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离子迁移谱技术具有高灵敏度(ppb以下范围),快速响应(ms范围),紧凑设计,大气压操作和分离异构化合物的能力等优点。由于离子迁移谱仪不能在真空中工作,离子运动并不简单。在带电离子和漂移气体的中性粒子之间发生大量的离子 - 分子相互作用。因此,IMS中的离子分离不仅仅基于它们的质量,而且基于它们的横截面。这为IMS技术提供了快速分离异构体的优点。在本实验室报告中,我们将展示AIMS技术分离异构化合物的能力。
膀胱镜检查,膀胱肿瘤的标准诊断,是不舒服,侵入性、昂贵的。可用的尿液标记系统都缺乏准确性。测量尿液中的挥发性有机化合物(VOC)是一种很有前途的选择。该试点研究评估了用电子鼻鉴别膀胱癌患者尿液和健康对照的可行性。
本文对不同水果采收过程中不同的田间问题进行了广泛的综述,并对这些问题如何对世界各地的水果腐败产生重大影响进行了综述。本文还综述了各种无损检测技术(电子鼻、光谱学、超声波、成像等)以及用于不同果品品种质量评价的各种数据处理算法(数据处理、特征提取、数据融合等)。在水果质量评估的背景下,还探讨了多种无损检测技术融合的范围、挑战和瓶颈。根据传感技术、应用、预测能力、成本、可访问性和可靠性,还对全球市场上的各种产品进行了评估。
本文将动态嗅觉测量和气相色谱-质谱/嗅觉测量相结合,研究了不同技术的电子鼻对垃圾处理厂臭气排放的响应,以实现对环境的监测。建立和改进清洁生产技术。在垃圾处理厂检测到三种影响最大的恶臭源:沼气,一种城市固体废物机械处理的副产品,有机物含量低,污泥经过压缩和脱水处理城市污水。臭气影响最主要的来源是污泥,臭气影响的主要原因是芳烃(特别是1,3,5-三甲基苯)、脂肪族烃、萜烯和硫挥发物(甲基二硫化物、二硫化碳、二甲基三硫化物)
Cyranose 320的测量基于32传感器NoseChip®暴露于挥发物时每个化学传感器的电阻变化。将牛奶样品(5ML)用移液管移入淡黄色玻璃瓶(20ML)中,用橡胶隔垫和瓶盖密封,每瓶顶空挥发物与液体样品的比例为3:1。将样品置于水浴(65°C)中至少10分钟,以便在顶空内发生挥发物平衡。用进样针头刺穿密封橡胶隔垫,用电子鼻检测器插入药瓶内,吸入顶空挥发物,采集样品。对每个牛奶样品重复该过程5次。电子鼻数据使用PCNOSE®10.11.0.76软件进行处理。
本研究的主要目的是通过电子鼻技术研究呼出气,来区分患有AD,PD和健康对照的患者。在证明三组之间的差异之后,次要目标是使用离子迁移谱来鉴定造成差异的特定物质。第三,我们分析呼出气中的β淀粉样蛋白(Aβ)是否是导致患有AD和健康对照的患者之间观察到的差异的原因。
本文提出了一种新的神经网络(SSNN)方法对化学品进行分类识别,并利用Cyranose 320电子鼻进行了实验测量。该网络的独特之处在于其最小但功能强大的设计,实现了片上学习和并行监控以检测高噪声环境下的二元气味模式
炎症性肠病(IBD)疾病活动评估反映了临床实践中的一个主要挑战,依赖于侵入性内镜评估、昂贵的成像测试和难以及时获得的生物标志物。Cyranose 320是一种电子鼻,能感知挥发性有机化合物;它以前被用来区分恶性肿瘤、炎症状态和感染。
评估了68名健康的成人从不吸烟者,并用年龄和性别。呼气样本通过电子鼻(E-nose)进行分析。导致“呼吸印记”。主成分分析与典型判别分析表明,老年人(≥50岁)不能与年轻的受试者根据他们的呼吸印,以及男性无法与女性区分(交叉验证的准确性,60.3%因此,年龄和性别似乎不会影响整体用电子鼻测量呼出的挥发性有机化合物的分布。
本研究的目的是分析从果汁-酒精混合物(果汁-酒精混合物和果汁-多元酒精混合物)中收集的原始数据,以及带有电子鼻的果汁-酒精混合物的清真认证。采用纳维贝叶斯分类器、k近邻(K-NN)、线性判别分析(LDA)、决策树、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等机器学习技术对采集到的原始数据进行特征分类
所有受试者在预定时间(7:00、12:00、17:00、23:00)进行呼气取样,并通过电子鼻(Cyranose 320)进行分析。根据主成分分析,主成分(pc)1和3的挥发性有机化合物释放曲线的昼夜变化显著
呼出气体中挥发性有机物(VOC)的测定是诊断和监测儿童各种肺部疾病的一种有前沿工具。气相色谱-质谱(GC-MS)分析是VOC分析常用的标准技术。然而,由于GC-MS是一种昂贵且耗时的技术,所以已经开发出手持设备或电子鼻。最近,Aeonose被介绍为一种易于使用的手持E-nose,能够进行护理点测试
电子鼻(e-nose)装置可用于识别呼出气体中的挥发性有机化合物(VOC)。通过代谢过程产生的VOC是(病理)生理途径的候选生物标志物。我们探讨了在高空使用电子鼻产生人类“呼吸印记”的可行性。此外,我们还探讨了一种假说,即参与急性山病(AMS)发展的病理生理过程表现为VOC图谱的改变。对海拔3500米的夏尔巴和低地徒步者进行呼吸分析
重症COPD患者的自然病史中医院再入院率至关重要。然而,其预测在临床实践中是复杂的。电子鼻是一种非侵入性技术,能够区分呼出气体中的挥发性有机化合物(VOC)呼吸印迹。
呼吸分析在癌症筛查和早期检测中具有应用前景,因为可以方便、安全、频繁地采集样本。虽然气相色谱-质谱法被认为是识别特定VOC的金标准,但呼吸分析已经开始使用各种不同的多传感器技术(如Enose和纳米材料)分析VOC的模式。为了进一步开发用于早期癌症检测的挥发性有机化合物,需要采用标准化呼吸取样方法进行临床试验
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