| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578945 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | Meléndez-Ramírez, Adolfo1 Stein-Carrillo, Juan Manuel1 Ávila-Camacho, Francisco Jacob1 |
| Instituciones: | 1Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | s/n |
| Paginación: | 42-49 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The document proposes the design, implementation, programming, and use of an Electronic Nose (E-NOSE) to identify patterns in exhaled respiratory gases in individuals with respiratory problems and healthy individuals, with the aim of quickly identifying the condition known as Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). The Electronic Nose (E-NOSE) consists of an array of low-cost MQ sensors, an Arduino microcontroller, Neural Network algorithms, and a gas concentration chamber. Data acquisition was performed at the "Dr. José María Rodríguez" General Hospital in Ecatepec with the consent of the hospital's Bioethics Committee, healthy patients, and patients diagnosed with COPD. We stored the data for subsequent processing, which allowed us to train, validate, and test a neural network to classify healthy patients from those with COPD. The model was trained with unprocessed data. The obtained results yielded a 92% confusion matrix, indicating the potential viability of the prototype. The prototype should substantially improve the gas concentration chamber using additive manufacturing and seek to enhance data quality through preprocessing. |
| Resumen en español | El documento propone el diseño, implementación, programación y uso de una Nariz Electrónica (E-NOSE) para la identificación de patrones en los gases respiratorios exhalados en personas con problemas respiratorios y personas sanas, con el objetivo de identificar de forma rápida la patología conocida como enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). La Nariz Electrónica (E-NOSE) está conformada por un arreglo de sensores MQ de bajo costo, un microcontrolador Arduino, algoritmos de Redes Neuronales y una cámara de concentración de gases. La adquisición de datos se realizó en el hospital general de Ecatepec "Dr. José María Rodríguez" con el consentimiento del comité de Bioética de dicho hospital, pacientes sanos y pacientes diagnosticados con EPOC. Almacenamos los datos para su posterior procesamiento, lo que nos permitió entrenar, validar y probar una red neuronal para poder clasificar a pacientes sanos de enfermos de EPOC. El modelo se entrenó con datos sin preprocesamiento. Los resultados obtenidos nos dieron una matriz de confusión del 92% lo cual indica la posible viabilidad del prototipo. El prototipo deberá mejorar sustantivamente la cámara de concentración de gases empleando la manufactura aditiva y buscando mejorar la calidad de los datos mediante un preprocesamiento. |
| Palabras clave: | E-NOSE, EPOC, gases espiratorios, identificación |
| Keyword: | E-NOSE, COPD, respiratory gases, identification |
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