Diagnosis of diabetes based on analysis of exhaled air by terahertz spectroscopy and machine learning - Université du Littoral Côte d'Opale Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Журнал технической физики Année : 2020

Diagnosis of diabetes based on analysis of exhaled air by terahertz spectroscopy and machine learning

Диагностика диабета на основе анализа выдыхаемого воздуха методом терагерцовой спектроскопии и машинного обучения

Ю.В. Кистенев
  • Fonction : Auteur
А.В. Тетенева
  • Fonction : Auteur
Т.В. Сорокина
  • Fonction : Auteur
А.И. Князькова
  • Fonction : Auteur
О.А. Захарова
  • Fonction : Auteur
A. Cuisset
В.Л. Вакс
  • Fonction : Auteur
Е.Г. Домрачева
  • Fonction : Auteur
М.Б. Черняева
  • Fonction : Auteur
В.А. Анфертьев
  • Fonction : Auteur
Е.С. Сим
  • Fonction : Auteur
И.Ю. Янина
  • Fonction : Auteur
В.В. Тучин
  • Fonction : Auteur
А.В. Борисов
  • Fonction : Auteur

Résumé

The results of a study of the exhaled air of patients with diabetes mellitus in comparison with healthy volunteers using broadband time-domain THz spectroscopy are presented. Characteristic spectral sub-bands were identified, in which the profiles of the absorption spectra of exhaled air samples of the target and control groups differ most significantly: 0.56, 0.738, 0.97, 1.07, 1.14, 1.18, 1.4 THz. The results of the principal component analysis showed that the set of absorption coefficients in these spectral sub-bands allows us to separate the target and control groups reliably. The results were compared with measurements of acetone content in the exhaled air of patients with diabetes mellitus and healthy volunteers.
Представлены результаты исследования выдыхаемого воздуха пациентов с сахарным диабетом в сравнении со здоровыми добровольцами с использованием широкополосной ТГц спектроскопии во временной области. Выявлены характерные спектральные поддиапазоны, в которых профили спектров поглощения проб выдыхаемого воздуха целевой и контрольной групп отличаются наиболее существенно: 0.560, 0.738, 0.970, 1.070, 1.140, 1.180, 1.400 ТГц. С помощью метода главных компонент показано, что совокупность коэффициентов поглощения в этих областях позволяет надежно разделить целевую и контрольную группы. Проведено сравнение полученных результатов с измерениями паров ацетона в воздухе пациентов с сахарным диабетом и здоровых добровольцев. Ключевые слова: диабет, выдыхаемый воздух, терагерцовая спектроскопия, машинное обучение.

Dates et versions

hal-04295462 , version 1 (20-11-2023)

Identifiants

Citer

Ю.В. Кистенев, А.В. Тетенева, Т.В. Сорокина, А.И. Князькова, О.А. Захарова, et al.. Diagnosis of diabetes based on analysis of exhaled air by terahertz spectroscopy and machine learning. Журнал технической физики, 2020, 128 (6), pp.809-814. ⟨10.21883/OS.2020.06.49414.46-20⟩. ⟨hal-04295462⟩

Collections

UNIV-LITTORAL LPCA
15 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More