Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2019 / с. 42-45

Методы обработки масс-спектрометрических сигналов выдыхаемых газов для медицинской диагностики

                                

В.В. Манойлов, Л.В. Новиков, И.В. Заруцкий, А.Г. Кузьмин, Ю.А. Титов


Аннотация

Состав выдыхаемых человеком газов может быть проанализирован на малогабаритном квадрупольном масс-спектрометре. По результатам такого анализа возможна диагностика состояния здоровья. Математическая обработка масс-спектрометрических сигналов позволяет разделить обрабатываемые масс-спектры по классам: здоров или болен, а также по группам болезней. Представлены описания алгоритмов первичной обработки данных и алгоритмов классификации на основе многомерных статистических методов: дискриминантного и кластерного анализов.


Сведения об авторах

Владимир Владимирович Манойлов, д-р техн. наук, доцент, гл. научный сотрудник, зав. лабораторией,
Лев Васильевич Новиков, д-р физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник,
Игорь Вячеславович Заруцкий, канд. техн. наук, ст. научный сотрудник,
Алексей Георгиевич Кузьмин, канд. физ.-мат. наук, ст. научный сотрудник,
Юрий Алексеевич Титов, научный сотрудник, ФГБУН «Институт аналитического приборостроения» РАН, г. С.-Петербург,

Список литературы

1. Кузьмин А.Г. Квадрупольный масс-спектрометр / Патент на полезную модель № 94763. РФ. 27.05.2010 г.
2. Кузьмин А.Г., Титов Ю.А. Малогабаритные масс-спектрометры для динамических исследований состава выдыхаемого воздуха / Труды I Международной научно-практической конференции «Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине», СПб., 23-26 ноября 2010 г. Ч. 3. С. 266-270.
3. Кузьмин А.Г., Ткаченко Е.И., Орешко Л.С., Титов Ю.А. Перспективы метода масс-спектрометрической аромадиагностики по составу выдыхаемого воздуха / Тезисы докладов X Евразийской научной конференции «ДОНОЗОЛОГИЯ-2014». СПб., 18-19 декабря 2014 г. С. 229-231.
4. Новиков Л.В., Куркина В.В. Метод оценки параметров спектральных пиков // Научное приборостроение. 2017. Т. 27. № 3. С. 99-106.
5. Vivу-Truyols G., Torres-Lapasiу J.R., van Nederkassel A.M., van der Heyden Y.V., Massart D.L. Automatic program for peak detection and deconvolution of multi-overlapped chromatographic signals. Part I: Peak detection // Journal of Chromatography A. 2005. Vol. 1096. PP. 133-145.
6. Манойлов В.В., Кузьмин А.Г., Заруцкий И.В., Титов Ю.А., Самсонова Н.С. Методы обработки и исследование возможностей масс-спектров выдыхаемых газов // Научное приборостроение. 2019. Т. 29. № 1. С. 106-109.
7. Fredriksson M.J., Petersson P., Axelsson B.-O., Bylund D. An automatic peak finding method for LC-MS data using Gaussian second derivative filtering // J. Sep. Sci. 2009. Vol. 32. PP. 3906-3918.
8. Gregoire J.M., Dale D., Bruce van Dover R. A wavelet transform algorithm for peak detection and application to powder x-ray diffraction data // Review of Scientific Instruments. 2011. Vol. 82. PP. 015105-015112.
9. Du P., Kibbe W.A., Lin S.M. Improved peak detection in mass spectrum by incorporating continuous wavelet transform-based pattern matching // Bioinformatics. 2006. Vol. 22. PP. 2059-2065.
10. Манойлов В.В., Титов Ю.А., Кузьмин А.Г., Заруцкий И.В. Алгоритмы дискриминационного анализа для классификации масс-спектров выдыхаемых газов // Научное приборостроение. 2017. Т. 27. № 3. С. 33-57.
11. Новиков Л.В., Куркина В.В. Многомерная обработка данных масс-спектрометрического анализа состава выдыхаемого воздуха / Сб. трудов XXIX Междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-29»; в 12 т. Т. 9. Под общ. ред. А.А. Большакова. – Саратов: Саратов. гос. техн. ун-т; СПб.: СПбГТИ(ТУ), СПбПУ, СПИИРАН; Самара: Самарск. гос. техн. ун-т, 2016. С. 32-38.
12. Бериков В.Б., Лбов Г.С. Современные тенденции кластерного анализа / Институт математики им. С.Л. Соболева СОРАН, 2008. 26 с / https://reslib.org/books/642840.