数据的目的。通过实验对比聚类分析结果、未降维数据的BP神经网络识别结果及已经PCA降维后的数据作为输入的BP神经网络识别结果,证明提出的算法可以更加精确地识别不同的肺癌标志性气体。 展开更多
关键词 卟啉传感器阵列 肺癌呼出标志物 气体识别 神经网络 主成分得分
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基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究 被引量：1
4
作者 雷靳灿 侯长军 霍丹群 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期28-31,共4页
针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统... 针对肺癌呼出挥发性有机气体(VOCs)中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明:该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。 展开更多
关键词 荧光卟啉传感器阵列 肺癌呼出标志物 小波分析 层次聚类分析 主成分分析
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