[发明专利]一种基于机器学习的呼出气体检测方法和系统有效
| 申请号： | 201911311102.4 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111540463B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 陈锦明;贺庆国;程建功 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G01N27/12 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 200050 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的呼出气体检测方法和系统，涉及气体分析技术领域。该基于机器学习的呼出气体检测方法包括以下步骤：获取多组传感器阵列中各组传感器阵列对人体呼出气体中含氮气体的电信号，其中，含氮气体包括氨气、正丙胺、二乙胺和三乙胺；使用气体检测模型对电信号进行分析，确定人体呼出气体中含氮气体的浓度，其中，气体检测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括电信号和电信号所对应的气体参数标签；根据含氮气体的浓度，作出肾脏疾病诊断结果。本发明能够快速、高效地获得呼出气体中含氮气体的浓度值，对于人体肾脏疾病检测具有重要的意义，同时在呼出气体检测中具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 呼出 气体 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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