近红外无创生化检测中不同光程的光谱校正模型研究

近红外无创生化检测中采用不同血流容积光谱相减的方法理论上能够消除人体组织产生的强背景干扰,但人体光谱相减后得到的血液光谱的光程是未知的,这给校正模型的建立带来了困难。通过设计模拟实验并采用正交信号校正的方法对光程信息进行校正,提高不同光程的光谱建立校正模型的预测精度。分别建立了光程校正前后的模型,模型的交叉验证标准偏差从90.17mg.dL-1下降到31.62mg.dL-1,相关系数从0.978 7提高到0.996 8。实验结果表明,采用正交信号校正的方法能够有效抑制光程信息的干扰,提高模型的预测精度,这为不同血流容积光谱相减法的实际应用提供了基础。     

利用多光程光谱法检测血液多种成分含量的研究

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性,通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。利用多光程光谱的非线性特性,使用血清多光程光谱共同参与建模的方法,对血清样品的葡萄糖(GLU)、总胆固醇(TC)、总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型,并对预测集40个样本进行预测。４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0,0.971 2,0.946 2和0.948 3。研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性,为利用多光程光谱法实现方便、快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。     

光谱相减方法用于无创生化检测中背景扣除实验研究

在近红外光谱无创生化检测中,血流容积光谱相减方法在理论上可以消除组织背景等干扰因素,提取出血液的有效光谱信息。为论证血流容积光谱相减方法有效性,设计了相应的模拟实验。采用生物分子水溶液模拟血清样品,不同吸收特性的滤光片模拟组织背景干扰,可变厚度样品池模拟血流容积变化。比较了光谱相减方法处理前后的模型精度,处理前模型定标相关系数(R_c)为0.476,交叉检验标准差(RMSECV)为437 mg·dL-1;处理后R_c达到0.977,RMSECV降至301 mg·dL-1。实验结果表明血流容积光谱相减方法能够较好抑制或扣除组织背景干扰,大幅度提高模型预测精度。     

一种植物叶片生化成分光谱无损检测的光程长校正方法

利用可见/近红外光谱分析技术定量分析叶片生化参数含量时,由光散射效应和叶片厚度等引起的样本间光程长差异会影响校正模型的预测精度。文章提出了一种改进的扩展多元散射校正(EMSC)光程长方法,利用差谱矩阵的主成分代替物质纯谱,对实测光谱精确建模,根据实际需要,减去相应干扰因子,得到校正光谱。选择叶绿素含量基本相同,厚度不同的16个叶片样本以及叶绿素含量和厚度均不同的32个样本分别使用改进的EMSC方法校正,对处理前后光谱变异系数和主成分贡献率进行比较和分析,并比较了预处理前后的模型预测精度。结果表明,采用改进的EMSC预处理方法能够有效地校正光散射效应和叶片厚度差异导致的光程长差异引起的光谱误差,增强光谱数据对浓度的灵敏度,可提高预测模型的精度。     

基于O2-PLS方法的血糖无损检测实验研究

将O2-PLS方法应用于近红外血糖无损检测的基础实验中,将光谱矩阵和浓度矩阵中的目标因素和非目标因素分离,只取两矩阵中的目标因素建立校正模型。分别选用成分逐渐复杂的二成份葡萄糖溶液、四成份葡萄糖溶液和人体血浆样品作为研究对象,采用分组验证法对所建模型进行验证。结果显示,模型的预测相关系数均达到0.999,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.446,1.931,2.274 mg/dL(1 dL=0.1 L),预测精度均高于传统偏最小二乘回归(PLS)预测。而且相对于传统PLS模型,O2-PLS模型的预测精度受样品复杂程度的影响较小。结果表明,O2-PLS方法更适用于成分复杂的样品检测。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

近红外光谱测定麦冬中的总皂苷和总黄酮

采用近红外光谱分析技术对麦冬有效成分进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了Savitzky-Golay平滑、多元散射校正、一阶导数及二阶导数等多种光谱预处理方法进行处理,并结合偏最小二乘法对麦冬总皂苷和总黄酮含量进行了定标建模分析.结果表明,光谱均在经过Savitzky-Golay平滑+多元散射校正(MSC)+一阶导数预处理后得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,总皂苷模型R2、RMSEC、Rcv2、RMSECV、主因子数分别为0.938、0.76、0.901、0.98和6,总黄酮模型R2、RMSEC、Rcv2、RMSECV、主因子数分别为0.872、1.04、0.857、1.32和4.模型经过验证样品集检验,预测决定系数达到0.930和0.655.     

