Details
| Title | Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии // Оптика и спектроскопия. – 2023. – С. 825-831 |
|---|---|
| Creators | 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. |
| Imprint | 2023 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Физика; Спектроскопия; лазерная спектроскопия; инфракрасная спектроскопия; выдыхаемый человеком воздух; диагностика заболеваний; машинное обучение; квантово-каскадные лазеры; хронические заболевания |
| UDC | 535.33 |
| LBC | 22.344 |
| Document type | Article, report |
| File type | Other |
| Language | Russian |
| DOI | 10.21883/OS.2023.06.55917.109-23 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\71763 |
| Record create date | 9/26/2023 |
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.
Access count: 27
Last 30 days: 4
