Проведен обзор получения масс-спектров, их обработки и классификации. Разработаны модели искусственных нейронных сетей для классификации масс-спектров выдыхаемых газов человека. Исследовано влияние параметров нейросетей на качество обработки данных, предложены методы улучшения качества диагностики проб выдыхаемых газов человека. Проведено сравнение трех типов нейросетей, выявлены наиболее перспективные направления для дальнейших исследований в области неинвазивных типов медицинской диагностики.

A review of the acquisition of mass spectra, their processing and classification is carried out. Models of artificial neural networks for the classification of mass spectra of human exhaled gases have been developed. The influence of the parameters of neural networks on the quality of data processing was investigated, methods for improving the quality of diagnostics of samples of human exhaled gases were proposed. The comparison of three types of neural networks is carried out, the most promising directions for further research in the field of non-invasive types of medical diagnostics are identified.