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開發電子鼻系統使用傳感器陣列並經由機器學習方式以預測重症監護病房中的呼吸機相關性肺炎

為了解決網 速 測試 300M的問題，作者廖育萱 這樣論述：

本研究主要關注病患在重症加護病房中使用呼呼器後離線檢測肺炎感染情況。因此，提出了用於呼吸機相關性肺炎（VAP）快速診斷的機器學習方法。先前研究的設備Cyranose 320 e-nose通常用於研究肺部相關疾病，它是一種高度集成的系統和傳感器，包括使用聚合物和炭黑材料的32個陣列組成的感測器。在本論文的第一項研究中，總共涉及24名受試者，其中12名感染了肺炎的受試者，其餘未感染。將工神經網絡和支持向量機（SVM）方法應用於患者數據，以預測他們是否感染了銅綠假單胞菌感染的VAP。此外，為了提高預測模型的準確性和通用性，應用了集成神經網絡（ENN）方法。在本研究中，對ENN和SVM預測模型進行了

訓練和測試。為了評估模型的性能，應用了五重交叉驗證方法。結果表明，ENN和SVM模型均對綠膿桿菌感染的VAP具有較高的識別率。在本論文的第二項研究中，開發了帶有28個金屬氧化物半導體氣體傳感器的電子鼻（e-nose），用於預測將患者插入重症監護室後的感染情況。使用臨床數據驗證了VAP識別的有效性。本研究共納入40位患者，其中20位感染了銅綠假單胞菌，其餘未感染。結果表明，分別通過SVM和ANN模型獲得了良好的精度。這項研究為在早期階段快速篩選VAP提供了一種簡單，低成本的解決方案。綜上所述，本文介紹了研究設計的電子鼻，包括MOX型氣體傳感器芯片，系統設計以及使用ANN / SVM演算法快速篩檢

ICU中的肺炎感染和非感染病患。這項研究的主要成就是，開發一種低成本與高可靠度對於早期VAP快篩之電子鼻系統。