摘要
本申请公开了一种基于呼气VOC的肺部疾病辅助分析方法及相关设备,该方法可获取气体分类模型,及,目标对象的呼出气体的色谱‑质谱联用分析谱图;确定用于反映肺部机能状况的分类标志物;从色谱‑质谱联用分析谱图中识别每个分类标志物所对应的特征峰,并确定每个分类标志物的标志物峰面积;利用气体分类模型基于各个标志物峰面积,确定呼出气体是否表明目标对象患有肺部疾病,并在确定目标对象患有肺部疾病时,确定呼出气体对应肺部疾病类别。可见,本申请可利用气体分类模型,结合呼出气体中可表征肺部机能状况的多个分类标志物的峰面积,分类呼出气体,在降低数据分析难度的同时,提高分类结果的可靠性,为肺部诊断提供可靠的诊断方向。
技术关键词
分类标志物
辅助分析方法
质谱联用分析
逻辑回归模型
气体
呼气
疾病
随机森林模型
交叉验证法
信噪比
矩阵
辅助分析装置
色谱
对象
偏最小二乘法
锚点
生理
分析设备
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机器学习预测方法
可逆燃料电池
数值仿真
广义回归神经网络
气体传感器
集合经验模态分解
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曲线