| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·呼出气体VOCs | 第10-12页 |
| ·呼出气体冷凝物(EBC) | 第12-14页 |
| ·电子鼻肺癌呼吸检测方法 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 肺癌VOCs标志物确定及诊断模型建立 | 第16-32页 |
| ·肺癌VOCs标志物 | 第16-23页 |
| ·ROC曲线 | 第16-17页 |
| ·绘制内源性VOCs的ROC曲线 | 第17-21页 |
| ·肺癌VOCs标志物 | 第21-22页 |
| ·不同肺癌类型VOCs标志物筛选 | 第22-23页 |
| ·肺部良性疾病VOCs标志物 | 第23-24页 |
| ·绘制ROC曲线 | 第23-24页 |
| ·肺部良性疾病特征性VOCs标志物筛选 | 第24页 |
| ·肺癌诊断模型 | 第24-32页 |
| ·线性判别式分析 | 第24-26页 |
| ·交叉检验方法 | 第26-27页 |
| ·模型变量分析 | 第27-29页 |
| ·三个诊断模型的建立 | 第29-32页 |
| 第三章 呼吸检测电子鼻分析检测软件 | 第32-50页 |
| ·CN e-Nose Ⅱ呼吸检测电子鼻 | 第32-35页 |
| ·CN e-Nose Ⅱ呼吸检测电子鼻分析检测软件 | 第35-50页 |
| ·系统控制 | 第35-37页 |
| ·数据采集 | 第37-41页 |
| ·数据处理 | 第41-46页 |
| ·物联网平台 | 第46-50页 |
| 第四章 复合传感器电子鼻肺癌诊断软件 | 第50-67页 |
| ·MOS-SAW复合传感器电子鼻系统及肺癌诊断软件 | 第50-53页 |
| ·MOS数据和SAW数据融合 | 第53-54页 |
| ·肺癌诊断系统 | 第54-63页 |
| ·PCA分析 | 第54-55页 |
| ·LDA分析 | 第55-59页 |
| ·ANN分析 | 第59-61页 |
| ·PLS分析 | 第61-63页 |
| ·肺癌诊断测试 | 第63-67页 |
| ·LDA方法测试 | 第64页 |
| ·ANN方法测试 | 第64-65页 |
| ·PLS方法测试 | 第65-67页 |
| 第五章 MOS-SAW复合传感器电子鼻系统临床实验及肺癌诊断模型建立 | 第67-80页 |
| ·临床实验材料及对象 | 第67-70页 |
| ·材料 | 第67页 |
| ·研究对象 | 第67-70页 |
| ·临床试验方法 | 第70-72页 |
| ·采气过程 | 第70页 |
| ·检测分析方法 | 第70-72页 |
| ·MOS-SAW复合传感器肺癌诊断模型 | 第72-80页 |
| ·MOS-SAW特征值的ROC曲线分析 | 第72-74页 |
| ·6种肺癌诊断模型比较 | 第74-78页 |
| ·PCA-ANN模型最佳自变量个数分析 | 第78-79页 |
| ·MOS特征值和SAW特征值各自对模型的贡献率 | 第79-80页 |
| 第六章 呼出气体冷凝物中肺癌标志物研究 | 第80-95页 |
| ·血液中常见肺癌标志物 | 第80-82页 |
| ·癌胚抗原(CEA) | 第80页 |
| ·血清神经元特异性烯醇化酶(NSE) | 第80-81页 |
| ·鳞状细胞癌抗原(SCC) | 第81-82页 |
| ·EBC中肺癌标志物检测方法 | 第82-84页 |
| ·呼出气体冷凝物(EBC)采集 | 第84-89页 |
| ·EBC采集对象 | 第84-86页 |
| ·EBC采集方法 | 第86-89页 |
| ·EBC中CEA、NSE和SCC检测结果及分析 | 第89-95页 |
| ·EBC中CEA检测结果 | 第89-90页 |
| ·EBC中NSE和SCC检测结果 | 第90-91页 |
| ·结果分析 | 第91-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-99页 |
| ·总结 | 第95-97页 |
| ·展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 作者简历及在硕士研究生期间的科研成果 | 第104页 |
