技术领域
[0001] 这里的
实施例主要涉及一种用于分析人类的呼吸的装置和方法。
背景技术
[0002] 人类呼吸是复杂的并且在典型样本中估计具有多达200个不同气体组分。这些气体中的一些气体存在数量小、比如十亿分之1-100(ppb)，因此需要准确的方法和设备恰当地检测这些组分。
[0003] 若干光学和化学
电阻分析已经用来确定在样本中存在的气体的比率。通过使用已知为光电
传感器的传感器来进行光学分析。样本中的气体暴露于由源生成的光。气体与光的相互作用使光的强度和/或
波长改变。通过分析光的波长的改变，可以确定在样本中存在的气体的比率。
[0004] 通过使用称为化学传感器或者电化学电阻材料的传感器来进行电化学分析。在这些分析期间，样本中的气体与传感器相互作用，这使传感器的电阻性质改变。化学传感器的感测材料一般地被加热至在50-700摄氏度这一范围内的高温。这一加热过程增加化学传感器对存在的气体的选择性和敏感度。例如化学传感器的电阻可以在被加热至400摄氏度时在存在
氧的情况下剧烈地改变、但是在其它
温度改变不多。相同的化学传感器的电阻可能在加热至600摄氏度时在存在丙
酮的情况下剧烈地改变。通过测量一个或者多个化学传感器在各种温度的电阻，可以估计在样本中存在的气体的比率。
[0005] 虽然有对开发光学和化学电阻技术和设备的许多研究，但是开发有能
力检测样本中的微量气体的便携设备仍然是一个挑战。
[0006] 这样，在行业中需要一种用于以增强的准确性确定样本中的气体的比率的气体收集装置和方法。具体而言，需要一种组合光学和化学电阻分析以确定在人类的呼吸样本中存在的气体的比率的气体收集装置和方法。
发明内容
[0007] 提供一种用于由用户使用以对呼吸样本执行光学和化学电阻分析以识别用户患有的多个疾患中的任一疾患的气体收集装置。气体收集装置包括：壳体，其包括配置为允许呼吸样本流过的可密封的入口和可密封的出口，壳体包括第一隔间和第二隔间；化学电阻分析组件，其包括衬底，衬底有耦合到传感器阵列并且设置在第一隔间内的加热元件，衬底的加热元件可操作地连接到
电压控制单元和电阻控制单元，电压控制单元耦合到壳体并且配置为将传感器阵列加热至希望的温度，电阻控制单元耦合到壳体并且配置为
测量传感器阵列中的电阻；光学分析组件，其包括耦合到第二隔间的相对壁的发光
二极管阵列和
光电二极管阵列；以及处理器，其耦合到壳体并且可操作地连接到化学电阻分析和光学分析组件；其中，处理器被配置为基于在与第一隔间中的呼吸样本相互作用时在传感器阵列中的测量的电阻确定在呼吸样本中存在的气体的第一比率，其中处理器被配置为基于在与第二隔间中的呼吸样本相互作用时如
光电二极管阵列确定的、由
发光二极管阵列发射的光的强度和/或波长的改变确定在呼吸样本中存在的气体的第二比率。
[0008] 在某些实施例中，提供一种用于对用户的呼吸样本执行光学和化学电阻分析以识别用户遭受的多个疾患中的任一疾患的方法。该方法包括：提供气体收集装置；收集在壳体内的呼吸样本以填充第一隔间和第二隔间；基于在与第一隔间中的呼吸样本相互作用时传感器阵列中的测量的电阻和基于在与第二隔间中的呼吸样本相互作用时如光电二极管阵列确定的、由发光二极管阵列发射的光的强度和/或波长的改变确定呼吸样本中的气体的比率；以及基于呼吸样本中的气体的比率识别用户患有的多个疾患中的任一疾患。
附图说明
[0009] 以下将参照附图做出对本发明的一些实施例的具体描述，其中各图公开本发明的一个或者多个实施例。
[0010] 图1描绘气体收集装置的某些实施例的示意图；
[0011] 图2描绘气体收集装置的某些实施例的示意图；
[0012] 图3描绘气体收集装置的某些实施例的示意图；
[0013] 图4描绘根据气体收集装置的某些实施例的用于对呼吸样本的光学和化学电阻分析的方法的
流程图；以及
[0014] 图5描绘气体收集装置的某些实施例的示意图。
具体实施方式
[0015] 如图1中描绘的那样，气体收集装置被配置为收集分析物、比如呼吸样本16并且以增强的准确性确定在样本中存在的气体的比率。这在识别和/或监视用户(未示出)患有的任何健康疾患或者
疾病时有用。气体收集装置主要地包括壳体44、入口18、出口20、第一过滤膜34、第二过滤膜36、CPU 22、
阀控制单元26、电压控制单元28和电阻控制单元30。
[0016] 壳体44包括多个隔间，这些隔间包括基于光学的传感器隔间和基于化学电阻的传感器隔间。在壳体44的顶部部分中，入口18和出口20耦合到相对的
侧壁。入口18包括设置在其中的入口传感器(未示出)。在某些实施例中，出口20可以包括设置在其中的出口传感器(未示出)。入口和出口传感器可操作地连接到阀控制单元26并且能够检测流过的空气的压强。阀控制单元26从入口和/或出口传感器接收的气压数据被传输到CPU 22，该CPU能够基于数据打开和/或关闭入口18和出口20。内壁38耦合到第一过滤膜34和壳体44的顶面。这建立了两个内部通道，即用于指引经由入口18流入的空气的第一通道和用于指引经由出口20流出的空气的第二通道。
[0017] 壳体44的基于光学的传感器隔间由在第一过滤膜34、第二过滤膜36和壳体44的侧壁之间的空间产生。基于光学的传感器隔间被配置为执行对其中存在的空气和/或呼吸样本的光学分析。在基于光学的传感器隔间中，LED阵列24耦合到第一侧壁而光电二极管阵列32耦合到与第一侧壁相反的第二侧壁。LED阵列24可操作地连接到CPU 22并且可以包括以多种布置方式布置的任何数目的发光二极管。LED阵列24中的发光二极管可以被配置为发射具有不同波长的光。光电二极管阵列32可操作地连接到CPU 22并且被配置为检测LED阵列24发射的光在与在隔间中存在的空气样本相互作用之后的强度和/或波长和/或
能量。
[0018] 壳体44的基于化学电阻的传感器隔间由在第二过滤膜36、壳体44的底面和壳体44的侧壁之间的空间产生。传感器阵列42和衬底40均设置在基于化学电阻的传感器隔间内并且可操作地连接到电压控制单元28、电阻控制单元30和CPU 22。电压控制单元28被配置为向衬底40的加热器元件发送电压以将传感器阵列42加热至希望的温度。电阻控制单元30被配置为在任何给定的时间测量传感器阵列42中的电阻。CPU 22控制电压控制单元28和电阻控制单元30二者并且记录由这些单元生成的任何操作数据。
[0019] 衬底40优选地由玻璃或者其它柔性
聚合物制成并且被配置为容纳加热器元件(未示出)和
支撑传感器阵列42。在一个实施例中，加热器元件可以包括在本领域中已知的任何微加热器结构。传感器阵列42可以包括任何数目和类型的材料，这些材料包括但不限于半传导氧化物，比如WO3、MoO3、SnO2、TiO2和Sb：SnO2，聚合物、比如聚苯胺和聚吡咯以及金属催化剂、比如Pd、Pt、Ni、Cu、Ag和Fe。这些示例的感测材料用于确定在空气或者人类呼吸样本中存在某些组分、比如丙酮、
乙醇、甲醇、
氨、二氧化
碳、氧化氮等。
[0020] 在操作中，气体收集装置被配置为从用户(未示出)捕获和分析呼吸样本16。图2-3描绘包括三种组分的典型人类呼吸循环。人类呼吸循环14包括吸气时段、休止时段和呼气时段。这些组分随着人类继续吸气和呼气而重复。每个呼吸循环14包括造成最大正峰值压强10的呼气和造成最大负峰值压强12的吸气。
[0021] 在一个示例实施例中，用户通过经过如图1中所示的入口18的呼气来生成呼吸样本16。CPU 22经由入口传感器检测呼气循环。在一个优选实施例中，CPU 22在呼气达到最大正峰值压强10时打开入口18和出口20。这时，呼吸样本16流入壳体44并且由内壁38向下指引。呼吸样本16经过第一过滤膜34流向基于光学的传感器隔间并且经过第二过滤膜36流向基于化学电阻的传感器隔间。
[0022] 第一过滤膜34和第二过滤膜36被配置为防止不希望的颗粒到达基于光学的传感器隔间和基于化学电阻的传感器隔间。不希望的颗粒可以包括但不限于潮气或者灰尘，它们可能负面地影响呼吸样本分析的准确性。呼吸样本16的剩余部分继续向上流过第二过滤膜36、第一过滤膜34并且经由出口20流出壳体44。在呼吸的正峰值压强结束时，CPU 22自动地关闭入口18和出口20。这使得呼吸样本16保持在壳体44内。
[0023] 一旦捕获呼吸样本16，则同时地执行对呼吸样本16的光学和化学电阻分析。具体而言，CPU 22通过激活LED阵列24来启动对呼吸样本16的光学分析。LED阵列24发射具有不同波长λ的光。每个气体对于某个波长的光敏感。在一个示例配置中，颗粒气体将与包括波长λ1的光相互作用、吸收能量并且将光的强度和/或波长改变成λ2。光电二极管阵列32检测LED阵列24发射的所有光在与基于光学的传感器隔间中的呼吸样本16相互作用之后的强度和/或波长改变。从由光电二极管阵列32生成的数据，CPU 22可以确定在呼吸样本16中存在的气体的比率。
[0024] CPU 22通过允许电压控制单元28向衬底40的加热元件(未示出)传输电压以将传感器阵列32加热至希望的温度来启用对呼吸样本16的化学电阻分析。这一温度可以变化以增强传感器阵列42中的一个或者多个传感器对呼吸样本16中的气体/组分的敏感度。呼吸样本16与传感器阵列42中的所有传感器相互作用。这使一个或者多个传感器中的电阻如电阻控制单元30检测的那样改变。通过分析传感器阵列42中的一个或者多个传感器在各种温度的电阻，CPU 22可以确定在呼吸样本16中存在的气体的比率。
[0025] CPU 22比较和分析来自以上描述的光学和化学电阻分析的数据。这增强气体收集装置在确定在呼吸样本16中存在的气体的比率时的准确性。对在呼吸样本中存在的气体的准确确定可以帮助保健专业人士识别和/或监视某些情况和/或疾病。例如糖尿病患者将在呼吸样本中呼出过量丙酮。患有哮喘的患者将呼出数量更多的氧化氮。应当认识到，气体收集装置可以具有一个或者多个
存储器存储单元以保存从光学和化学
电子分析生成的数据。可以如需要的那样容易地取回和/或向远程
位置传输数据。
[0026] 在某些实施例中，提供一种用于通过使用气体收集装置对用户的呼吸样本执行光学和化学电阻分析的方法。图4-5描绘本发明的某些实施例的示例步骤。在一个实施例中，用户(未示出)在入口18执行吸气循环。CPU 22在经由入口传感器检测到吸气循环时打开入口18和出口20。环境空气经过出口20被吸入、在壳体44内流动和流出入口18。CPU 22关闭入口18和出口20以在壳体44内保持环境空气。CPU 22从基于光学的传感器隔间收集与在环境空气中存在的气体的比率对应的基线数据。相似地，CPU 22从化学电阻隔间收集与在环境空气中存在的气体的比率对应的基线数据。在气体收集装置中的存储器芯片中保存从完成光学和化学电阻分析生成的基线数据。在某些实施例中，对来自两个分析的存在气体的比率求取均值以生成更准确的气体的比率。
[0027] 然后，用户以先前描述的相同方式在入口18执行呼气循环。CPU 22经由入口传感器检测呼气循环。在一个优选实施例中，CPU 22在呼气达到最大正峰值压强10时打开入口18和出口20二者。在呼气的正峰压强结束时，CPU自动地关闭入口18和出口20以使得呼吸样本16保持在壳体44内。CPU 22从基于光学的传感器隔间收集与在呼吸样本16中存在的气体的比率对应的样本数据。相似地，CPU 22从化学电阻隔间收集与在呼吸样本16中存在的气体的比率对应的样本数据。在气体收集装置中的存储器芯片中保存通过完成光学和化学电阻分析来生成的样本数据。在某些实施例中，对来自两个分析的存在气体的比率求取均值以生成更准确的气体的比率。
[0028] CPU 22对与在环境空气中存在的气体的比率和在呼吸样本16中存在的气体的比率二者对应的测量求微分。通过比较这些比率，CPU 22执行
数据采集和
模式识别过程，该过程确定呼吸样本16是否包括某些气体或者组分，其与环境空气比较而言
水平提高和/或减少。这一数据有助于保健专业人员识别和/或监视用户遭受的某些疾患和/或疾病。
[0029] 在某些实施例中，用户可以用气体收集装置执行若干吸气和呼气循环。对在所有环境空气数据中存在的气体的比率求取均值。相似地，对在用户的所有呼吸样本中存在的气体的比率求取均值。最终地，这增强在分析用户的呼吸样本并且识别任何对应健康状况和/或疾病时的准确性。
[0030] 应当认识到，这里在若干实施例中描述的气体感测装置的部件可以包括本领域中的任何备选已知材料并且可以是任何
颜色、大小和/或尺度。应当认识到，可以使用本领域中的任何已知技术来制造和组装这里描述的气体感测装置的部件。
[0031] 本领域普通技术人员可以认识到，许多设计配置可享有本发明系统的功能益处。因此，假定存在本发明的实施例的广泛多种配置和布置，本发明的范围被所附
权利要求的广度所反映而不受上文所述实施例之限制。
