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1、⑧論文作者簽名:指導(dǎo)教師簽名:論文評閱人1:評閱人2:評閱人3:評閱人4:評閱人5:答辯委員會(huì)主席:委員1:委員2:委員3:委員4:委員S:答辯日期:2012年3月13日浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要通過檢測呼出氣體進(jìn)行疾病診斷的研究已經(jīng)有將近40年的歷史了,近幾年有許多研究者將呼出氣體中揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOCs)的檢測應(yīng)用于肺癌診斷,但對于肺癌的特征性VOCs成分及其產(chǎn)生機(jī)制還沒有形成統(tǒng)一的結(jié)論另外,也有許多研究者檢測了呼出氣體冷凝物
2、(EBC)中肺癌的標(biāo)志物,如癌胚抗原(CEA)等。呼吸檢測是一種快速,無創(chuàng),新穎的檢測手段,具有廣闊的應(yīng)用前景。本論文分析了呼出氣體中揮發(fā)性肺癌標(biāo)志物和呼出氣體冷凝物中非揮發(fā)性肺癌標(biāo)志物,并用自行研制的電子鼻來檢測呼出氣體中肺癌特征性VOCs。主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:本論文進(jìn)一步分析了前期於錦等人從采集的85例肺癌患者,70例肺部良性疾病患者以及88例健康人呼吸氣體樣本的質(zhì)譜數(shù)據(jù)中提取出的41種內(nèi)源性VOCs分析了每一種VOCs的RO
3、C曲線,并根據(jù)它們各自的ROC曲線下面積和統(tǒng)計(jì)學(xué)差異P值,選出了25種在肺癌組和對照組有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的VOCs,作為肺癌特征性標(biāo)志物。然后又采用線性判別式分析,建立最佳肺癌診斷模型,該最佳模型的敏感度和特異性分別達(dá)到了9529%和9620%。我們實(shí)驗(yàn)室自行研制了兩臺電子鼻用來檢測呼出氣體中的VOCs,一臺基于金屬氧化物半導(dǎo)體(MOS)傳感器,一臺基于聲表面波(SAW)傳感器。本論文開發(fā)了兩套軟件,一套是與基于MOS傳感器的CNeNoseI
4、I呼吸檢測電子鼻配套的檢測分析軟件,該軟件主要完成對儀器的控制和對傳感器數(shù)據(jù)的處理分析。另一套軟件是MOSSAW復(fù)合傳感器肺癌診斷軟件,該軟件實(shí)現(xiàn)的是對MOS傳感器和SAW傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并建立肺癌診斷模型本論文采用這兩臺電子鼻分析了42例健康人和47例肺癌患者呼出氣體樣本,從數(shù)據(jù)處理后的傳感器響應(yīng)曲線中提取出138個(gè)特征值。同時(shí)分析了這些特征值各自的ROC曲線,根據(jù)ROC曲線下面積提取出53個(gè)對區(qū)分肺癌組和健康組有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的特征
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