帕金森病（Parkinson’s Disease,PD）为世界第二大常见的神经系统退行性疾病,其病程时间长,并需要终身治疗,给患者的工作生活带来极大的不便。目前针对帕金森病尚无有效的治愈方案,但针对帕金森病的早发现早诊断,并及时进行规范的药物或手术治疗,有望帮助患者延缓病程,提高患者及其家庭生活的幸福指数。目前帕金森病的诊断主要依据临床表现辅以检测量表,但长久以来缺乏客观一致的诊断标准。临床上针对帕金森病的主要辅助诊断手段为多巴胺转运蛋白单光子发射计算机断层扫描,但该方法的运用也仅限于区分帕金森病与原发性震颤,并不能用于单一的检查和特异性的确诊,此外,其价格通常较为昂贵,不具有普适性。所以,构建一种快捷、准确和便宜的帕金森病早期诊断方法,对于患者、家人和医生来说显得至关重要。有研究表明,帕金森病患者皮脂中的挥发性有机物成分具有异于健康人的气味,这为帕金森病的早期诊断提供了一种新的思路和方法。本文提出了一种基于气相色谱的虚拟电子鼻系统通过气味实现对帕金森病早期筛查诊断的方法。气相色谱虚拟电子鼻系统由气相色谱和声表面波传感器的结合构成,该系统具有快速、小巧、易操作、便携以及成本低廉等优点。本文通过气相色谱虚拟电子鼻系统获得实验数据,构建诊断模型,并基于临床诊断试验进行了模型的应用评估。在模型建立实验部分,共采集31例帕金森病患者和32例健康人的皮脂挥发性化合物样本。使用虚拟电子鼻系统对采集到的皮脂挥发性有机化合物样本进行分析得到样本的色谱数据。首先,我们通过曼-惠特尼U检验验证了生物标志物（正辛醛、乙酸己酯、紫苏醛）对帕金森病的检测具有统计学意义（进行单因素分析时,P<0.05）。其次,我们基于三种不同特征组合方式建立了支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型,三种特征分别为生物标志物的特征、全波峰色谱数据的特征以及随机森林选择的特征。在前期数据集中,基于色谱全波峰数据为特征建立模型的准确率最高为94.1%。在诊断模型的临床应用评估中,我们共采集90例帕金森病患者和107例健康人的皮脂挥发性化合物样本。在本部分,引入医学评估指标,如特异度（识别患病的能力）、敏感度（诊断未患病的能力）等,其中,以全波峰色谱数据为特征的帕金森病气味诊断模型的特异度为78.5%,三种标志物为特征构建的模型特异度为91.6%,随机森林选择的特征所构建模型诊断灵敏度为96.7%。为了提高临床诊断试验效率,使用串联试验和并联试验单一最大化模型的灵敏度和特异度。串联试验中,联合模型的特异度为99.1%,并联试验中,联合模型的灵敏度97.8%,大大提高了联合模型诊断帕金森病的临床应用价值。最后,本文在已有的帕金森病皮脂挥发性化合物样本数据集中,提取出帕金森病Hoehn-Yahr早期43例,中期17例,建立支持向量机模型。得到模型准确率为83.6%,F1值为0.9,分类效果良好。综上所述,本文证明了使用气相色谱虚拟电子鼻系统可以通过皮脂挥发性化合物来辅助诊断帕金森病,并可用于评估帕金森病患者病程中Hoehn-Yahr分期的早期与中期。本文也表明此方法可以辅助临床医生诊断帕金森病患者。由于气相色谱虚拟电子鼻系统的快速、便捷以及低成本等特点,可应用于医院、诊所、家庭等环境中,实现对帕金森病的早期筛查。