基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電子鼻肺癌早期診斷系統(tǒng)

　　目前，基于電子鼻的疾病診斷研究主要集中在有關腎病、糖尿病的早期診斷和一些細菌的類型與生長階段的識別。電子鼻的疾病診斷作為醫(yī)學診斷無損化的重要方向之一，已經(jīng)取得了很多成果，但目前還未有通過認證的呼吸診斷儀器的報道。如何進一步改進肺癌的診斷技術(shù)、提高各種治療的療效等，已經(jīng)成為近期全世界腫瘤研究領域的重中之重。我國也把肺癌列為全國重點攻關課題。尋找一種更先進的儀器和技術(shù)在局部組織發(fā)生癌變時即能發(fā)現(xiàn)和診斷，即是本電子鼻系統(tǒng)所要完成的工作。本文從相關病理的呼吸氣體的偵測和收集、氣體傳感器陣列的選取及優(yōu)化設計和模式識別技術(shù)的選擇等方面對電子鼻肺癌早期診斷系統(tǒng)進行了關鍵技術(shù)的設計，取得了良好的效果。

        1 電子鼻肺癌早期診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　電子鼻是利用氣體傳感器陣列的響應圖案來識別氣體的電子系統(tǒng)。電子鼻主要由氣體取樣操作器、氣體傳感器陣列和信號處理系統(tǒng)三種功能器件組成。電子鼻識別氣體的主要機理是在陣列中的每個傳感器對被測氣體都有不同的靈敏度，整個傳感器陣列對不同氣體的響應圖案不同。正是這種區(qū)別，才使系統(tǒng)能根據(jù)傳感器的響應圖案識別氣味。

　　電子鼻典型的工作流程是：首先，利用呼吸氣體收集裝置(經(jīng)過呼吸氣體凈化和流量控制)把呼吸氣體吸取至裝有電子傳感器陣列的小容器室中；接著，把已初始化的傳感器陣列暴露到被測氣體中，當揮發(fā)性化合物(VOC)與傳感器活性材料表面接觸時，產(chǎn)生瞬時響應，這種響應被記錄并傳送到信號處理單元進行分析，與數(shù)據(jù)庫中存儲的大量VOC圖案進行比較、鑒別，以確定氣體類型；最后，清洗氣沖洗傳感器活性材料表面以去除測畢的氣體混合物。在進入下一輪新的測量之前，傳感器仍需再次初始化(即工作之前，每個傳感器都需用干燥氣或某些其他參考氣體清洗，以達到基準狀態(tài))。電子鼻肺癌早期診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        2 電子鼻肺癌早期診斷系統(tǒng)的設計

　　本文從肺癌患者的呼吸氣體中與疾病有較大相關性的有病理意義的氣體的偵測、呼吸氣體收集裝置的設計、氣體傳感器陣列的選取及優(yōu)化設計和模式識別技術(shù)的選擇等方面進行了關鍵技術(shù)的設計。

　　2.1 呼吸氣體的偵測

　　大約有200種以上的化合物已在人類的呼氣中被偵測出，其中某些氣體與肺癌相關，因此利用呼氣檢測疾病是可行的方法。其優(yōu)點是非侵入式、簡單、快速，故具有極高的應用發(fā)展?jié)摿?。與醫(yī)院結(jié)合，選取合適的氣敏傳感器與檢測方法，檢測肺癌患者的呼出氣體中苯乙烯、癸烷、十一烷等22種有機揮發(fā)性(VOCs)特征氣體的濃度是很有前景的肺癌無創(chuàng)傷診斷與監(jiān)護方法。

　　2.2 呼吸氣體收集裝置的設計

　　由于呼氣中所產(chǎn)生與肺癌相關的氣體濃度很低(通常在ppb層級)，而傳統(tǒng)的呼氣檢測方式是根據(jù)標準的呼氣采樣程序后，再以氣相色譜質(zhì)譜分析儀判定化合物種類，其分析過程必須將大量的呼氣樣品(約需3L的呼氣樣品)濃縮后，才可達到儀器能偵測的極限值。此方法不僅儀器昂貴、耗時且需大量的樣品檢體。而電子鼻所需的分析成本不高，且所需呼氣樣品量僅10ml左右，操作簡單、反應快速(數(shù)分鐘)。呼吸氣體的收集在電子鼻的肺癌早期診斷系統(tǒng)中占有極其重要的地位，氣體收集裝置的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2中箭頭表示清洗氣和呼吸氣體的流動方向。整個氣體收集裝置經(jīng)過氣體清洗后，通過吹氣口將測試者的呼吸氣體呼入。經(jīng)過一系列的水分和無關氣體的清除后，通過流量計控制氣體的流速和微處理器的定時采集，再經(jīng)過加熱器除去非活性氣體。

　　2.3 氣體傳感器陣列的選取和優(yōu)化設計

　　在該電子鼻系統(tǒng)中，氣體傳感器陣列是關鍵因素。影響氣敏傳感器性能的主要因素有材料及成模技術(shù)、應用溶凝膠技術(shù)制備敏感模、工作狀態(tài)及工作環(huán)境等。此外，還要考慮初始過程響應和氧分壓對氣敏傳感器特性的影響。

