本發(fā)明涉及肺部癌變的早期診斷，具體為一種能夠自動(dòng)監(jiān)測人體早期肺部癌變的呼出代謝標(biāo)記物氣體，從而實(shí)現(xiàn)人體早期肺部癌變?cè)\斷的裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、肺癌是全球范圍內(nèi)發(fā)病率和死亡率均較高的惡性腫瘤之一，對(duì)人體肺部癌變進(jìn)行早期檢測是提高肺癌治愈率的重要手段。盡管人體肺部癌變傳統(tǒng)的臨床檢測方法如支氣管鏡檢查、dna測序和液體活檢等提高了肺癌診斷的準(zhǔn)確率（文獻(xiàn)：tanner,?m.,?in?high-risk?persons,?lung?cancer?screening?with?ct?vs.?no?or?cxr?screening?reduceslung?cancer?mortality, annals?of?internal?medicine2021,?174,?jc128、tsukida,s.,?et?al.,?unexpected?diffuse?alveolar?hemorrhage?after?bronchoscopy, chest2023,?164,?e71、saputra,?h.a.,?et?al.,?conducting?polymer?composite-basedbiosensing?materials?for?the?diagnosis?of?lung?cancer:?a?review, international? journal?of?biological?macromolecules2023,?252,?126149），但依然存在成本高、檢測過程耗時(shí)長、操作復(fù)雜、需要專業(yè)技術(shù)人員分析等缺點(diǎn)，且對(duì)于人體肺部癌變的早期篩查效率仍待提高。

2、近期，呼氣檢測技術(shù)利用人體呼出氣樣本中蘊(yùn)含著豐富的生理和病理信息，已有研究分別采用氣相色譜、質(zhì)譜法和表面增強(qiáng)拉曼光譜法分析氣體樣本進(jìn)而檢測肺癌代謝標(biāo)記物氣體（wang,?x.,?et?al.,?comprehensive?study?of?volatile?compounds?of?rareleucosceptrum?canum?smith?honey:?aroma?profiling?and?characteristic?compoundscreening?via?gc-ms?and?gc-ms/ms, food?research?international2023,?169,112799、huang,?l.,?et?al.,?noninvasive?diagnosis?of?gastric?cancer?based?onbreath?analysis?with?a?tubular?surface-enhanced?raman?scattering?sensor, acs? sensors2022,?7,?1439）。盡管現(xiàn)有的呼氣檢測技術(shù)在肺部癌變?cè)缙谠\斷中取得了較大進(jìn)展，但仍存在檢測設(shè)備便攜性差、檢測過程耗時(shí)長和費(fèi)用高等缺點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的局限性，本發(fā)明提供了一種基于人體呼出氣的早期肺部癌變檢測裝置及方法，檢測時(shí)間短、可重復(fù)使用、使用成本低和操作智能化的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，有望為肺部癌變的早期診斷提供智能的檢測裝置和方法，降低肺部癌變檢測成本，提高患者的治愈率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于人體呼出氣的早期肺部癌變檢測裝置及方法，以解決上述背景技術(shù)中存在的難題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于人體呼出氣的早期肺部癌變檢測裝置，包括：吹氣組件、氣體檢測組件、嵌入式處理器、溫濕度模塊、顯示模塊、語音播報(bào)模塊、物聯(lián)網(wǎng)模塊、人工智能算法模塊和氣體排出組件，各個(gè)模塊具體如下：

3、所述氣體檢測組件的頂部安裝有吹氣組件，所述吹氣組件包括進(jìn)氣管和一次性吹氣嘴，所述的進(jìn)氣管的一端與所述的一次性吹氣嘴連通，另一端與氣體檢測組件的氣體腔室連通。

4、所述氣體檢測組件包括氣體腔室、供電單元、腔體內(nèi)的氣體檢測模塊和數(shù)據(jù)處理模塊。

5、其中，氣體檢測模塊由電壓調(diào)節(jié)電路和傳感器電路構(gòu)成，電壓調(diào)節(jié)電路的輸出端與傳感器的加熱端連接，用于控制傳感器的工作溫度。

6、所述數(shù)據(jù)處理模塊，與氣體檢測模塊的輸出端連接，用于將傳感器的信號(hào)進(jìn)行放大處理，并將信號(hào)傳輸給嵌入式處理器。

7、所述氣體排出組件由氣體腔室底部的出氣口和氣體腔室背后的可開關(guān)外殼構(gòu)成。

8、所述的電壓調(diào)節(jié)電路由供電單元、穩(wěn)壓芯片（u1）、電阻（r1）、電位器（rp1）和電容（c1、c2）構(gòu)成；穩(wěn)壓芯片u1的輸入端連接供電單元正極和電容c1，c1的另一端連接供電單元負(fù)極；穩(wěn)壓芯片u1的可調(diào)端連接電位器rp1和電阻r1，rp1的另一端連接供電單元負(fù)極，r1的另一端連接穩(wěn)壓芯片u1的輸出端；穩(wěn)壓芯片u1的輸出端連接電阻r1、電容c2和傳感器m的加熱端，c2的另一端連接供電單元負(fù)極。

