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oe1(光电查) - 科学论文

10 条数据
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  • 液晶鼻，手性外壳：提高选择性与降低检测限的研究方向

    摘要： 本文描述了一种基于手性液晶（LC）的简易嗅觉系统原型，适用于挥发性有机化合物（VOCs）的检测。该系统通过测量液晶液滴表面微弱的颜色波动来检测低浓度VOCs，通过测量整体液滴的颜色变化（或选择性反射带偏移）及向列相到各向同性相的转变来检测高浓度VOCs。因此，这种液晶鼻可检测大范围浓度的VOCs。

    关键词： 气体检测、液晶鼻、挥发性有机化合物、嗅觉、电子鼻、VOC、液晶、胆甾型

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE传感器会议 - 印度新德里（2018.10.28-2018.10.31）] 2018年IEEE传感器会议 - 基于CMUT的电子鼻用于植物挥发性物质实时监测：初步结果

    摘要： 植物在应对非生物和生物胁迫时会释放出独特的挥发性有机化合物（VOCs）特征谱。识别特定VOC特征谱的能力可实现虫害和病原体感染的早期检测及后续防治。本研究展示了一种基于电容式微机械超声换能器（CMUT）的电子鼻（e-nose）系统，该系统具有实时监测能力，可检测并区分VOCs。初步结果表明，该系统几乎能即时检测到植物组织受到物理损伤后系统性释放的植物挥发物。

    关键词： 电子鼻、实时监测、植物胁迫因子、挥发性物质特征谱、称重传感、响应指纹图谱

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 通过化学电阻材料设计实现正交气体传感器阵列

    摘要： 气体传感器阵列通常缺乏对不同分析物的区分能力以及对干扰物的鲁棒性，这限制了其在研究实验室之外的应用效果。这主要源于构成传感器的广泛敏感特性（因而选择性较弱）。本研究通过选择性传感器设计，探究了正交性对阵列准确性与精确度的影响。为此，通过系统改变阵列规模与组成，构建了包含2至5个选择性与非选择性传感器的阵列组合。采用氨气、丙酮和乙醇在ppb至低ppm浓度范围内的60种随机组合进行性能评估。结果显示：具有高度正交性的阵列能获得最佳分析物预测效果，其决定系数（R2）分别达到氨气0.96、丙酮0.99和乙醇0.88——该效果通过使用高选择性传感器（用于氨气的Si:MoO?、用于丙酮的Si:WO?及Si:SnO?组合）实现，这些传感器提升了区分能力并稳定了回归系数。相比之下，共线性传感器阵列（Pd:SnO?、Pt:SnO?和Si:SnO?）几乎未能改善气体预测效果，其R2值分别为氨气0.01、丙酮0.86和乙醇0.28；有时甚至低于单传感器表现，例如单独的Si:MoO?传感器对氨气的预测R2可达0.68。

    关键词： 乙醇、三氧化钨、二氧化锡、电子鼻、氨气、气体传感器、丙酮、火焰喷雾热解法、三氧化钼

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • iHWG-MOX：一种通过结合基底集成中空波导红外光谱与金属氧化物气体传感器的混合呼吸分析系统

    摘要： 根据其材料和操作参数，金属氧化物（MOX）传感器仅通过传感器电阻的变化来响应目标气体，但缺乏选择性。利用红外光谱技术，可以从分子层面获取样本的高度区分性信息，从而提高选择性。本研究为商用半导体金属氧化物（MOX）甲烷气体传感器开发了一个小体积气室，并将其直接与基于基板集成中空波导（iHWG）技术的中红外气体传感器耦合，同时结合傅里叶变换红外光谱仪。该研究展示了一种结合正交传感器的传感过程，能够快速、时间分辨且协同地检测气体样本中的甲烷和二氧化碳。

    关键词： iHWG（衬底集成空心波导）、eNose（电子鼻）、呼吸诊断、呼吸分析、金属氧化物（MOX）传感器

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2018年IEEE传感器会议 - 印度新德里（2018.10.28-2018.10.31）] 2018年IEEE传感器会议 - 金属-绝缘体-半导体接触中的界面工程与传输研究：迈向量子仿生电子鼻

    摘要： 非弹性电子隧穿谱（IETS）已被用于检测分子的振动模式，并根据所谓的振动理论被提出作为嗅觉的机制。受生物仿生电子鼻（基于振动理论意义）前景的激励，我们在此展示了由原子层沉积（ALD）技术在硅上沉积超薄HfO2构成的金属-绝缘体-半导体（MIS）器件中振动模式的IET谱学研究。采用标准锁相技术通过二次谐波检测，在10K下进行低噪声IETS测量。同时，对测量的I-V数据应用滤波算法计算其二阶导数。将滤波数据中的IETS峰与实验测量的锁相数据进行比较，发现两者一致；且与其他通过IETS或其他技术测量的振动能量实验数据相符。

    关键词： 平滑算法，非弹性电子隧穿谱，电子鼻

    更新于2025-09-23 06:18:51

  • 通过紫外线照射电子鼻和GC/QTOF/MS呼气分析对肺癌组织学类型进行无创预测

    摘要： 肺癌（LC）是过去几十年来最致命的疾病之一。准确诊断肺癌组织学类型可为患者制定个性化治疗方案，从而降低死亡率。本研究在摩洛哥三家医院的肺科开展实验，通过分析呼吸中挥发性有机化合物（VOCs）实现肺癌无创检测及组织学预测。采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱联用仪（GC/QTOF/MS）检测呼吸VOCs，在健康者与肺癌患者呼出气体中发现30种差异性VOCs，其中4种为肺癌（非小细胞肺癌与小细胞肺癌）特有，并能区分两大主要亚型——鳞状细胞癌（SCC）与腺癌（ADC）。电子鼻系统通过紫外辐照三氧化钨（WO3）传感器，首次在肺癌患者呼出气体中检测到特定VOCs组合，这些新生物标志物可为未来肺癌诊断提供依据?；谧贤夥掌宕衅鞯男滦秃粑治黾际酰岷螱C/QTOF/MS与电子鼻系统，为肺癌及其组织学的无创诊断提供了精准手段。研究结果证实，化学气体传感器与分析技术的联合应用能有效实现肺癌无创诊断。

