Вышедшие номера
Home » Оптика и спектроскопия » Год 2023, выпуск 6 » Статья стр. 825
<<<>>>
Применение машинного обучения для диагностики некоторых социально значимых заболеваний по выдыхаемому человеком воздуху методом инфракрасной лазерной спектроскопии
DOI: 10.21883/OS.2023.06.55917.109-23
Переводная версия: 10.61011/EOS.2023.06.56666.109-23
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»
Голяк Иг.С. 1, Бережанский П.В. 2, Седова А.Ю.2, Гутырчик Т.А. 2, Небритова О.А. 1, Морозов А.Н. 1, Анфимов Д.Р. 1, Винтайкин И.Б. 1, Коноплева А.А.1, Дёмкин П.П.1, Фуфурин И.Л. 1
1Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
2ГБУЗ Морозовская детская городская клиническая больница ДЗМ, Москва, Россия
Email: igorgolyak@yandex.ru, p.berezhanskiy@mail.ru, khiger.a@mail.ru, tanya_2904@list.ru, o.nebritova@outlook.com, amor59@mail.ru, diman_anfimov@mail.ru, vintaikin_ivan@mail.ru, konoplevaaaliiina@gmail.com, demkin.pavel1996@yandex.ru, igfil@mail.ru
Поступила в редакцию: 1 декабря 2022 г.
В окончательной редакции: 25 января 2023 г.
Принята к печати: 30 января 2023 г.
Выставление онлайн: 19 июля 2023 г.
PDF версия
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 μm 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. Ключевые слова: инфракрасная спектроскопия, квантово-каскадный лазер, диагностика, выдыхаемый воздух, диабет первого типа, пневмония, хроническое заболевание, машинное обучение.
  1. T. Grant, E. Croce, E.C. Matsui. Annals of Allergy, Asthma \& Immunology, 128 (1), 5(2022). DOI: 10.1016/j.anai.2021.10.002
  2. E. Uphoff, B. Cabieses, M. Pinart, M. Vald?s, J.M. Anto, J. Wright. Eur. Respir. J., 46 (2), 364(2015). DOI: 10.1183/09031936.00114514
  3. И.И. Дедов, М.В. Шестакова, А.Ю. Майоров, О.К. Викулова, Г.Р. Галстян, Т.Л. Кураева, Е.А. Шестакова. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова. 9-й выпуск. Сахарный диабет, 22 (1S1), 1-144 (2019). DOI: 10.14341/DM221S1
  4. B. de Lacy Costello, A. Amann, H. Al-Kateb, C. Flynn, W. Filipiak, T. Khalid, D. Osborne, N. M. Ratcliffe. J. Breath Res., 8 (1), 014001 (2014). DOI: 10.1088/1752-7155/8/1/014001
  5. A. Bajtarevic, C. Ager, M. Pienz, M. Klieber, K. Schwarz, M. Ligor, A. Amann. BMC cancer., 9(1), 1(2009)
  6. R.H. Eckel, S.M. Grundy, P.Z. Zimmet. The Lancet, 365 (9468), 1415 (2005). DOI: 10.1016/S0140-6736(05)66378-7
  7. P.R. Galassetti, B. Novak, D. Nemet, C. Rose-Gottron, D.M. Cooper, S. Meinardi, D.R. Blake. Diabetes. Technol. Ther., 7(1), 115(2005)
  8. I. Ueta, Y. Saito, M. Hosoe, M. Okamoto, H. Ohkita, S. Shirai, H. Tamura, K. Jinno. Chromatogr. B, 877 (24), 2551 (2009). DOI: 10.1016/j.jchromb.2009.06.039
  9. M. P. Kalapos. Med. Hypotheses, 53 (3), 236(1999)
  10. A.K. Mork, G. Johanson. Toxicol. Lett., 164 (1), 6(2006)
  11. S.K. Kundu, J.A. Bruzek, R. Nair, A.M. Judilla. Clinic. Chem., 39 (1), 87 (1993)
  12. В.М. Ганузин, Н.Л. Черная, Г.С. Маскова. Доктор. Ру, 19 (3), 57 (2020). DOI:10.31550/1727-2378-2020-19-3-57-60
  13. P.V. Berezhanskij, T.A. Gutyrchik, Y.V. Vekshina, N.A. Gutyrchik, N.A. Shapiev, T.I. Ushina. Med. Pharm. J. "Pulse", 24(11), 101(2022). DOI: 10.26787/nydha-2686-6838-2022-24-11-101-107
  14. Y. Ohara, T. Ohara, K. Hashimoto, M. Hosoya. J. Med. Sci., 66(2), 78 (2020). DOI: 10.5387/fms.2019-02
