【摘 要】
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目的:运用电子鼻技术探讨2型糖尿病（T2DM）患者及其虚实病性间的口腔呼气的气味识别。方法:选择200例T2DM患者和100名健康者,运用基于薄膜型气体传感器阵列技术的医用电子鼻（EN0l1103-A）采集口腔呼气的气味图谱,采用支持向量分类机的方法识别T2DM患者和健康者的气味图谱特征,同时选择气味图谱响应曲线的振幅和斜率作为图谱特征参数,比较和识别T2DM虚实病性间的气味图谱特征。结果:1采用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.81373552）； 福建省自然科学基金项目（No.2014J01362）； 福建省发改委产业技术开发项目； 福建省中医药科研项目（No.wzpw201313）～～；
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目的:运用电子鼻技术探讨2型糖尿病（T2DM）患者及其虚实病性间的口腔呼气的气味识别。方法:选择200例T2DM患者和100名健康者,运用基于薄膜型气体传感器阵列技术的医用电子鼻（EN0l1103-A）采集口腔呼气的气味图谱,采用支持向量分类机的方法识别T2DM患者和健康者的气味图谱特征,同时选择气味图谱响应曲线的振幅和斜率作为图谱特征参数,比较和识别T2DM虚实病性间的气味图谱特征。结果:1采用支持向量分类机的方法,选择高斯核对T2DM患者和健康者的气味图谱特征的识别准确率高达88.04%。2T2DM患者实证组的气味图谱响应曲线D的振幅高于虚实夹杂组（P＜0.05）;实证组的气味图谱响应曲线D的斜率显著高于虚证组和虚实夹杂组（P＜0.01）,虚证组和虚实夹杂组的气味图谱响应曲线G的斜率显著高于实证组（P＜0.05,P＜0.01）。3在响应曲线G的斜率特征上,采用Fisher判别分析对T2DM实证组、虚证组及虚实夹杂组的气味图谱特征的识别准确率分别为75.0%、74.6%、52.9%,对全部案例的识别准确率为62.4%。结论:运用电子鼻技术可以较准确地识别T2DM患者口腔呼气的气味特征,并能初步判断T2DM的虚实病性。电子鼻技术可以为中医嗅诊客观化研究提供新的手段和方法。
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