    关键词： 肺癌、组织学、紫外辐照三氧化钨传感器、电子鼻、呼气分析、气相色谱/四极杆飞行时间质谱

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 基于表面等离子体共振成像技术，结合肽和发夹DNA的光电鼻系统用于挥发性有机化合物检测的开发

    摘要： 如今，挥发性有机化合物（VOCs）的分析在多个领域都具有重要意义。过去几十年间，电子鼻作为传统分析方法的有力替代方案崭露头角。然而，其广泛应用仍受限于低选择性等性能缺陷。本研究开发了一种光电鼻传感器，采用虚拟筛选肽段与发夹DNA（hpDNA）作为具有增强选择性的传感材料，并以表面等离子体共振成像（SPRi）作为检测系统。得益于这些材料对目标VOCs结合特性的互补性，所构建的光电鼻不仅能够区分不同化学家族的VOCs，甚至可鉴别仅相差1个碳原子的同系物VOCs。这种传感材料与SPRi技术的结合，为开发具有大规模传感器阵列和更优性能的光电鼻提供了重要途径。

    关键词： 挥发性有机化合物、表面等离子体共振成像、电子鼻、肽、光电鼻、发夹DNA

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE国际嗅觉与电子鼻研讨会(ISOEN) - 日本福冈(2019.5.26-2019.5.29)] 2019年IEEE国际嗅觉与电子鼻研讨会(ISOEN) - 基于气味结合蛋白的光电舌与电子鼻用于挥发性有机化合物检测

    摘要： 我们开发了一系列具有不同结合特性的气味结合蛋白突变体。该设计通过表面等离子共振成像技术，同样适用于液相和气相中挥发性有机化合物（VOCs）的检测与识别。所获得的光电子舌在低浓度VOCs下具有高度选择性且检测限低，但线性范围较窄。相比之下，光电子鼻的信噪比更高，但要区分不同化学类别的VOCs需要借助动力学数据来消除非特异性信号。本研究表明，这些光电子舌和鼻在众多应用中具有前景，每个系统都有其自身优势。

    关键词： 电子舌、表面等离子体共振成像、电子鼻、气味结合蛋白、挥发性有机化合物

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2018年IEEE国际应用系统创新会议(ICASI) - 千叶(2018.4.13-2018.4.17)] 2018年IEEE国际应用系统创新会议(ICASI) - 低电阻率硅晶圆上SiON薄膜表面钝化的微波特性

    摘要： 基于金属氧化物半导体的电子鼻（E-Nose）作为无损监测水果成熟过程中挥发性有机物变化系统的潜在应用。通过主成分分析（PCA），能够区分并分类不同成熟阶段。结果表明，该方法在水果成熟度分类中获得了高于90%的最高平均准确率。

    关键词： 水果气味、挥发性有机化合物（VOCs）、成熟度、电子鼻（E-Nose）

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 利用FAIMS和Fox4000电子鼻通过尿液挥发性有机化合物实现糖尿病无创诊断

    摘要： 电子鼻（eNose）是一种模拟人类嗅觉系统的仪器。由于其低成本和非侵入性特点，电子鼻在医疗领域的应用比以往任何时候都更为普及。该设备通过检测人体排泄物（尿液、呼出气体和粪便）散发的气体与蒸汽来诊断多种疾病。2型糖尿?。―M2）影响全球8.3%的成年人，其中43%未被确诊，每年导致490万人死亡。本研究探讨了尿液挥发性有机化合物（VOCs）作为新型无创糖尿病诊断生物标志物的潜力，并研究了样本存放时间对尿液VOCs诊断准确性的影响。我们使用场不对称离子迁移谱仪（FAIMS，一种电子鼻）和FOX 4000（法国图卢兹AlphaM.O.S公司）分析了140份尿液样本（73例DM2患者，67例健康对照），这些样本采集自UHCW NHS信托诊所，采集后两小时内储存于-80℃环境。采用四种分类器（稀疏逻辑回归、随机森林、高斯过程和支持向量机）分别对FAIMS和FOX4000数据进行分析。两种电子鼻均显示出区分糖尿病患者与健康对照的能力，且样本存放时间会影响鉴别效果。FAIMS分析显示：所有0-4年样本（曲线下面积AUC 88%，灵敏度87%，特异度82%）及1年内亚组样本（AUC 94%，灵敏度92%，特异度100%）均可有效鉴别；FOX4000分析显示：所有0-4年样本（AUC 85%，灵敏度77%，特异度85%）及18个月以内亚组样本（AUC 94%，灵敏度90%，特异度89%）具有鉴别能力。研究表明FAIMS和FOX 4000电子鼻能通过尿液VOCs区分DM2患者与健康人群，同时证实尿液样本存放时间会影响诊断准确性。

    关键词： 生物传感器、尿液样本、医疗应用、电子鼻、无创诊断、FOX 4000、挥发性有机化合物（VOCs）、飞行时间离子迁移谱（FAIMS）、糖尿病

    更新于2025-09-09 09:28:46