  15. S.A. Kharitonov, D. Yates, R.A. Robbins, P.J. Barnes, R. Logan-Sinclair, E.A. Shinebourne. The Lancet,  343 (8890), 133(1994). DOI: 10.1016/S0140-6736(94)90931-8
  16. P.E. Silkoff, P. McClean, M. Spino, L.A. Erlich, A.S. Slutsky, N. Zamel. Chest, 119 (5), 1322 (2001). DOI: 10.1378/chest.119.5.1322
  17. S. Svensson, A. Olin, M. Larstad, G. Ljungkvist, K. Toren. J. Chromat. B,  809(2), 199 (2004).  DOI: 10.1016/j.jchromb.2004.06.027
  18. J.K. Schubert, W.P.E. Muller, A. Benzing, K. Geiger. Intensive Care Med., 24(5), 415 (1998). DOI: 10.1007/s001340050589
  19. A. Reyes-Reyes, R.C. Horsten, H.P. Urbach, N. Bhattacharya. Analytical Chem., 87(1), 507 (2015). DOI: 10.1021/ac504235e
  20. L. Richard, D. Romanini, I. Ventrillard. Sensors, 18(7), 1997 (2018). DOI: 10.3390/s18071997
  21. I. Kononenko. Art. Intell. Med., 23(1), 89 (2001). DOI: 10.1016/S0933-3657(01)00077-X
  22. M. Shehab, L. Abualigah, Q. Shambour, M.A. Abu-Hashem, M.K.Y. Shambour, A.I. Alsalibi, A.H. Gandomi. Comp. Biol. Med., 145, 105458 (2022). DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105458
  23. M. Gharaibeh, D. Alzu'bi, M. Abdullah, I. Hmeidi, M.R. Al Nasar, L. Abualigah, A.H. Gandomi. Big Data Cogn. Comp., 6(1), 29 (2022). DOI: 10.3390/bdcc6010029
  24. M. Li, Z.H. Zhou. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A,  37 (6), 1088 (2007).  DOI: 10.1109/TSMCA.2007.904745
  25. A. Choudhury, D. Gupta. In Recent developments in machine learning and data analytics (Springer, Singapore, 2019). V. 67. DOI: 10.1007/978-981-13-1280-9_6
  26. A.V. Borisov, A.G. Syrkina, D.A. Kuzmin, V.V. Ryabov, A.A. Boyko, O. Zaharova, V.S. Zasedatel, Y.V. Kistenev, J. Breath Res., 15, 027104 (2021). DOI:10.1088/1752-7163/abebd4
  27. A. Kaplan, H. Cao, J. M. FitzGerald, N. Iannotti, E. Yang, J.W.H. Kocks, K. Kostikas, D. Price, H.K. Reddel, I. Tsiligianni, C.F. Vogelmeier, P. Pfister, P. Mastoridis/ J/ Allergy Clinic. Immunol. Pract., 9, 2255 (2021). DOI: 10.1016/j.jaip.2021.02.014
  28. Y.V. Kistenev, A.V. Borisov, D.A. Kuzmin, O.V. Penkova, N. Kostyukova, A.A. Karapuzikov. J. Biomed. Opt., 22 (1), 017002 (2017). DOI: 10.1117/1.jbo.22.1.017002
  29. I.L. Fufurin, D.R. Anfimov, E.R. Kareva, A.V. Scherbakova, P.P. Demkin, A.N. Morozov, I.S. Golyak. Opt. Engin., 60 (8), 082016 (2021). DOI: 10.1117/1.OE.60.8.082016
  30. I.S. Golyak, E.R. Kareva, I.L. Fufurin, D. R. Anfimov, A.V. Scherbakova, A.O. Nebritova, P.P. Demkin, A.N. Morozov. Comp. Opt.,  46 (4), 650 (2022). DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1058
  31. I.L. Fufurin, P.V. Berezhanskiy, I.S. Golyak, D.R. Anfimov, E.R. Kareva, A.V. Scherbakova, P.P. Demkin, O.A. Nebritova, A. Morozov. Materials, 15 (9), 2984(2022).  DOI: 10.3390/ma15092984
  32. I.S. Golyak, I.L. Fufurin, E.R. Kareva, D.R. Anfimov, A.V. Scherbakova, A.N. Morozov, P.P. Demkin. In  Saratov Fall Meeting 2020: Optical and Nanotechnologies for Biology and Medicine. Proc. SPIE. 11845, 169 (2021) DOI: https://doi.org/10.1117/12.2590835
  33. NIST Chemistry WebBook [Электронный ресурс].  URL: https://webbook.nist.gov/chemistry/
  34. S.E. Maxwell, H.D. Delaney, K. Kelley. Designing Experiments and Analyzing Data. A Model Comparison Perspective (Routledge, New York, 2017).  DOI: 10.2307/2532173

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.

Учредители

Издатель

© 2024 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme