AIRSENSE電子鼻解鎖中醫嗅診數字化方法研究

在中醫的悠久曆史中，望、聞、問、切四診法是診斷疾病的重要手段。其中，嗅診通過辨别患者身體散發的氣味來輔助診斷
，有著(zhe)數千年的應用曆史。然而，由於氣體的不穩定性與易揮發性，嗅診在客觀化和數字化的研究進程中面臨諸多挑戰，發展相對緩慢。近年來，随著(zhe)科技的飛速發展，仿生嗅覺技術爲中醫嗅診的數字化帶來瞭(le)新的契機，爲深入探究這一現象，科研人員引入瞭(le) AIRSENSE 電子鼻技術，試圖解鎖中醫嗅診背後的氣味密碼。

01AIRSENSE 電子鼻技術原理
AIRSENSE 電子鼻採用瞭先進的 MOS 傳感器陣列技術 。以其經典的 PEN3 型電子鼻爲例，它配備瞭 10 個不同的金屬氧化物傳感器，這些傳感器如同人類嗅覺系統中的不同嗅覺受體，各自對特定種類或範圍的氣體具有敏感性 。當氣體分子接觸到傳感器表面時，會發生物理或化學反應，導緻傳感器的電學性能（如電阻、電容等）發生變化 。傳感器将這種變化轉化爲電信号輸出，不同氣體引發的不同傳感器響應模式，就構成瞭該氣體特别的 “氣味指紋" 。通過模式識别算法和數學分析方法，電子鼻能夠對這些 “氣味指紋" 進行解析和比對
，從而實現對氣體的定性判斷和定量預測 。

02中醫嗅診數字化實驗

1研究設計和數據採集
選取 107 名慢性肺炎患者（男 67 例，女 40 例，30-75 歲）和 88 名健康志願者（男 50 例，女 38 例，30-55 歲），使用 PEN3 電子鼻進行口腔氣味檢測。
實驗嚴格規範採集流程：
採集時間限定於上午 8:00-12:00，確保生理狀态一緻性；
受試者需提前 1 小時禁食禁飲，並用純淨水漱口，排除外界幹擾；
通過消毒氣體存儲袋收集 1000mL 呼氣樣本，常溫保存後轉移至實驗室檢測。
檢測環境控制在溫度 25℃、濕度 < 85% 的條件下，每次採樣 120 秒，傳感器沖洗 180 秒，每份樣本連續採集 12 次，最終獲得 2340 個數據文件，構建起包含 120s×10 傳感器維度的氣味數據庫。
2氣味響應曲線
氣味樣品經PEN3電子鼻檢測後，得到響應曲線見圖1。圖1顯示，傳感器W5S(S2）反應靈敏，病患者1号和病患者2号的S2響應值爲18.5~21.9；健康者1号和健康者2号的S2響應值爲13.7~15.8。

3智能分析系統構建
研究團隊基於 Python 技術框架，結合 BP 神經網絡算法構建嗅診分析系統
：
數據預處理：利用 Pandas 庫将二維數組形式的傳感器數據轉換爲統一格式，标記患病狀态（1 = 患病，0 = 健康）；
神經網絡設計：採用四層結構（輸入層、兩層隐藏層、輸出層），通過對比 Relu、Sigmoid、Tanh 等激活函數與 Binary_crossentropy、Mse 等損失函數的組合效果，確定模型參數；
系統實現：結合 PyQT5 與 QT Designer 技術，開發出具備數據導入、指紋圖譜查看及智能預測功能的可視化界面，實現從氣味數據到診斷結果的一鍵式分析。
4實驗結果
嗅診分析系統訓練：通過對比不同激活函數（Relu、Sigmoid、Tanh）和損失函數（Binary_crossentropy、Mse）的組合，發現以 relu 爲激活函數、binary_crossentropy 爲損失函數、adam 爲優化器的 BP 神經網絡模型表現最佳。
系統測試：使用 30% 的測試集（342 個數據文件）進行測試，預測準確率達 99.1%，其中 90 個健康者數據和 249 個患者數據預測正確。

03結論

該研究基於(yú)仿生嗅覺技術，利用AIRSENSE電子鼻和BP神經網絡算法構建的嗅診分析系統，爲中醫嗅診的數字化方法研究提供瞭(le)參考，爲中醫四診的客觀化、數字化發展提供瞭(le)新手段和新方向。