一种呼气纳米传感阵列检测装置的制作方法

本实用新型涉及纳米合金传感器呼出气健康检测和疾病诊断相关领域，尤其涉及一种呼气纳米传感阵列检测装置及实现方法，用于检测人体呼出气体在纳米合金传感器阵列的响应，可用于判断某些疾病风险，进行早期警示。

背景技术：

每人呼出的化合物是独一无二的，能够反映机体代谢和病理状况，已有成果表明，可以根据这些化合物来诊断疾病。呼出气体检测具有无损伤、非侵入式、取样方便等优势，有望成为高通量的疾病筛查工具，可用于临床大数据样本分析。而且成本低、高通量、大样本数据的积累有利于发现新的疾病生物标志物。呼吸气体的分析检测作为一种新型临床辅助诊断手段，在医疗诊断领域具有广阔应用前景。

公开号CN102326078B公开了一种包括含有涂覆的导电纳米颗粒的传感器阵列的通过呼气检测癌症，使用传感器阵列来区分健康个体和癌症患者的挥发性有机化合物的方法，使用椭偏光谱法对传感器网络光学性质变化检测。公开号CN102749415B公开了一种呼气分析装置和方法，测量呼气和化学传感器阵列相互作用，该装置中设置信号传输单元、呼气单元，信号传输单元包括滤波器、信号放大器、A/D转换器；呼气单元设置呼气采集装置，要求检测时，气体富集，同时需要自带控温加热装置，以维持化学传感阵列性能。以上专利皆不利于室温下采用电子测量技术进行气体传感阵列特性检测，影响了呼气检测应用范围。

技术实现要素：

针对现有技术的缺陷，本实用新型的目的是，提供一种呼气纳米传感阵列检测装置及检测方法。利用气体的吸附作用，通过特殊表面区域和多孔纳米结构来产生电阻变化，结合智能硬件作为传感器数据的处理、传送终端，能够分析人体呼出气体，通过无线接口与便携设备互连，提供实时持续监测。

本实用新型采用的技术方案是：

一种呼气纳米传感阵列检测装置，其特征在于该装置包括低阻抗传感模块、高阻抗传感模块、嵌入式处理器和无线通信模块；嵌入式处理器通过低阻抗传感模块、高阻抗传感模块分别连接低阻抗呼气纳米传感阵列、高阻抗呼气纳米传感阵列，嵌入式处理器连接无线通信模块；

所述低阻抗传感模块包括稳压电路一、低阻抗呼吸传感器选择电路、10M标准电阻和模数转换电路一，稳压电路一为串联的10M标准电阻和低阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流，10M标准电阻的两个输出端均连接到模数转换电路一的参考电压端，低阻抗呼吸传感器选择电路的输出端和公共电位均连接到模数转换电路一的模拟采集输入端；低阻抗呼吸传感器选择电路连接低阻抗呼气纳米传感阵列；

所述高阻抗传感模块包括稳压电路二、高阻抗呼吸传感器选择电路、1M标准电阻和模数转换电路二，稳压电路二为串联的1M标准电阻和高阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流，1M标准电阻的两个输出端均连接到模数转换电路二的模拟采集输入端，高阻抗呼吸传感器选择电路的输出端和公共电位均分别连接到模数转换电路二的参考电压端；高阻抗呼吸传感器选择电路连接高阻抗呼气纳米传感阵列。

一种呼吸气纳米传感阵列检测方法，该方法采用上述的检测装置，嵌入式处理器通过不同的串行外设接口控制模数转换电路一、模数转换电路二，分别实现低阻抗呼吸传感模块和高阻抗呼吸传感模块独立采集；低阻抗呼吸传感模块以10M标准电阻为基准，测量10M以内传感器阻值；高阻抗呼吸传感模块以1M标准电阻为基准，测量高阻抗传感器阻值；

所述嵌入式处理器工作流程是：

步骤1：系统初始化，设定WiFi模块工作模式，设定模数转换电路工作模式；

步骤2：设定通道值为0；

步骤3：根据通道值先选择高阻抗呼吸传感通道，再选择低阻抗呼吸传感通道；

步骤4：读取模数转换电路一转换结果；

步骤5：读取模数转换电路二转换结果；

步骤6：通道数增加1，判断是否达到最大通道数；若是，执行步骤7；若否，转到步骤 3执行；

步骤7：分别计算低阻抗传感器阻值和高阻抗传感器阻值并通过无线通信模块发送，转到步骤2执行。

上述的呼吸气纳米传感阵列检测方法，上述低阻抗传感器阻值的计算方式是：

低阻抗传感器阻值＝10M*模数转换电路一的转换结果数据/满量程，

高阻抗传感器阻值的计算方式是：

高阻抗传感器阻值＝1M*满量程/模数转换电路二的转换结果数据。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：

1、本实用新型解决了纳米传感阵列的电子测量问题，便于采用电子元器件进行小型化设计。

2、本实用新型通过低阻抗传感模块和高阻抗传感模块相结合的方式，测量不同的响应特性，既能通过低阻抗传感模块测量低阻抗范围内变化细节，又能通过高阻抗传感模块分析全局变化趋势，更利于分析气体中的不同VOCs成分。

3、通过更换纳米传感器阵列，可用于多种疾病的非创性辅助诊断。

4、呼出气纳米传感阵列检测方法，纳米传感阵列根据人体呼出气不同产生不同的响应信号，低阻抗传感模块进行高灵敏度测量，高阻抗传感模块进行宽范围测量，两种测量得到的纳米传感阵列阻值通过WiFi通信模块发送到网关，由网关进行智能分析和疾病预测诊断。该方法通过检测人体呼出气体中疾病生物标记物的方法，低成本非创伤性，对解决疾病早期筛查和提高患者康复率有重要意义。

附图说明

图1为本实用新型实施例呼气纳米传感阵列检测装置结构图

图2为本实用新型实施例的低阻抗传感模块结构图

图3为本实用新型实施例的高阻抗传感模块结构图

图4为本实用新型实施例的嵌入式控制器流程图

图中，1-低阻抗传感模块、2-高阻抗传感模块、3-嵌入式处理器、4-无线通信模块、11- 稳压电路一、12-低阻抗呼吸传感器选择电路、13-10M标准电阻、14-模数转换电路一，21- 稳压电路二、22-高阻抗呼吸传感器选择电路、23-1M标准电阻、24-模数转换电路二。

具体实施方式

下面结合附图以及具体的实施方式对本实用新型作进一步说明，但并不以此作为对本申请保护范围的限定。所描述的实施例是本实用新型的一部分实施例。

本实用新型呼气纳米传感阵列检测装置(参见图1)包括低阻抗传感模块1、高阻抗传感模块2、嵌入式处理器3和无线通信模块4；嵌入式处理器通过低阻抗传感模块、高阻抗传感模块分别连接低阻抗呼气纳米传感阵列、高阻抗呼气纳米传感阵列，嵌入式处理器连接无线通信模块；

所述低阻抗传感模块1包括稳压电路一11、低阻抗呼吸传感器选择电路12、10M标准电阻13和模数转换电路一14，稳压电路一为串联的10M标准电阻和低阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流，10M标准电阻的两个输出端均连接到模数转换电路一的参考电压端，低阻抗呼吸传感器选择电路的输出端和公共电位均连接到模数转换电路一的模拟采集输入端；低阻抗呼吸传感器选择电路连接低阻抗呼气纳米传感阵列；

所述高阻抗传感模块2包括稳压电路二21、高阻抗呼吸传感器选择电路22、1M标准电阻23和模数转换电路二24，稳压电路二为串联的1M标准电阻和高阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流，1M标准电阻的两个输出端均连接到模数转换电路二的模拟采集输入端，高阻抗呼吸传感器选择电路的输出端和公共电位均分别连接到模数转换电路二的参考电压端；高阻抗呼吸传感器选择电路连接高阻抗呼气纳米传感阵列；

嵌入式处理器3控制低阻抗呼吸传感器选择电路，通过模数转换电路一，测量低阻抗范围内的低阻抗呼气纳米传感阵列的传感器电阻值；同时能控制高阻抗呼吸传感器选择电路，通过模数转换电路二，测量高阻抗范围内的高阻抗呼气纳米传感阵列的传感器电阻值。

本实用新型装置的进一步特征在于，所述无线通信模块为WIFI通信模块、蓝牙通信模块等，采用WIFI连接时，嵌入式处理器连接外部便携智能设备，实现检测装置的便携化，所述外部便携智能设备可以为智能手机或智能网关，嵌入式处理器将测量得到的电阻值通过无线通信模块发送到智能手机或智能网关，供使用者查阅。

本实用新型中所述的低阻抗呼气纳米传感阵列(美国专利产品(US Patent 9080942， Flexible Multi-moduled Nanoparticle-Structured Sensor Array on Polymer Substrate and Methods for Manufacture)是指由多个低阻抗纳米传感器构成，且整个阵列的电阻值不大于10MΩ；所述的高阻抗呼气纳米传感阵列是指由多个高阻抗纳米传感器构成，且整个阵列的电阻值大于10MΩ，优选电阻值为20～70MΩ；纳米传感器的制作方式是：在柔性介质PET(聚对苯二甲酸乙二醇酯)和PEN(聚萘二甲酸乙二醇酯)上，通过印刷金合成纳米粒子，形成的纳米传感器。

本实用新型呼吸气纳米传感阵列检测方法，嵌入式处理器通过不同的串行外设接口控制模数转换电路一、模数转换电路二，分别实现低阻抗呼吸传感模块和高阻抗呼吸传感模块独立采集，兼顾准确度和测量范围；低阻抗呼吸传感模块以10M标准电阻为基准，测量10M 以内传感器阻值；高阻抗呼吸传感模块以1M标准电阻为基准，测量高阻抗传感器阻值；

所述嵌入式处理器工作流程是：

步骤1：系统初始化，设定WiFi模块工作模式，设定模数转换电路工作模式；

步骤2：设定通道值为0；

步骤3：根据通道值先选择高阻抗呼吸传感通道，再选择低阻抗呼吸传感通道；

步骤4：读取模数转换电路一转换结果；

步骤5：读取模数转换电路二转换结果；

步骤6：通道数增加1，判断是否达到最大通道数；若是，执行步骤7；若否，转到步骤 3执行；

步骤7：分别计算低阻抗传感器阻值和高阻抗传感器阻值并通过WiFi通信模块发送，转到步骤2执行。

实施例1

在本实施例中，嵌入式处理器选用STM32F439处理器，通过通用异步收发串口USART1 连接WiFi通信模块，通过串行外设接口SPI1连接模数转换器一，通过外设接口SPI2连接模数转换器二，通过通用GPIO口PC0～PC3连接低阻抗呼吸传感器选择电路，通过通用GPIO 口PC6～PC9连接高阻抗呼吸传感器选择电路。

在本实施例中，WiFi通信模块选用ESP8226模块，通过U0TXD和U0RXD分别与嵌入式处理器STM32F439的串行通信接口USART1_RX和USART1_TX相连，作为受控端向智能手机或则智能网关实时提供传感器阵列阻值。

在本实施例中，低阻抗呼吸传感器选择电路选用模拟开关一ADG1408，源端S1～S8接低阻抗呼吸传感器阵列的八个低阻抗呼吸传感器，漏端D与模数转换电路一相连。稳压电路一选用ADR421提供2.5V参考电压，为10M标准电阻和低阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流。模数转换电路一选用第一个AD7793芯片，与嵌入式处理器的串行外设接口SPI1 相连。第一个AD7793芯片的参考电压输入端与10M标准电阻相连，模拟采集输入端AIN1 与模拟开关一ADG1408相连。模拟开关一ADG1408的选择端与嵌入式处理器的通用GPIO 口PC0～PC3相连。在嵌入式处理器STM32F439的控制下，通过模拟开关一ADG1408按顺序选择低阻抗呼吸传感器阵列中不同传感器，通过第一个AD7793以10M标准电阻两端电压为基准，测量所选择的传感器电阻值。

在本实施例中，高阻抗呼吸传感器选择电路选用模拟开关二ADG1408，源端S1～S8接高阻抗呼吸传感器阵列，漏端D与模数转换电路二相连。稳压电路二选用ADR421提供2.5V 参考电压，为1M标准电阻和高阻抗呼吸传感器选择电路提供相同电流。模数转换电路二选用第二个AD7793芯片，与嵌入式处理器的串行外设接口SPI2相连。第二个AD7793芯片的参考电压输入端与模拟开关ADG1408相连，模拟采集输入端AIN2与1M标准电阻相连，模拟开关二ADG1408的选择端与嵌入式处理器的通用GPIO口PC6～PC9相连。在嵌入式处理器STM32F439的控制下，通过模拟开关二ADG1408按顺序选择高阻抗呼吸传感器阵列中不同传感器，通过第二个AD7793以所选择的传感器电压为基准，对1M标准电阻两端电压进行测量，进而得到传感器电阻值。

在本实施例中，WiFi通信模块选用ESP8266，由嵌入式处理器STM32F439通过串行通信接口发送AT指令进行各种操作。默认设定为STA模式，智能手机或智能网关通过局域网内路由器与ESP8266互连互通。在便携式场景下，ESP8266设定为AP模式，作为热点与智能手机通信，实现无线控制。

一种呼吸气纳米传感阵列检测方法，低阻抗呼吸传感模块以10M标准电阻为基准，测量 10M以内传感器阻值。高阻抗呼吸传感模块以1M标准电阻为基准，测量高阻抗传感器阻值。所述嵌入式处理器工作流程是：

步骤1：系统初始化，设定WiFi模块工作模式，设定模数转换器工作模式；

步骤2：设定通道值为0；

步骤3：根据通道值选择高阻抗呼吸传感通道，根据通道值选择低阻抗呼吸传感通道；

步骤4：读取第一个AD7793芯片转换结果；

步骤5：读取第二个AD7793芯片转换结果；

步骤6：通道数增加1，判断是否达到最大通道数；若是，执行步骤7；若否，转到步骤 3执行；

步骤7：分别计算低阻抗传感器阻值和高阻抗传感器阻值并通过WiFi通信模块发送，转到步骤2执行。

在本实施例中，ESP8266默认工作在AP模式，

在本实施例中，低阻抗呼吸传感通道数与高阻抗传感通道数一样，也可以根据需要采用不同的通道数，在流程中单独设定低阻抗传感通道数和高阻抗传感通道数。选择高阻抗呼吸传感通道后，需要较长的稳定延时，因此在读取第二个AD7793芯片转换结果前，先读取第一个AD7793芯片转换结果，以充分利用系统资源。

在本实施例中，两片AD7793芯片都工作在单极性模式，转换速率为39Hz。转换模式设定为连续模式，转换完成后结果置于AD7793芯片的数据寄存器中，AD7793芯片的状态寄存器的RDY位变为低电平，可依此来判断数据是否有效。

第一个AD7793芯片的参考输入端接10M标准电阻，所选择的传感器接到差分模拟输入 AIN1端，AD7793转换结果数据Data与传感器阻值Rsensor的关系是：

Rsensor＝10M*Data/0xFFFFFF(注：*是乘法，/是除法，0xFFFFFF为满量程)

第二个AD7793芯片的参考输入端接传感器，1M标准电阻接到差分模拟输入AIN2端， AD7793转换结果数据Data与传感器阻值Rsensor的关系是：

Rsensor＝1M*0xFFFFFF/Data(AD7793是24位，满量程为0xFFFFFF。如果换位16位的AD7792，满量程为0xFFFF)，上述满量程是指AD7793和AD7792所能测量的最大值。

通过两种不同的测量方式，兼顾低阻抗区域的精准度和高阻抗区域的宽范围，能够满足多种场合需求。

本申请通过更换呼气纳米传感阵列，经过病例样本智能分析，可以检测肺癌、糖尿病、呼吸道炎症等多种疾病。

本实用新型未述及之处适用于现有技术。