แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study

Organization : Mahidol University. Faculty of Science

Organization : Mahidol University. Faculty of Science

Organization : Mahidol University. Faculty of Science

Organization : Mahidol University. Faculty of Science

Organization : Ramathibodi Hospital. Faculty of Medicine

Organization : Mahidol University. Faculty of Medicine

Organization : Mahidol University. Faculty of Science
keyword: Electronic nose
LCSH: COVID-19 -- Diagnosis
; Disease detection
LCSH: Respiratory infections
; Biomedical instrumentation
Abstract: The coronavirus COVID-19 pandemic have reached almost every country in the world and caused a global health crisis. It is necessary to detect COVID-19 with fast and accurate diagno-sis method in order to prevent the rapid spread of Covid-19. This paper presents a preliminary study of using electronic nose (e-nose) technology for detection of COVD-19 infection. In this ex-periment, the human exhaled breaths of healthy volunteers, asymptomatic and symptomatic COVID-19 patients were col-lected with commercial face masks for 5 minutes followed by the measurement with an e-nose machine in a closed system. The COVID-19 positivity was confirmed by RT-PCR method. Accord-ing to the experiment, the odor intensity of human exhaled breath can be described with the total sensing response value. The exhaled breath of COVID-19 infected patients show higher odor intensity than the healthy volunteers (control). The Principal Component Analysis (PCA) shows the classification of three data groups; healthy volunteers, COVID-19 infected patients and unclassified people. For the unclassified cases, the medical record has shown that these people have been subjected either to some respiratory diseases or just recovered from COVID-19 infection. From these preliminary results, e-nose technology and its measurement proto-cols can be considered as a viable tool for COVID-19 rapid detection.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2025-08-22
Issued: 2025-08-22
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and Rajamangala University of Technology Isan Khon Kaen Campus. Faculty of Engineering. The 2022 International Electrical Engineering Congress (iEECON 2022) (P01801). Khon Kaen : Rajamangala University of Technology Isan, 2022
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 iEECON 2022 P01801.pdf 5.08 MB
ใช้เวลา
0.029769 วินาที

Natnaree Phukkaphan
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Tanthip Eamsa-ard
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Wandee Aunsa-Ard
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Chayanin Khunarak
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Tuleeya Nitivanichsakul
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Boonsam Roongpuvapaht
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Teerakiat Kerdcharoen
Title Contributor Type
Detection of COVID-19 infection based on electronic nose technique : preliminary study
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Natnaree Phukkaphan;Tanthip Eamsa-ard;Wandee Aunsa-Ard;Chayanin Khunarak;Tuleeya Nitivanichsakul;Boonsam Roongpuvapaht;Teerakiat Kerdcharoen

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 17
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 907
รวม 924 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 134,953 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 422 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 358 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 68 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 41 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 26 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 7 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
รวม 135,879 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.28