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呼吸分析技术正在成为一种日益重要的无创疾病诊断方法,可用于评估人体健康状况和疾病类型。人体呼吸气体中含有3000多种VOCs,浓度低,气体成分复杂,除了稳定的分子还有自由基。分析某一个呼吸气体成份的绝对浓度对测量技术的灵敏度、选择性以及时间响应都具有很高的要求。基于本课题组前期对肺癌患者和非肺癌患者组进行呼吸气味特异性分子的智能筛选基础上,本文针对肺癌早期病变诱导的一种呼气分子标记物异戊二烯(Isoprene),研究了快速、准确、高效的光腔衰荡光谱技术(cavity ring down spectrosc