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電子鼻（氣味指紋分析） 推出的c-Nose款檢測對象主要針對揮發性的風味物質。當一種或多種風味物質經過電子鼻時，該風味物質的“氣味指紋"可以被傳感器感知并經過特殊的智能模式識別算法提取。利用不同風味物質的不同“氣味指紋"信息，就可以來區分、辨識不同的氣體樣本。另外，某些特定的風味物質恰好可以表征樣品在不同的原料產地、不同的收獲時間、不同的加工條件、不同存放環境等多變量影響下的綜合質量信息。
代謝過程中以氣體形式排出的揮發性有機化合物（VOC）可在數種疾病的患者體內發生改變，其中包括結直腸癌（CRC）患者。在這項原理驗證研究中，荷蘭研究者評估了檢測呼出氣中VOC模式的電子鼻可否用作篩查結直腸癌和晚期腺瘤的無創工具。
在推導、驗證和終開發疾病特異性模型的過程中，研究者共分析了511例患者的呼出氣樣本，這些患者未患炎性腸病，并且在結腸鏡檢查前無惡性腫瘤病史。其中64例患者被排除（常見的原因是呼氣測試失?。溆?47例患者中包括70例CRC、117例晚期腺瘤、117例非晚期腺瘤和125例未患腫瘤的患者。將電子鼻數據結合人工神經網絡分類算法，進行分類判別，本實驗得到4 類豬肉丸子的電子鼻檢測數據，每種丸子15 組樣本，共60 組樣本。使用MATLAB神經網絡分類工具箱進行模型訓練，選擇60 組數據中的45 組數據作為訓練集，3 組數據作為驗證集，12 組數據作為測試集。測試集正確率為91.7%，12 個測試樣本僅有一個被分類錯誤。說明電子鼻結合機器學習算法對不同肥、瘦肉比例的豬肉丸子的揮發性風味具有顯著的分類能力。檢測出的揮發性化合物中醛類和醇類揮發性物質總量超過80%。醛類相對含量隨著肥肉含量的增加而增加，醇類相反。
醛類物質相對含量為30.68%～46.75%，在10～11 種醛類物質中己醛占到了醛類總量的75.68%～84.68%。相對含量多的物質分別是己醛（23.42%～37.79%）、戊醛（1.45%～1.99%）和庚醛（0.76%～0.93%）。己醛、戊醛和庚醛在肥肉比例高的丸子中相對含量更高。
醇類物質在1號丸子樣本中相對含量為53.52%，超過揮發性物質總量的一半，4號丸子樣本中醇類相對含量為37.37%，相比1號丸子減少了16.15%，在檢測到的22 種醇類物質中相對含量較高的主要是桉樹醇（11.89%～17.56%）、1-辛烯-3-醇（4.22%～8.59%，具有熟蘑菇味）和反-2-辛烯醇（僅在1號丸子中含量較高，為13.48%）。
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