Preliminary Study on MOS Sensor Conditioning and Potential Poisoning Materials for the Development of an Electronic Nose for Pneumonia Etiology Detection

Pneumonia is the most significant Lower Respiratory Tract Infection (LRTI) and one of the most diagnosed diseases worldwide. The current gold standard for pneumonia diagnosis involves a complex and often delayed process, limiting its effectiveness for immediate treatment decisions. A promising approach involves analyzing volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath, which can serve as biomarkers of metabolic processes. Electronic nose (e-nose) technology offers a powerful, non-invasive diagnostic method by using arrays of non-specific gas sensors to analyze gas compositions and apply pattern recognition to identify specific odors. This thesis presents the first phase of a project aimed at customizing a commercial e-nose for the detection of pneumonia etiology. A custom-made e-nose system was developed and, following reverse engineering of the commercial device, it was integrated into the system (SACMI EOS). Two studies were conducted to optimize the system. The first evaluated the effect of extended conditioning on MOS (resistive sensors) sensor performance, where two identical sensor arrays were tested with three calibrant gases at three concentrations. The second study investigated potential poisoning materials to guide the selection of the most suitable material for the sensors’ chamber. Four materials—resin, boiled resin, silicone, and PEEK—were tested, with unexposed sensors serving as a reference. Analyses revealed that extended conditioning improved sensor response amplitude. Meanwhile, the poisoning study found that silicone, resin, and boiled resin negatively impacted the sensors' response, while PEEK exhibited behavior similar to the reference, making it the most suitable material for the subsequent chamber construction. Finally, the entire setup was tested to confirm its functionality, along with the successful integration and synchronization of the custom-made e-nose within the commercial device, verifying the system’s overall performance.

La polmonite è la più rilevante tra le infezioni delle vie respiratorie inferiori (IVRI) ed è una delle malattie più frequentemente diagnosticate a livello globale. L'attuale standard diagnostico per la polmonite è complesso e spesso lento, limitando la possibilità di una diagnosi precoce. Un approccio promettente per la diagnosi delle malattie del sistema respiratorio è l'analisi dei composti organici volatili (VOC) presenti nel respiro esalato, potenziali biomarcatori dei processi metabolici. Il naso elettronico è una tecnologia che permette di analizzare il respiro esalato in modo non invasivo, veloce e sicuro, avvalendosi di un array di sensori a gas non selettivi e utilizzando algoritmi di riconoscimento di pattern per associare l'impronta olfattiva allo stato fisiopatologico. Questa tesi illustra la fase iniziale di un progetto volto alla creazione di un naso elettronico per il rilevamento dell'eziologia della polmonite. È stata sviluppata la parte hardware di un naso elettronico specificamente progettato per questa applicazione, che è poi stato integrato in un dispositivo commerciale di naso elettronico (SACMI EOS), a seguito di una fase di reverse engineering. Inoltre, sono stati condotti due studi per ottimizzare le prestazioni del dispositivo. Il primo ha esaminato l'effetto di un prolungato tempo di condizionamento sulle prestazioni dei sensori MOS, confrontando due array di sensori identici attraverso test con tre gas calibranti a diverse concentrazioni. Il secondo studio ha esaminato l'effetto di diversi materiali potenzialmente in grado di avvelenare i sensori, al fine di determinare quello più idoneo per la realizzazione della camera dei sensori. Sono stati testati quattro tipi di materiali: resina, resina bollita, silicone e PEEK. I risultati del primo studio indicano che un prolungato tempo di condizionamento migliora significativamente l’ampiezza del segnale dei sensori. D’altro canto, lo studio sui materiali rivela che silicone, resina e resina bollita influenzano negativamente le prestazioni dei sensori, mentre il PEEK mostra prestazioni simili a quelle dei sensori di riferimento (non esposti a nessun materiale), rendendolo quindi il materiale più idoneo per la successiva costruzione della camera. Infine, l'intera configurazione è stata testata per confermarne la funzionalità complessiva, inclusa l'integrazione e la sincronizzazione del naso elettronico personalizzato con il dispositivo commerciale, verificando le prestazioni globali del sistema.