Поиск

Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии

Авторы: Голяк, Иг. С. 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.
Краткая информация
Маркер записи n 22 3 4500
Контрольный номер opsp23_to131_no6_ss825_ad1
Дата корректировки 14:03:15 2 октября 2023 г.
Кодируемые данные 230926s2023||||RU|||||||||||#||||# rus0|
10. 21883/OS. 2023. 06. 55917. 109-23
DOI
Системный контрольный номер RUMARS-opsp23_to131_no6_ss825_ad1
AR-MARS
Служба первич. каталог. Фундаментальная библиотека Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
МАРС
Код языка каталог. rus
Код языка издания rus
rus
Индекс УДК 535.33
Индекс ББК 22.344
Таблицы для массовых библиотек
Голяк, Иг. С.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии
Иг. С. Голяк, П. В. Бережанский, А. Ю. Седова [и др.]
Объем 1 файл (571 Кб)
Текст
электронный
Примечание Загл. с титул. экрана
Библиография Библиогр.: с. 830-831 (34 назв.)
Аннотация 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.
Примеч. о целев. назн. Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Физика
AR-MARS
Спектроскопия
AR-MARS
Ключевые слова лазерная спектроскопия
инфракрасная спектроскопия
выдыхаемый человеком воздух
диагностика заболеваний
машинное обучение
квантово-каскадные лазеры
хронические заболевания
Бережанский, П. В.
ГБУЗ Морозовская детская городская клиническая больница ДЗМ
070
Седова, А. Ю.
ГБУЗ Морозовская детская городская клиническая больница ДЗМ
070
Гутырчик, Т. А.
ГБУЗ Морозовская детская городская клиническая больница ДЗМ
070
Небритова, О. А.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Морозов, А. Н.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Анфимов, Д. Р.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Винтайкин, И. Б.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Коноплева, А. А.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Дёмкин, П. П.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
Фуфурин, И. Л.
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
070
ISSN 0030-4034
Название источника Оптика и спектроскопия
Место и дата издания 2023
Прочая информация Т. 131, № 6. - С. 825-831
RU
19013582
20230926
RCR
RU
19013582
20230926
RU
AR-MARS
20230927
RCR
RU
AR-MARS
20230927
https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54500345
Тип документа b
code
year
to
no
ss
ad
opsp
2023
131
6
825
1
13761
Биофотоника
drc cu
uabc
html