| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 肺癌概述 | 第16-19页 |
| 1.1.1 肺癌的组织学类型 | 第17页 |
| 1.1.2 肺癌的分期 | 第17-19页 |
| 1.2 肺癌的常规诊断技术 | 第19-21页 |
| 1.3 基于呼吸检测的癌症早期诊断技术 | 第21-31页 |
| 1.3.1 利用动物嗅觉识别早期癌症的技术发展 | 第22-23页 |
| 1.3.2 利用组学技术确定呼出气体中的肿瘤标记物 | 第23-27页 |
| 1.3.3 用于呼吸诊断的新型传感器技术的发展现状 | 第27-31页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第31-32页 |
| 第二章 呼出气体中的挥发性肺癌标志物研究 | 第32-50页 |
| 2.1 引言 | 第32-37页 |
| 2.1.1 肺癌标志性VOCs来源 | 第32-34页 |
| 2.1.2 呼出气体中挥发性肺癌标志物 | 第34-36页 |
| 2.1.3 待解决的问题 | 第36-37页 |
| 2.2 肺癌标志性VOCs分析 | 第37-43页 |
| 2.2.1 实验组呼出气体数据来源 | 第37-38页 |
| 2.2.2 谱图有效数据提取 | 第38-39页 |
| 2.2.3 标志物组合优化分析 | 第39-43页 |
| 2.3 挥发性肺癌标志物验证 | 第43-48页 |
| 2.3.1 验证组呼出气体样本采集 | 第43-45页 |
| 2.3.2 验证组呼出气体样本检测 | 第45-47页 |
| 2.3.3 验证组实验结果 | 第47-48页 |
| 2.4 小结 | 第48-50页 |
| 第三章 MOS-SAW复合电子鼻肺癌诊断算法优化设计 | 第50-66页 |
| 3.1 MOS-SAW复合诊断电子鼻 | 第50-56页 |
| 3.1.1 CN e-Nose Ⅱ呼吸检测电子鼻 | 第50-53页 |
| 3.1.2 基于声表面波(SAW)的电子鼻 | 第53-55页 |
| 3.1.3 MOS-SAW复合诊断系统 | 第55-56页 |
| 3.2 基于ROC曲线的非线性判别模型 | 第56-60页 |
| 3.2.1 模型概述 | 第56-57页 |
| 3.2.2 临床数据采集 | 第57-59页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第59-60页 |
| 3.3 算法优化结果评估 | 第60-65页 |
| 3.3.1 HENS系统的人工神经网络 | 第60-61页 |
| 3.3.2 肺癌诊断模型判别能力分析 | 第61-63页 |
| 3.3.3 模型复杂度 | 第63-65页 |
| 3.4 小结 | 第65-66页 |
| 第四章 呼出气体冷凝物中肺癌标志物研究 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66-70页 |
| 4.1.1 EBC采集装置和推荐方法 | 第66-68页 |
| 4.1.2 EBC影响因素 | 第68-69页 |
| 4.1.3 肿瘤标志物选取 | 第69-70页 |
| 4.2 临床样本采集和检测 | 第70-73页 |
| 4.2.1 人员纳入 | 第70-71页 |
| 4.2.2 临床样本采集 | 第71-72页 |
| 4.2.3 化学发光法免疫分析 | 第72-73页 |
| 4.3 数据分析 | 第73-80页 |
| 4.3.1 数据分析方法 | 第73-74页 |
| 4.3.2 肺癌人群与非肺癌人群组间分析 | 第74-75页 |
| 4.3.3 不同组织类型患者组间分析 | 第75-77页 |
| 4.3.4 早期诊断能力分析 | 第77-79页 |
| 4.3.5 肺癌标志物整体分布 | 第79-80页 |
| 4.4 结果讨论 | 第80-81页 |
| 4.4.1 肺癌标志物EBC-CEA分析 | 第80页 |
| 4.4.2 肺癌标志物EBC-SCC分析 | 第80-81页 |
| 4.4.3 肺癌标志物EBC-NSE分析 | 第81页 |
| 4.5 小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于纳米金染色增强技术的乐甫波免疫传感器 | 第82-98页 |
| 5.1 乐甫型声表面波传感器 | 第82-84页 |
| 5.1.1 乐甫型声表面波传感器原理 | 第82-83页 |
| 5.1.2 乐甫型声表面波传感器设计与加工 | 第83-84页 |
| 5.2 检测平台搭建 | 第84-88页 |
| 5.2.1 微流控芯片设计 | 第84-85页 |
| 5.2.2 芯片固定件设计 | 第85-86页 |
| 5.2.3 检测平台 | 第86-88页 |
| 5.3 免疫传感器构建和纳米探针制备 | 第88-90页 |
| 5.3.1 实验材料和试剂 | 第88页 |
| 5.3.2 传感器表面修饰 | 第88-89页 |
| 5.3.3 纳米金-检测抗体复合物 | 第89页 |
| 5.3.4 肿瘤相关抗原检测 | 第89-90页 |
| 5.4 乐甫波免疫传感器应用效果 | 第90-97页 |
| 5.4.1 乐甫波传感器加工结果 | 第90-92页 |
| 5.4.2 金标抗体表征 | 第92-93页 |
| 5.4.3 纳米金染色免疫反应结果 | 第93-94页 |
| 5.4.4 检测特异性 | 第94-95页 |
| 5.4.5 CEA、NSE和SCC定量检测 | 第95-97页 |
| 5.5 小结 | 第97-98页 |
| 第六章 呼出气体冷凝物检测仪器设计和临床实验分析 | 第98-118页 |
| 6.1 系统整体设计 | 第98-99页 |
| 6.2 系统硬件设计方案和实现结果 | 第99-103页 |
| 6.2.1 检测电路总体设计 | 第99-100页 |
| 6.2.2 信号源模块 | 第100-101页 |
| 6.2.3 信号调理和检测模块 | 第101-102页 |
| 6.2.4 微处理器和模/数转换模块 | 第102-103页 |
| 6.3 系统软件设计方案和实现结果 | 第103-112页 |
| 6.3.1 下位机软件 | 第103-104页 |
| 6.3.2 通讯协议 | 第104-105页 |
| 6.3.3 上位机软件 | 第105-112页 |
| 6.4 系统应用成果 | 第112-115页 |
| 6.4.1 仪器研制结果 | 第112-113页 |
| 6.4.2 临床应用 | 第113-115页 |
| 6.5 小结 | 第115-118页 |
| 第七章 总结与展望 | 第118-124页 |
| 7.1 总结 | 第118-121页 |
| 7.2 主要创新点 | 第121页 |
| 7.3 展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-138页 |
| 附录一：呼出气体冷凝物检测仪器通讯协议 | 第138-140页 |
| 作者简历 | 第140-141页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第141-143页 |