　　氣體傳感器陣列的性能直接決定了系統(tǒng)的識別能力、識別范圍、使用壽命等，因而如何構(gòu)成陣列以提高電子鼻系統(tǒng)的性能成為重要的研究課題。傳感器陣列的參數(shù)選擇主要是：陣列規(guī)模、傳感器類型及其選擇性、穩(wěn)定性、噪聲水平以及熱敏特性等。

　　電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列可以是單片集成陣列，也可以由多個分立元件構(gòu)成。當使用的陣列單元較多時，單片集成的陣列顯示出尺寸小、功耗低的優(yōu)點；另一方面，分立器件的性能也在不斷得到提高。不論采用哪種陣列，陣列的規(guī)模和尺寸都非常重要。適當增加陣列單元數(shù)目，會得到更好的系統(tǒng)識別能力，但有時陣列單元的增加并不能改善系統(tǒng)的識別效果，并且較大規(guī)模的陣列，其功耗也較大，單元之間的熱干擾也比較嚴重，這將增加系統(tǒng)集成的難度。構(gòu)成陣列時，還要考慮陣列各單元的選擇性。如果各單元對于特定氣體具有較好的選擇性，則陣列對這些氣體及其混合氣體的識別能力就比較強，但其能夠識別的氣體種類就會減少，對于更多成分的復雜混合氣體的識別能力就比較弱。在構(gòu)造傳感器陣列時可以采用選擇性不強、具有較寬的響應范圍的傳感器件，通過模式識別技術(shù)提升系統(tǒng)選擇性和精度，同時針對不同的識別對象，加入個別選擇性較好的單元，以簡化陣列。在陣列單元選擇方面，有采用測試結(jié)果的正態(tài)分布特性、相對標準方差分析、相關系數(shù)分析等方法。本系統(tǒng)中，交叉響應特性、陣列穩(wěn)定性是傳感器陣列單元選擇的主要目標。

　　2.4 模式識別技術(shù)的選擇

　　利用陣列中氣體傳感器的交叉選擇性對被測介質(zhì)形成高維響應模式，結(jié)合模式識別技術(shù)，可以對單一氣體進行定性分析或確定混合氣體中的特定分量。氣體傳感器的響應通常具有較強的非線性，所以常規(guī)的模式識別方法，如主成分分析法、偏最小二乘回歸法、歐幾里德聚類分析法等受到限制(大多數(shù)常規(guī)分類法是線性方法，假設響應向量位于歐幾里德空間，被測對象的濃度與傳感器的響應呈線性關系。只有當氣體和氣味的濃度很低時，情況才如此)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠處理非線性數(shù)據(jù)，能夠容忍傳感器的漂移和噪聲，魯棒性好，預報正確率也比常規(guī)方法高。

　　由于傳感器的響應值與所測氣體成分之間的關系非常復雜，很難用明確的數(shù)學關系表達，因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)建立傳感器陣列響應信號與測量氣體之間的映射關系。徑向基函數(shù)RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡在一定程度上可克服局部最小和效率低等問題，在函數(shù)逼近方面與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相比有著明顯的優(yōu)勢。綜合以上分析，本系統(tǒng)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別方法。圖3是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)。

        RBF神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、中間層(隱層) 和輸出層組成。在此, 輸入層僅對數(shù)據(jù)信息進行傳遞，而不進行任何變換。隱層神經(jīng)元的核函數(shù)(或稱作用函數(shù))取為高斯函數(shù)，對輸入信息進行空間映射變換。輸出層神經(jīng)元的作用函數(shù)為Sigmoid函數(shù)，對隱層神經(jīng)元輸出的信息進行線性加權(quán)后輸出，作為網(wǎng)絡的輸出結(jié)果。采用監(jiān)督學習的方法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，以確定網(wǎng)絡的中心、寬度和調(diào)節(jié)權(quán)重。從測試樣本中，隨機抽取80個樣本中的60個為訓練集，其余20個為測試集，在不同的溫度和濕度條件下，分別做三次實驗。

　　網(wǎng)絡訓練參數(shù)動量因子α＝0.09，學習因子η＝10.12，最大訓練次數(shù)為20 000次，目標誤差為0.01，訓練時間約3min，網(wǎng)絡達到目標誤差要求。將訓練好的網(wǎng)絡對樣本進行測試，結(jié)果如表1所示。對于三次實驗，正確的判別結(jié)果達到了90%以上。這樣的結(jié)果是令人滿意的，說明本應用可以及早發(fā)現(xiàn)肺癌患者。

        本文建立了一套能快速準確地診斷肺癌的電子鼻系統(tǒng)。該電子鼻系統(tǒng)由傳感器陣列組成。在數(shù)據(jù)處理中，對所得的傳感器數(shù)據(jù)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行模式識別處理，選取不同的溫度和濕度條件，進行了三次實驗。整個測試過程除了樣本放入時需要頂空氣體穩(wěn)定2 min左右和采集傳感器與樣本氣體反應數(shù)據(jù)需要2 min左右外，其他數(shù)據(jù)處理幾乎不到半分鐘，因此測試一個樣本的時間不超過5 min。但由于所研制的電子鼻還處于實驗室階段，仍有許多需要進一步研究的問題，如在裝置上，如何改進現(xiàn)有裝置、優(yōu)化傳感器陣列；在數(shù)據(jù)處理方面，特征值的提取、模式識別算法的改進等。

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