Детальная информация

Название: Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии // Оптика и спектроскопия. – 2023. – С. 825-831
Авторы: Голяк Иг. С.; Бережанский П. В.; Седова А. Ю.; Гутырчик Т. А.; Небритова О. А.; Морозов А. Н.; Анфимов Д. Р.; Винтайкин И. Б.; Коноплева А. А.; Дёмкин П. П.; Фуфурин И. Л.
Выходные сведения: 2023
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Физика; Спектроскопия; лазерная спектроскопия; инфракрасная спектроскопия; выдыхаемый человеком воздух; диагностика заболеваний; машинное обучение; квантово-каскадные лазеры; хронические заболевания
УДК: 535.33
ББК: 22.344
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: Другой
Язык: Русский
DOI: 10.21883/OS.2023.06.55917.109-23
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\71763

Разрешенные действия: Посмотреть

Аннотация

Исследованы инфракрасные спектры воздуха, выдыхаемого несколькими группами волонтеров: страдающих диабетом первого типа, бронхиальной астмой и пневмонией. Для регистрации инфракрасных спектров применен перестраиваемый квантово-каскадный лазер, излучающий в диапазоне длин волн от 5.3 до 12.8 mum в импульсном режиме с шириной импульса 50 ns, мощностью до 150 mW и шагом перестройки 1 cm{-1}. Лазер оптически сопряжен с астигматической газовой кюветой типа Эрриота с длиной оптического пути 76 m. Обнаружено отличие интенсивности селективных линий молекул-биомаркеров в спектрах выдыхаемого воздуха здоровых волонтеров от аналогичных показателей волонтеров, страдающих определенным заболеванием. На примере таких методов, как метод опорных векторов (SVM), метод k-ближайших соседей (k-NN) и алгоритм случайного леса (RandomForest), показана возможность классификации волонтеров по инфракрасным спектрам их выдыхаемого воздуха. Применение методов понижения размерности (PCA и t-SNE) позволило повысить точность классификации болезней до 98% по метрике accuracy.

Статистика использования

stat Количество обращений: 19
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика