Lecture+5+运动感觉系统的人工器官（II）

运动、感觉系统的人工器官（II）人工耳蜗电子鼻电子舌人工皮肤运动、感觉系统的人工器官一.人工耳蜗简介定义：又称电子耳蜗，或耳蜗埋植，人工电子耳。是植入式电子装置，能将声能转换成电能，通过植入鼓阶、圆窗或耳囊内的电极，直接刺激耳蜗内残余的听神经纤维，使聋人产生听觉。

人工耳蜗技术开始于５０年代，经过几十年的发展，特别是随着近年来生物医学工程等高新技术的出现，已经从实验研究进入临床应用，成为目前全聋患者恢复听觉的有效的治疗方法。二.听觉原理听觉产生的原理：耳蜗基底膜的机械特性和毛细胞的静纤毛的梯度变化是耳蜗对输入声波进行频率和空间分析的形态学基础。耳蜗基底膜的基底部分对高频敏感，顶部对低频敏感，人类语言频率范围为500～3000Hz，与基底膜从底部算起的10～25mm的相应位置相对应。人耳解剖图

声波通过时的耳蜗声波通过时的耳蜗基底膜振动时，带动相连的复膜及毛细胞的静纤毛发生剪切运动，使毛细胞表皮板的电阻发生变化，调制了通过毛细胞的电流，产生了耳蜗的感受器电位，这就是耳蜗的机械——电换能过程。耳蜗感受器电位可以使毛细胞底部的表面膜电位发生变化，从而引起耳蜗神经末梢产生兴奋，产生突触后电位，又形成神经动作电位由耳蜗神经向中枢传递，从而形成听觉。三、人工耳蜗组成

人工耳蜗是由耳蜗内的植入电极、言语处理器、方向性麦克风及传送装置所组成。声音由方向性麦克风接收后转换成电信号再传送至语言处理器将信号放大、过滤，并由传送器传送到接收器，产生的电脉冲送至相应的电极，从而刺激听神经纤维兴奋并将声音信息传入大脑，产生听觉。

人工耳蜗（感应式）的组成示意图

人工耳蜗系统包括三个部分:

言语处理器言语处理器将声音进行滤波分析并且数字化成为编码信号。言语处理器将编码信号送到传输线圈。传输线圈将编码信号以调频信号的形式传入位于皮下的植入体的接收/刺激器。

人工耳蜗植入体人工耳蜗植入体将适量的电能传至耳蜗内部电极系列，沿着在序列上分布的电极刺激耳蜗内的残余听神经纤维。电声信息沿听觉通路传至大大脑进行编译。言语编码策略言语编码策略控制着对环境声音及言语的数字化处理。不同的编码策略所侧重的音调、响度和时相线索亦不同。人工耳蜗植入者对声音质量的倾向性有所不同，并且在使用根据他们个人需求设计出的言语编码策略时，其言语感知能力表现出显著的提高。

人工耳蜗的电极

人工耳蜗的特点：大多数的听障患者都是由于听觉毛细胞先天发育不良或受损。人工电子耳是在耳蜗内植入电极越过发育不良或受损的听觉毛细胞，将声波转换为电波后直接刺激听觉神经再传至大脑。一般助听器只单纯放大声音，仍须经包含不良毛细胞的原有路径传导，因此语言辨识能力受到影响，特别是高频听力无法有效提升。所以效果比助听器更好。4.人工耳蜗原理听觉产生：外界的声音振动经鼓膜、三块听小骨传至耳蜗，耳蜗内的淋巴液的振动又引起基底膜的上下行波式移动。基底膜上有很多微小的纤毛细胞，这些毛细胞随基底膜的波动而摆动，将机械振动转变为电信号，刺激耳蜗内的听神经，神经兴奋经神经元传至大脑语言中枢。多数失聪者的听神经是完好或部分完好的，因此尚存在电刺激兴奋的可能性，即电刺激的方法可以恢复听觉，特别是语言的感知能力。人工电子耳蜗是对耳蜗特性的一种模仿，依据耳蜗对语音的部位编码原理，将苦干个电极植入耳蜗的鼓阶内，体外的语音信号经处理器处理后产生相应电极的电刺激脉冲，直接兴奋耳蜗内不同部位电极附近的听神经，可以使全聋人感受到声音。依据以上分析，电子耳蜗系统的设计可以作如下简述。人工电子耳蜗系统可以分为体外和体内两部分。体外部分主要进行语言信号的采集、处理和编码、发送，主要包括麦克风、语音处理器、编码发射器、发射线圈等。植入体内的部分为接收线圈、接收解码器、刺激器和电极阵列。语音信号处理器将麦克风检测到的声音信号进行特征提取或滤波等处理，产生不同电极的电刺激信号，编码发射器将这些信号编码、调制为高频信号，通过发射线圈将信号以无线方式发送至体内。体内的接受线圈接受到信号后，接收解码器进行解调、解码后还原出刺激信号，然后控制一个刺激电流生成器，产生相应电极的电刺激信号，并通过植入鼓阶内的电极阵列兴奋听神经。目前电子耳蜗产品主要有澳大利亚Nucleus公司的22导人工电子耳、美国Minimed公司的16通道装置、Ineraid、Clarion等公司的产品以及奥地利的电子耳蜗等。在这些产品中，语音信号的处理方法有较大的差别，各种装置都有特定的处理方法，获得了一定的效果，以下就语音信号的处理发展和几种新方案进行初步的分析和介绍。语音信号处理方案的研究进展

国外自60年代起开始进行人工电子耳蜗的实验性研究工作，从最初的单导已发展为目前的多导系统，相应的语音信号处理方法也从简单到目前采用数字信号处理器的复杂系统。语音信号处理部分的功能是将语音信号转换为与耳蜗中的电极相对应的电刺激信号，音频处理的范围一般为100Hz～4KHz。电子耳蜗的语音处理方法与耳蜗如何将语音振动信号转变为电信号的生理机制有关，因为人工电子耳蜗是一种仿生系统。人工电子耳蜗的语音信号处理方法大致可以划分为两大类，一类是基于特征提取，即提取语音信号的基频和共振峰等特征信息，然后产生相应的刺激信号；另一类是基于滤波器组的方法，即对语音信号进行分频段滤波处理，直接得到电极的刺激信号。基于特征提取的信号处理方案语音信号的特征主要为基频(FundamentalFrequency)和共振峰(Formant)。共振峰反映语音信号频谱的峰值，一般取前3个峰值F1、F2和F3；基频反映音调的变化，即描述周期性的浊音的频率(F0)。初期的语音信号处理方案有F0/F2、F0/F1/F2、F0/F1/F2/F3等方法，F0决定电极电流脉冲的频率，F1、F2和F3的频点位置与电极的位置相对应，其幅度大小决定刺激脉冲的幅度。提取F0、F1、F2、F3等特征的方法主要有滤波法、自相关法、倒谱法和线性预测编码法(LPC)等，其中线性预测编码法应用较多。F0的提取可采用简化逆滤波(SIFT)法等。选择这些参数主要是因为它们有助于电子耳蜗植入者理解语言，而且比较符合电诱发听觉的某些特点。在此基础上，Cochlear公司发展了一种微型语音处理器(MiniSpeechProcessor,MSP)，其中使用的语音信号处理方法是MPEAK(Multipeak),它是F0/F1/F2/F3方法的一种扩展，在每个刺激周期内激活四个电极，两个电极表示F1和F2，另外两个电极(靠近耳蜗底部)传送2KHz以上的高频信息。F0/F2方案F0/F2语音的特征提取是一个信息大幅度压缩的过程,也是一个信号解卷过程。由于语音信号的时变特性,基频和共振峰的提取必须在一小段语音信号上进行,即进行短时分析,被认为是平稳的一小段语音称为一帧。用一个截止频率为270Hz的低通滤波器和一个零检测器提取语音信号的基频F0,其代表声带振动的基本频率,F0随时间的变化方式构成了声调和语调。决定音质的共振峰F2则通过一个1~4kHz的带通滤波器和一个零检测器获取,同时对带通滤波器进行包络提取,以获得F2的振幅A2。F0决定了电极的刺激频率,F2的频率决定刺激具体电极,F2的频率越高,选择的电极越靠近蜗底;反之,选择的电极越靠近蜗顶;振幅A2决定刺激电流的大小。F0/F2语音编码方案首次帮助许多病人获得了一定的开集语言识别能力。F0/F1/F2F0/F1/F2在F0/F2方案的基础上加以改进,除提取语音信号F0/F2的信息外,还有语音信号的第一共振峰F1及其幅度A1。F1的提取通过一个300~1000Hz的带通滤波器和一个零检测器。F1、F2都是语音的共振峰频率,它们不同步地激活电极,刺激速率的决定与F0/F2相同,。添加F1信息后,病人言语识别显著增高,平均开放句子识别率有明显提高,这一结果与正常听力者依赖于F1和F2进行言语识别的理论基础相吻合。基于滤波器组的信号处理方案随着电极数目的增加，基于滤波器组的人工电子耳蜗语音信号处理方案不断在发展，如：最大谱峰声音处理法(SpectralMaximaSoundProcessor,SMSP)谱峰法(SpectralPeak,SPEAK)压缩模拟(CompressedAnalog,CA)方案连续交替取样(ContinuousInterleavedSampling,CIS)方案SMSP法SMSP法SMSP法是将声音信号通过一组带通滤波器分为16个频带，并进行整流和低通滤波检测出该频带内信号的谱的包络。对每一时刻，可以得到16个频带内的语音信号的包络，然后选取其中6个最大的作为对应电极的刺激信号。这6个最大的包络信号作为一帧数据传输到体内，帧频约为250Hz/S。低通滤波器的截止频率为200Hz。SMSP方法由奥大利亚墨尔本(Melbourne)大学的研究人中提出，最初用模拟电路实现，最近已在可编程数字信号处理器上实现，并应用于他们与Nucleus公司合作生产的22电极人工电子耳蜗系统中。这种方法既减少了无线传输时的数据量，又最大限度地利用了语音信号的主要信息。CA方案CA方案是一种基于模拟滤波的方法。首先，声音信号进行自动增益控制(AGC)等预处理，然后用若干个模拟的带通滤波器，如频带为0.1～0.7KHz，0.7～1.4KHz，1.4～2.3KHz和2.3～5.0KHz，将语音信号分为四个频段的信号，分别作增益调整(Gain)，最后直接传送到四个电极(Electrode)作为其电刺激信号。这种方法的实现比较简单，但由于在同一时刻四个电极会同时产生刺激电流，相互之间存在着干扰，不利于聋人对语音的分辨。CIS方案美国学者Wilson于1991年在Nature上的一篇文章中提出了对压缩模拟(CA)法的改进方案，简称为连续交替取样(ContinuousInterleavedSampling,CIS)方案。声音信号(signal)先经预加重处理(Pre-emph)，以补偿语音信号的高频成分，然后作频率分段处理，从低频到高频将语音信号经n个带通滤波器(bandpassfilter，BPF)划分为与电极相对应的n个频带。对每一个频段内的信号，再经整流(rectifier，Rect)、低通滤波(lowpassfilter，LPF)等检测出其包络。为了提高动态范围，可以进行对数或平方律压缩(Compress)。在产生刺激信号时，CIS方案与SMSP和CA方法是完全不同的，CIS方案对每一频段内的信号的包络分别用对称双相脉冲序列进行调制(modulation)，且调制脉冲序列在时序上是不同步的，脉冲交替出现。最后，经脉冲序列调制后的离散序列即作为电极的电刺激信号。

CIS方案通过利用交替的刺激脉冲，有效地克服了通道之间的相互作用。同时，对每一个通道而言，它还具有相对较高的刺激速率，因为相邻通道间的脉冲时延很小，可以达到较高的刺激速率，如大于800pulsespersecond(p.p.s)，而用特征提取的方法来提取基频以决定刺激的速率，一般很难超过300p.p.s。所以，CIS方案能更好地跟踪语音信号的细节变化。实验表明，原来采用CA方案的聋人在改为CIS方案后，对语言的识别能力有较大的提高。讨论电子耳蜗的语音信号处理是正常人听觉生理功能的模拟，电诱发听觉必然与生理上的听觉存在区别，已有的信号处理方法主要利用了听觉系统的部位编码原理，但实际上听觉对语音信号的编码比较复杂，还有时间编码机制，即听神经纤维的发放率(FiringRate)是随时间变化的。深入研究语音信号的处理方法应当与听觉生理学紧密结合，建立一种完备的听觉生理模型，这将是今后研究中值得关注的问题之一。采用目前语音信号处理方法(SMSP、CIS等)的电子耳蜗系统虽然达到了一定的恢复听觉的效果，但如何进一步降低成本、提高性能，这也是值得研究的问题之一。我们国家全聋人约有600万，研究针对汉语语音特点的信号处理方法，在保证性能的前提下使人工电子耳蜗为广大聋人在经济上也能承受。四.人工耳蜗禁忌症

人工耳蜗是通过电刺激听神经而使病人感知声音，主要适合耳蜗性聋，而不适合蜗后性聋；听力损失的程度为重度和极重度聋。

植入人工耳蜗的禁忌症有以下几种：1.耳蜗及听神经因素：从影像学角度认为，人工耳蜗植人手术的相对禁忌症应该为耳蜗完全缺失和内听道严重狭窄。2.中耳感染因素：对于化脓性中耳炎

病人，植入电极会把感染灶带人内耳。3.耳蜗骨折：耳蜗骨折很可能损伤前庭耳蜗神经，使人工耳蜗植入无效。4.精神病：电刺激可能会刺激大脑皮层，因此精神病是人工耳蜗植人手术的禁忌症。5.其它外科常规手术禁忌症：如患其它外科常规手术禁忌症，也不考虑人工耳蜗植入。五.人工耳蜗现状和前景

在最近几年的人工耳蜗领域，探索中的新技术和新方法仍然处在不断积累阶段，大部分距离临床应用阶段尚需时日。最终目标仍然是解决人-机界面如何完美耦合，使人体组织和机能所具备的潜能进一步被最新的医学和工程技术激发。在人工耳蜗产品的发展过程中，我们期待出现更可靠、更灵活的刺激系统，即在保证系统质量和安全性的前提下，使每一位患者的系统得到优化调整，更符合其自身听觉通路的潜在需求。

科技的迅速进步肯定可以使得下一代人工耳蜗在整体功能方面和物理性能上产生显著的变化。新的信号处理方法，连同助听器技术，双边人工耳蜗技术，以及联合声电刺激技术在一起，将能够更好的提取，编码并传递那些重要的声学特征信息，尤其是频域和时域微细机构。相信随着技术的成熟和成本的降低会给广大患者带来福音。嗅觉模拟技术（电子鼻）嗅觉与气味气味——也就是嗅觉，与视觉、听觉、味觉、触觉一起，构成了我们的5种主要的感知外部世界的方式。嗅觉往往让人留下深刻的印象：独特的花香会唤起一个人久远的美好回忆，但一种难闻的气味也会让人对某种食物避之唯恐不及。嗅觉不仅让人的感受更加细致入微，而且对很多动物感知周围环境、以至于更好地生存也起着重要作用。在人类的感觉器官中，与其他动物相比，嗅觉是最不灵敏的．但是在现实生活中，不少行业中产的质量，目前主要是靠人的嗅觉进行判断，如酒类、化妆品、烟草、饮料等．这类工作通常需要训练有素、经验丰富的专职人员进行。嗅觉与气味问题：①培养一名专职的嗅味鉴别人员不仅要投入大量的费用，而且周期很长，没有相当的经验积累，难以得到可靠的结果；②人工鉴别带有很大的主观因素，判断结果随鉴别人员的年龄、性别、识别能力及语言文字表达能力的不同存相当大的个体差异．即使同一人员也随其身体状态、情绪变化、嗜好的不同产生不同的结果；③嗅觉鉴别是一种吸入的过程，因此长期工作对身体健康有一定影响，尤其是鉴别一些有毒、有害(包括累积性、慢性中毒)挥发物时，影响更大；④某些特别难闻或令鉴别人员特别敏感的气味，往往由于得不到细致的品闻而使结果有误；⑤人工鉴别的时间不能太长，否则嗅觉敏感度易减退，甚至丧失殆尽。因此要求一种客观准确的嗅味鉴别方法来代替人工品闻嗅味和挥发物是人们多年来的期望。2004年10月4日，诺贝尔基金会宣布把本年度的诺贝尔生理学或医学奖颁发给美国科学家RichardAxel理查德·阿克塞尔和LindaB.Buck琳达·巴克，以表彰他们在研究人类嗅觉方面的贡献。两位科学家的主要成就在于他们揭示了人类嗅觉系统的奥秘，告诉世界“我们是如何能够辨认和记得１万种左右的气味”的。美国科学家理查德-阿克塞尔和琳达-巴克分享2004年诺贝尔医学奖人工神经网络原理

嗅觉的体验嗅觉系统原理的应用

阿克塞尔和巴克所发现的嗅觉系统的一般性原理似乎也可以应用到其他感觉系统。比如另外一种用于传递信息的“气味”——信息素(pheromones)。

昆虫常常使用这类物质。在哺乳动物中也有类似的现象，但是即便哺乳动物也使用类似的信息素，它们也不是由嗅觉上皮负责感知的。在鼻腔中有一个叫做犁鼻器(vomeronasalorgan)的组织负责感知信息素。电子鼻1989年在NATO的一次关于化学传感器信息处理会议上对电子鼻（人工嗅觉系统）做了如下定义：

电子鼻（ArtificialOlfactorysystem,AOS）是由多个性能彼此重叠的气体传感器和适当的模式分类方法组成的具有识别单一和复杂气味能力的装置。1.AOS是新颖的分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成分的仪器。2.更注重样品中挥发成分的整体信息（即“指纹”数据）。它“闻到”的是目标的总体气息。3.具有人工智能。电子鼻的工作原理与结构组成人的嗅觉形成过程大致可分为3个部份①咖啡或玫瑰花的芳香物分子经空气扩散到达鼻腔，与嗅觉细胞表皮纤毛上的G受体结合蛋白作用，产生信号；②信号在嗅觉细胞神经网络和嗅球中经一系列加工放大后输入大脑；③大脑接受输入的信号做出判断，闻到的是咖啡、玫瑰、还是其他的气味，而大脑的判断识别功能是由孩提时代至长大不断与外界长期接触的过程中学习、记忆、积累、总结而形成的．电子鼻模拟生物的嗅觉器官，因而其工作原理与嗅觉形成相似，气味分子被电子鼻中的传感器阵列吸附，产生信号。生成的信号经各种方法处理加工与传输，将处理后的信号经模式识别系统作出判断。根据这种原理电子鼻主要包括传感器阵列和数据处理分析器两大部分。电子鼻系统结构1.气体传感器及气体传感器阵列2.数据处理分析器电子鼻系统结构图气体传感器

传感器及其阵列是电子鼻的心脏，它的功能是把不同的气味分子在其表面的作用转化为可测的物理信号。1、气体传感器的材料必须具备两个基本条件：

（1）通用性；对不同的气味均有响应，即通用性要强，要求对成千上万种不同的嗅味在分子水平上做出鉴别；（2）传感器还原与嗅味分子的相互作用或反应必须是快速、可递的，不产生任何“记忆效应”．

2、气体传感器应满足：（1）高灵敏度、宽动态响应（2）性能稳定（3）响应快、重复性好（4）保养简单、价格低3、气体传感器的种类（1）金属氧化物型半导体传感器（电阻改变）（2）有机导电聚合物传感器（导电性改变）（3）脂凃层传感器（质量改变）（4）红外线光电传感器（光强或峰位改变）气体传感器阵列1、为什么要组成气体传感器阵列？

某一类型的单个气体传感器仅能检测某一类型的气体。

把不同特性的单个气体传感器组合起来就构成了嗅觉传感器阵列。

嗅觉传感器阵列不仅检测范围更宽，而且灵敏度、可靠性都很高。2、气体传感器阵列发展趋势：

集成化、监测范围宽和携带方便数据处理分析器1、传感器产生的电信号经电子线路放大及A/D转换为数字信号输入计算机，被测嗅觉的强度既可用每个传感器的输出的绝对电压、电阻或电导等信号来表示，也可用相对信号值如归一化的电阻或电导值，传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加工、处理后与经“人为学习、训练”后的已知信息进行比较、识别，最后得出定量的质量因子。2、这一部分的关键是数据处理软件所用的数学方法。常用的模式识别数据处理方法（1）多元统计数据处理方法：

a、主成分分析法

b、回归分析法

c、距离判别法

d、贝叶斯判别法

e、费歇判别法

f、偏最小二乘回归分析法（2）人工神经网络数据处理方法和遗传算法

a、神经网络

b、竞争神经网络

c、RBF神经网络

d、遗传算法

e、遗传神经网络AromaScan英国MOSESII:MOdularSEnsorSystem,IInd（德国）FOX-Model3000IntelligentElectronicNoisePrice:$6,200.00

（法国）江苏大学电子鼻试验装置示意图1、气体传感器存在的问题工作环境须控制，或者加以监测并进行参数补偿。基线稳定性较差，易于中毒。阵列的校正和训练数据不能通用。2、气体取样方式采用小容积的测试箱；其次是采用箱外蒸发法；缩短气敏器件接触气体的时间。3、模式识别方法单模式分类方法提高选择性；改善电于鼻装置的灵敏度和重复性；仿照视觉图像的观点，人们提出了嗅觉“图像”的概念。嗅觉“图像”在样本分布空间肯定存在多处重叠和交叉。电子鼻电子鼻:又称人工嗅觉系统，主要是通过气体传感器和模式识别技术的结合模拟生物嗅觉系统，实现气体检测和识别等功能。主要方法就是以气体传感器模拟生物嗅觉系统中的嗅感受神经细胞，用人工神经网络等模拟嗅球层和僧帽细胞层甚至更深层嗅觉皮层等连接而成的神经回路，用计算机或专用芯片对采集到的信息进行处理，达到识别气体或气味的目的。电子鼻是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统，它可以在几小时、几天甚至数月的时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况。电子鼻主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。

电子鼻技术的发展历史1964年，Wilkens和Hatman利用气体在电极上的氧化一还原反应对嗅觉过程进行了电子模拟，这是关于电子鼻的最早报道。1965年，Buck等利用金属和半导体电导的变化对气体进行了测量，Dravieks等则利用接触电势的变化实现了气体的测量.作为气体分类用的智能化学传感器阵列的概念直到1982年由英国Warwick大学的Persuad等人提出，他们的电子鼻系统包括气敏传感器阵列和模式识别系统两部分。其中传感器阵列部分山三个半导体气敏传感器组成。这一简单的系统可以分辨按树脑、玫瑰油、丁香牙油等挥发性化学物质的气味。随后的5年，电子鼻研究并没有引起国际上学术界的广泛重视。1982年，英国学者Persuad和Dodd用3个商品化的SnO2气体传感器（TGS813、812、711）模拟哺乳动物嗅觉系统中的多个嗅感受器细胞对戊基醋酸酯、乙醇、乙醚、戊酸、柠檬油、异茉莉酮等有机挥发气进行了类别分析，开电子鼻研究之先河。1987年，在英国Warwick大学召开的第八届欧洲化学传感研究组织年会是电子鼻研究的转机。在本次会议上，以Gardner为首的Warwick大学气敏传感研究小组发表了传感器在气体测量方而应用的论文，重点提出了模式识别的概念，引起了学术界广泛的兴趣。1989年在北大西洋公约组织的一次关于化学传感器信息处理会议上对电子鼻做了如下定义:“电子鼻是由多个性能彼此重叠的气敏传感器和适当的模式分类方法组成的具有识别单一和复杂气味能力的装置。”随后,于1990年举行了第一届电子鼻国际学术会议。为了促进电子鼻技术的交流和发展，国际上每年举行一次化学传感器国际学术会议。电子鼻技术是探索如何模仿生物嗅觉机能的一门学问。其研究涉及材料、精密制造工艺、多传感器融合、计算机、应用数学以及各具体应用领域的科学与技术，具有重要的理论意义和应用前景。其中传感器技术和计算机技术处于当今科学技术研究和发展的前沿。

电子鼻技术的基本原理由于气体传感器的交叉敏感性、选择性差等缺点，单一传感器往往对被测环境中的各种气体敏感，因而很难有选择地测量出某种气体的成分和含量。电子鼻技术是解决这一问题的有效途径，它正是利用各个气敏器件对复杂成分气体都有响应却又互不相同这一特点，借助数据处理方法对多种气味进行识别，从而对气味质量进行分析与评定。电子鼻识别的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，例如，一号气体可在某个传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应；同样，二号气体产生高响应的传感器对一号气体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的，正是这种区别，才使系统能根据传感器的响应图案来识别气体。

电子鼻的工作可简单归纳为：传感器阵列－信号预处理－神经网络和各种算法－计算机识别(气体定性定量分析）。从功能上讲，气体传感器阵列相当于生物嗅觉系统中的大量嗅感受器细胞，神经网络和计算机识别相当于生物的大脑，其余部分则相当于嗅神经信号传递系统。

电子鼻对气味的分析过程

气体传感器阵列电子鼻系统中，传感器及其阵列是电子鼻的关键,它的功能是把不同的气味分子在其表面的化学作用转化为可测的电信号。传感器阵列可以采用数个单独的气敏传感器组合而成，也可以采用集成工艺制作专门的气敏传感器阵列。后者体积小，功耗低，便于信号的集中采集与处理。

西班牙《ACMOSmonolithicallyintegratedgassensorarraywithelectronicsfortemperaturecontrolandsignalinterfacing》

传感器阵列数据采集系统传感器阵列的模拟输出经Ａ/Ｄ转换为数字信号输入计算机中的数据处理和模式识别系统,被测嗅觉的强度既可用每个传感器的输出的绝对电压、电阻或电导来表示,也可用相对信号值如归一化的电阻或电导值,即它们的变化率来比较嗅味的性质。

传感器阵列的数据采集系统

模式识别处理传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加工、处理后，利用多元数据统计分析方法、神经网络方法和模糊方法将多维响应信号转换为感官评定指标值或组成成分的浓度值，得到被测气味定性分析结果的智能解释器。早期的电子鼻多用主成分分析、多元线性拟合、模板匹配、聚类等数据处理方法。模式识别——人工神经网络由于气体传感器的响应与被测气体体积分数之间的关系一般是非线性的，现在的电子鼻系统多用神经网络方法和偏最小二乘法。近些年发展起来的人工神经网络(artificialneuralnetwork)由于具有很强的非线性处理能力及模式识别能力而得到了广泛的应用.神经网络通过学习自动掌握隐藏在传感器响应和气味类型与强度之间的、难以用明确的模型数学表示的对应关系。许多统计技术和ＡＮＮｓ是互为补充的,所以常常与ＡＮＮｓ联合使用,以得到一组比用单个技术得到的数据更加全面的分类和聚类。这类统计学或化学计量学方法包括主分量分析,部分最小平方法,辨别分析法,辨别因子分析法,和聚类分析法等。Basicstructureofadataprocessingsystemforanelectronicnoise

人工神经网络脑细胞神经元

人工神经网络神经元Thebrainusesmassivelyparallelcomputation –»1011neuronsinthebrain –»104connectionsperneuroninput——MathematicalFunctions——output神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。电子鼻技术的应用及前景电子鼻具有便携及实时、在线、原位分析等特点,可用于气味鉴别、复杂环境下气体浓度鉴别和可燃气体、有机挥发物或有毒气体的鉴别,具有广泛的应用前景。电子鼻技术的长处在于对气体进行定性分析。近20年来，电子鼻研究取得了长足进展。尽管受敏感膜材料、制造工艺、数据处理方法等方面的限制，电子鼻的检测与识别范围与人们的期望还存在距离，但是，将之应用于食品、化妆品、香料香精等轻工业品香气质量评定的时机已经成熟了。

以色列科学家研发出“电子鼻”（electronicnose），只要通过简单的呼吸测试，就可以查出罹患了肺、乳腺、肠和前列腺癌的病人。研究小组发现，这种检测化学物质改变的传感器不仅能分辨出健康人和恶性肿瘤病患的呼吸，还能查出这四种常见的肿瘤。虽然还需要更多工作来完善这项检测技术，但初步成功已经给开发一种便宜、易于使用和携带的早期癌症诊断技术带来了希望。英国柴郡克鲁城镇的欧斯米泰克公司成功地开发出了电子鼻，试验表明，它能“嗅”出侵蚀病人皮肤伤口的细菌，提醒医生及时采取相应措施。他研究的电子鼻是由32个不同的有机高分子感应器组成的矩阵，对各种挥发性化合物散发的气味十分敏感，化合物不同，则反应不同。电子鼻只需要数小时便可发现是否有细菌存在。而过去采用实验室化验的方法，通常1至3天才能得到结果。此外，电子鼻技术还可以用于检查其他部位的感染，帮助病人早发现，早治疗。在电子鼻系统的研究中,目前十分引人关注的3个方面:研究对微量气体分子瞬时敏感的检测器,以得到与气体化学成分相对应的信号研究对检测得到的信号进行识别与分类的数据处理器,以便将有用信号与噪声加以分离研究将测量数据转换为感官评定指标的智能解释器,以得到与人的感官感受相符的结果电子鼻技术响应时间短、检测速度快，其测定评估范围广，它可以检测各种不同种类的食品；并且能避免人为误差，重复性好；还能检测一些人鼻不能够检测的气体，如毒气或一些刺激性气体，它在许多领域尤其是食品行业发挥着越来越重要的作用。并且目前在图形认知设备的帮助下，其特异性大大提高，传感器材料的发展也促进了其重复性的提高，并且随着生物芯片、生物技术的发展和集成化技术的提高及一些纳米材料的应用，电子鼻将会有更广阔的应用前景。电子舌是一种由低选择性、非特异性的交互敏感传感器阵列，配以合适的模式识别方式/多元统计方法的定性定量分析的现代化分析检测仪器。Yu.Vlasov,etal./PureandAppliedChemistry77,1965-1983电子舌味细胞味神经味物质电响应大脑味觉感受生物味觉系统electronictongue响应信号电脑传感器阵列模式识别电子舌原理电子舌基本结构传感器阵列非特异性传感器具有一定的特异性，同时具有一定交互感应信号激发采集系统与传感器阵列的设计有关与被测对象的性质相关多元数理统计系统PCAPLS、SIMCA、DFA电子舌的由来1982年，Persaud,Dodd:电子鼻（electronicnose）1992年，Toko:味觉传感系统（tastesensor）1997年，Vlasov,Legin,D’Amico:电子舌（Electronictongue）2000年，邓少平教授（智舌）

以非修饰电极组成的传感器阵列为基础，应用组合脉冲弛豫技术，结合特定模式识别系统，能对酒、饮料以及茶等液体类食品进行整体特征评价与检测的电子舌系统。智舌智舌的发展历史第I代第II代第III代组合脉冲弛豫谱原理1Hz10Hz100Hz峰值拐点拐点：极限氧化还原电流值S.Y.Tian,S.P.DengandZ.X.Chen/Sens.ActuatorsB:Chem.123(2007)1049峰值：最大充电电流和最大氧化还原电流传感器原理编号S1S2S3S4S5S6材料PtAuPdWTiAg编号S1S2S3S4S5S6A-1特征值特征值特征值特征值特征值特征值A-2特征值特征值特征值特征值特征值特征值A-3特征值特征值特征值特征值特征值特征值B-1特征值特征值特征值特征值特征值特征值B-2特征值特征值特征值特征值特征值特征值B-3特征值特征值特征值特征值特征值特征值智舌功能对象整体品质差异的区分检验（PCA）原产地保护产品以及品牌产品真伪辨识（SIMCA、PLS-DA）产品品质等级评定（DFA）样品感官属性以及理化指标的快速反演（PLS）产品货架时间的评价（PCA、PLS）智舌优点信息量丰富（分辨力提高）检测速度快（5－6分钟完成，其他电子舌10分钟以上）传感器使用寿命长（1年以上，其他电子舌3个月）清洗方便、迅速（1－2分钟，其他电子舌20－30分钟）智舌测试方法数据采集0.01mol/LKCl点击自动校正取任一待测液体点击自动校正正式分析需要检测对象数据分析打开数据文件*.mdb确定传感器与频率选择相应模型进行分析品质差异区分实验（PCA）A-1、B-1、C-1、D-1、A-2、B-2、C-2、D-2、A-3、B-3、C-3、D-3、……、A-6、B-6、C-6、D-6建立6次平行，至少3次平行品质辨识实验（SIMCA、DFA）建议30次以上平行测试顺序没有要求品质辨识实验（PLS）A-1、A-2、A-3、……、A-6、B-1、B-2、B-3、……、B-6、C-1、C-2、C-3、……、C-6、……、F-6建议6次平行，至少3次平行数据采集实验的设计品质差异区分实验（PCA）打开模型选择对应的传感器，进行传感器优化，传感器数量越多，样品数量越大，分析时间越久选择依据，DI值越大越好，传感器数量越少越好DI值大于80为较好结果确定传感器与频率，进入主成分分析菜单界面进行分析数据分析步骤品质辨识实验（SIMCA）打开模型根据确定的传感器和频率，进入主成分分析菜单，进行主成分分析，输入需要的主成分数，保存主成分模型点击样品检验菜单，选择需要检验样品的数据库，选择对应检验手段，选择需要检验的样品名称，点击分析品质辨识实验（PLS）打开模型点击进入PLS菜单对选择需要分析的溶液对象，并对溶液对象进行赋值确定需要的主成分数量，保存模型点击样品检验菜单，选择需要的样品点击分析Smartongue区分四种基本味觉电子舌的运用NaClMSGSucroseHClSmartongue区分不同的酸味物质TartaricacidCitricacidAceticacidMalicacidHClSmartongue区分不同的鲜味物质NaClLiClKClNH4ClCaCl2Smartongue区分不同的苦味物质MgSO4PropylthiouracilSucroseOctaacetateQuinineHClUreaParacetamolCaffeineSmartongue区分不同的鲜味物质GlutamineMSGArginineSmartongue对真实产品的品评能力烟台昌黎Smartongue在红酒中的应用Smartongue在白酒中的应用Smartongue在啤酒中的应用西湖青岛蓝带雪花燕京百威Smartongue在龙井茶品质区分中的应用Smartongue对水晶葡萄货架期的评价存放时间增加变质样品Smartongue对大麦茶货架期的评价存放时间增加天津生产线杭州生产线Smartongue对绿茶饮料货架期的评价存放时间减少Theresultofascorbicacid（r＝0.95）Theresultofsodiumtripolyphosphate（r＝0.94）Smartongue对桔子汁饮料的定量分析Smartongue与人味觉品评能力的比较人感官品评能力：0.36%电子舌品评能力<0.1%感官品评结果（大麦茶加蔗糖）电子舌品评结果（大麦茶加蔗糖）大麦茶中添加蔗糖感官品评结果（大麦茶加柠檬酸）电子舌品评结果（大麦茶加柠檬酸）人感官品评能力：0.0018%电子舌品评能力<0.004%About…

人工皮膚皮肤

人体最大的器官，主要承担以下三个功能：保护身体、排汗、感觉冷热和压力一但受伤，若伤口轻微，可自行产生胶原蛋白和纤维蛋白去修复。但若伤口太大，要进行植皮手术。由于大面积的皮肤伤害在火灾里很常见，因此世界各地对皮肤替代品的需求也很大。由于人工皮肤的成本很高，因此，先进国家大城市的医院都设有皮肤库，培植和贮存适合作移植用途的皮肤。是个持续在重塑，并有广泛神经分布的三层结构：表皮、真皮、皮下组织。另有皮肤附属器，包含指甲、毛发、汗腺、与皮脂腺分布其中。皮肤内有三种密集的网络让皮肤能与身体其他部分连结，分别是淋巴系统、血管系统及表皮神经。这些网络可提供营养、氧气，移除有毒物，产生免疫反应，且对体液的维持相当重要。人工皮肤之历史起源皮肤的历史

溯及1980年哈佛大学的二位教授Yannas及Burke发展二层结构的皮肤结构，上层由硅胶组成，似人体的上皮；下层由多孔状类真皮结构，主要成分为小牛的胶原蛋白及鲨鱼的软骨素交联形成。

由MarionMerellDow公司生产，正式商品名Integra，1996年经美国药物食品管理局(FDA)正式核准并可运用于大面积烧伤伤口在切除后之手术覆盖。为小牛胶原蛋白及鲨鱼软骨二者交联沉淀而成，其重要设计在下层类真皮部分，有小洞形成，其大小在20-125mm，适合患者本身血管内皮细胞及纤维母细胞进入，进而有良好的血管供应及能形成患者本身的新"真皮"，取代原有人工皮。而其上皮是硅胶层，可轻易撕去，留下新上皮，再用取皮机在病患身上取相当薄的皮肤(0.002-0.004英吋)作为新上皮的覆盖：在取皮区，在4至6天愈合，比起一般0.013英吋的取皮区可快上一倍，且留下瘢痕的比例降低。人工皮肤所需要的条件无毒，免疫性低。柔软又具湿润强度，贴合性好，伸缩性佳。适当保水性，防止因角质层失掉水分过量

蒸发流失。有吸水性可吸渗出液，防止感染。阻止外部细菌入侵。有生物体适合性。细菌不透过性。不产生有毒物。取掉后可不用再自家植皮，残留体内也没

问题，可分解吸收。促进形成毛皮及肉芽。可植毛。可形成汗腺，脂腺。人工皮肤使用时机：当患者发生第二度及第三度烧烫伤时，则须利用人工皮肤来做进一步的治疗。人工皮肤之制造方式一、自体移植(autografting)

指当皮肤受伤而以其他部分的皮肤组织进行修复，一般正常人通常可自行愈合小面积的伤口，但对大面积烧烫伤患者，通常是由病人自体其他部位切下厚度约0.014英吋的皮肤，再用机器拉开1-2倍，覆盖在受伤的部位，又称为split-thicknessskinautograft，因大面积受伤的患者本身所剩的皮肤有限，或者是有的病人伤口再生能力较弱，却再挖东墙来补西墙，无疑是雪上加霜。二共体移植(allografting)

是同种异体的皮肤移植，来源包括了人类尸体或胎儿羊膜，优点在于其处理方式较不复杂，和人类皮肤组织兼容性高，缺点在于台湾缺乏皮库（来自羊膜或尸体），而使用来自人体的异体移植用皮肤也有感染疾病的风险，此外同种异体真皮移植也有免疫排斥的问题，为将他人皮肤移植到受损位置。三、共种移植(xenografting)

取自其他种类的动物，从西元1500年试图用青蛙皮肤作异种皮肤移植，1692年用蜥蜴皮肤，1906年用兔子皮肤，1966年用狗的皮肤，1965年至今科学家陆续用猪皮改良，作为异种皮肤移植的材料，异种皮肤移植优点在于来源不于匮乏，且皮肤内层为生物兼容性的胶原蛋白，缺点为异种移植的皮肤需经特定方式除去动物皮肤中可能引起抗原性的物质，动物来源的皮肤可能带有蛋白质病毒，处理过的动物皮肤无法由伤口处获得血液，常因此而脱落。四、以自身的细胞(autologuscell)

利用体外培养方式做出所需要的表皮组织(dermis)，然而使用这类方法不仅耗时昂贵并且成功率不高。五、以细胞外基质(extracellularmatrix,ECM)

例如将几丁聚醣(chitosan)以交联剂交联后而形成的水胶敷于伤口表面。由于水胶材质可含有大量水分，能充当为细胞外基质，所以细胞会进入水胶网状结构中，并使得水胶产生降解。这种形式的敷料，因细胞深入其中，与新生皮肤层可合而为一，所以也通常称为人工皮肤。市面上各商品列表產品名稱公司名稱表皮成份真皮成份

ApligrafTMOrganogenesis,Inc.人類表皮角質細胞人類真皮纖維母細胞、TypeI牛膠原蛋白、其他細胞外間質、生長激素IntegraTMIntegraLifeScienceCorpSilicone(syntheticpolysiloxanepolymer)typeI牛膠原蛋白、glycosaminoglycanTranscyteTMAdvancedTissueScience,Inc.合成尼龍網人類真皮組織纖維母細胞DermagraftTMAdvancedTissueScience,Inc.合成尼龍網人類真皮組織纖維母細胞、3維生物可吸收性支架AlloDermTMLifeCellCorp無人類屍體皮膚經過處理SkinTempTMBioCoreMedicalTechonologies無重組牛膠原蛋白产品名称公司名称表皮成份真皮成份

MedifilTMBioCore