基于金属氧化物的气体传感器阵列用于复杂混合物的VOCs测定,使用机器学习
Shivam Singh1, Sajana S1, Poornima Varma2
1School of Physics, Indian Institute of Science Education and Research, Thiruvananthapuram, Kerala, 695551, India.
这项研究开发了一种金属氧化物传感器阵列,用于非侵入性疾病检测. 机器学习准确地识别了呼吸混合物中的四种挥发性有机化合物 (VOC),使得疾病诊断成为可能.
科学领域:
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 分析化学 分析化学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 使用气息挥发性有机化合物 (VOC) 进行非侵入性疾病检测是一种有前途的诊断方法.
- 在复杂的混合物中精确识别和量化多种VOC仍然是一个重大挑战.
研究的目的:
- 开发一种金属氧化物传感器阵列,能够检测和量化呼吸中的多种VOC.
- 应用机器学习算法来准确分析传感器对VOC混合物的反应.
主要方法:
- 使用直流反应喷射制造三组合金属氧化物传感器阵列 (NiO-Au,CuO-Au,ZnO-Au).
- 传感器阵列暴露于单个和混合度的乙醇,乙,烯和.
- 使用各种机器学习算法分析传感器响应数据,包括随机森林 (RF) 和K-Nearest Neighbor (KNN).
主要成果:
- 传感器阵列表现出对不同VOCs的高交叉敏感性.
- 在混合物中的VOC分类中,KNN和RF算法实现了99%以上的准确性.
- 在KNN回归分析中,R2值高于0.99,单个VOC的低检测极限 (LOD).
结论:
- 开发的金属氧化物传感器阵列与机器学习相结合,可以同时准确地分类和量化多个VOC.
- 这项技术具有非侵入性疾病诊断和治疗监测的巨大潜力.
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