9、所述的傳感器電路由供電單元、傳感器（m）、電阻（r2、r3）和電位器（rp2）構(gòu)成；傳感器m的一端連接供電單元正極和電位器rp2，rp2的另一端連接數(shù)據(jù)處理模塊的輸入端v-和電阻r3，r3的另一端連接供電單元負(fù)極；傳感器m的另一端連接數(shù)據(jù)處理模塊的輸入端v+和電阻r2，r2的另一端連接供電單元負(fù)極。

10、所述的數(shù)據(jù)處理模塊由供電單元、運(yùn)算放大器（ic1、ic2、ic3）和電阻（r4、r5、r6、r7、r8、r9、r10、r11、r12）構(gòu)成；運(yùn)算放大器ic1的正向輸入端連接數(shù)據(jù)處理模塊的輸入端v+；ic1的反向輸入端連接電阻r4和r5，r5的另一端連接電阻r7和ic1的輸出端，r4的另一端連接運(yùn)算放大器ic2的反向輸入端和電阻r6，r6的另一端連接電阻r8和ic2的輸出端；運(yùn)算放大器ic2的正向輸入端連接數(shù)據(jù)處理模塊的輸入端v-；運(yùn)算放大器ic3的反向輸入端連接電阻r7和電阻r9,r9的另一端連接ic3的輸出端和電阻r11；運(yùn)算放大器ic3的正向輸入端連接電阻r8和電阻r10，r10另一端連接電阻r12和基準(zhǔn)電壓ref，r12的另一端連接供電單元負(fù)極；整個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊的輸出端out連接嵌入式處理器的輸入端。

11、所述的顯示模塊，與嵌入式處理器連接，用于顯示傳感器的實(shí)時(shí)電壓值，當(dāng)電壓值達(dá)到設(shè)定的閾值時(shí)，顯示模塊會(huì)發(fā)出警報(bào)，提示用戶及時(shí)處理；同時(shí)顯示裝置內(nèi)的溫度和濕度信息。

12、所述的語音播報(bào)模塊，與嵌入式處理器連接，當(dāng)電壓值達(dá)到設(shè)定的閾值時(shí)，語音播報(bào)模塊會(huì)發(fā)出警報(bào)，提示用戶存在肺部癌變風(fēng)險(xiǎn)。

13、所述的物聯(lián)網(wǎng)模塊，為無線通信模塊（wi-fi），用于實(shí)時(shí)接收傳感器的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)將相關(guān)數(shù)據(jù)通過無線連接方式傳輸?shù)交ヂ?lián)網(wǎng)云端，進(jìn)行同步觀察。

14、所述的人工智能算法模塊，與嵌入式處理器連接，用于接收傳感器的實(shí)時(shí)電壓值并標(biāo)定相應(yīng)的氣體特征，存入數(shù)據(jù)庫，通過機(jī)器學(xué)習(xí)提高人體呼出氣體檢測的準(zhǔn)確性和智能化。

15、所述的智能手機(jī)應(yīng)用軟件，通過無線連接方式與嵌入式處理器連接，用于實(shí)時(shí)接收傳感器的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行同步的觀測，將更有助于用戶對(duì)異常信號(hào)做出及時(shí)處理。

16、可選地，早期肺部癌變呼出氣體包括但不限于苯甲醛、甲苯和甲醛標(biāo)志物氣體。

17、一種基于人體呼出氣的早期肺部癌變檢測方法，應(yīng)用上述任一項(xiàng)所述的一種基于人體呼出氣的早期肺部癌變檢測裝置，包括以下步驟：

18、a、人體呼出氣暴露于傳感器后產(chǎn)生電學(xué)信號(hào)；

19、b、通過傳感器電路將傳感器的電學(xué)信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；

20、c、數(shù)據(jù)處理模塊將接收傳感器的電學(xué)信號(hào)，進(jìn)行放大處理，然后將處理后的電學(xué)信號(hào)傳輸給嵌入式處理器；

21、d、嵌入式處理器對(duì)電學(xué)信號(hào)進(jìn)行處理，判斷呼出代謝標(biāo)記物氣體的濃度是否達(dá)到閾值，若達(dá)到閾值，則嵌入式處理器對(duì)語音播報(bào)模塊發(fā)出指令向用戶展示和通報(bào)檢測結(jié)果；

22、e、利用人工智能算法模塊通過機(jī)器學(xué)習(xí)提高人體呼出氣體檢測的準(zhǔn)確性和智能化；

23、f、將檢測數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)模塊發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器和用戶設(shè)備，進(jìn)一步的監(jiān)測和記錄；

24、g、通過氣體排出組件將剩余呼出氣體樣本排放，以備下一次檢測。