近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶

在探讨近红外光谱快速检测丙氨酸氨基转移酶的可行性过程中,首先对不同厚度(0.5,1,2和4mm)血液样品的近红外透射光谱进行了分析。发现全血样品0.5 mm厚时的近红外透射光谱更适合于进行光谱分析。进而采集了176个全血样品0.5 mm厚时的近红外光谱。对采集的光谱进行多元散射校正、二阶微分法光谱预处理后,采用逐步多元线性回归和偏最小二乘回归方法建立定量分析模型,预测了全血丙氨酸氨基转移酶的含量。结果表明:利用近红外光谱法测定丙氨酸氨基转移酶时,采用偏最小二乘回归方法建立的定标模型预测效果最好,定标相关系数、定标标准差和预测标准差的值分别为:0.98,2.42和7.22。     

近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究

以从内蒙、宁夏、甘肃、新疆4个肉羊产区筛选的有代表性的98份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨了羊肉嫩度无损检测的方法。以模型决定系数(r2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的质构仪剪切力值进行了拟合,确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和波段范围。结果表明：所选98个羊肉样品的剪切力值分布范围为1.673～6.631 kg,其中75%以上的样品剪切力值在2～5 kg,基本覆盖了我国现有的肉羊嫩度值分布;在11 995～5 446 cm-1和4 601～4 246 cm-1的波段范围内,最佳主成分数为10,光谱经矢量归一法处理后,建立的羊肉嫩度模型精度最高,r2达到86.2%,RMSECV为0.445;用此模型对预测集29个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数r达到0.87,预测平均偏差为0.385,RMSEP为0.524。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

中红外无创血糖研究进展并论角质层影响

在介绍中红外无创血糖研究进展的基础上,实验探讨了组织液渗透到手指皮肤表面时,角质层对血糖测量的影响.加入角质层干扰信息前,用偏最小二乘法(PLSR)建立了模拟组织液中葡萄糖定标模型,其内部交叉验证均方差(RMSECV)为9.6 mg/dL;加入三个志愿者手指皮肤吸收的干扰信息后,所得三个模型的RMSECV分别为17.4...     

中红外无创血糖测量中光程变化对PLSR模型的影响研究

在测量人体皮肤中红外光谱的过程中,皮肤与ATR晶体之间的接触面积很难保持一致,导致倏逝波与人体皮肤的作用光程会产生差异。以光程变化信息与葡萄糖浓度信息之间的相关性为基础,建立了两个分析葡萄糖含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型,RMSECV分别为31.3和4.52mg.dL-1;RMSEP分别为30.3和98.7mg.dL-1。结果表明,当光程变化信息与葡萄糖浓度信息之间偶然相关时,所建PLSR模型的预测精度与稳健性会受到不同程度的影响,随着二者之间相关性的增强,最优模型对葡萄糖信息的识别能力越来越弱。为提高中红外无创血糖测量分析结果的可靠性,避免获得伪优定标模型提供了实验依据。     

光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响

应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800～2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析。金属含量采用原子吸收光谱分析法测定。分析结果表明, 5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25。通过实验说明, 光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。     

不同光程对山茶油掺假近红外检测精度的影响

利用近红外光谱在不同光程下对山茶油中掺杂大豆油的掺伪量进行定量检测研究,着重分析光程对掺伪量检测精度的影响。将大豆油按一定质量分数掺入山茶油获取实验样本,掺伪质量分数范围为1%～50%。利用QualitySpec型光谱仪采集样本在不同光程(1,2,4,10 mm)下的透射光谱,通过对比不同建模方法、预处理方法及建模波段范围所建立的掺伪量定量预测模型,分析光程对掺伪量检测精度的影响。研究结果表明,光程由1 mm增加到4 mm时,掺伪量定量预测模型性能随着光程的增加而逐渐变好,检测精度逐步提高;光程由 4 mm增加到10 mm时,掺伪量定量预测模型性能变差,检测精度下降,4 mm为较优的光程。在1,2,4和10 mm下所建立的较优掺伪量定量预测模型的预测集决定系数 (R2_P)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.923, 0.977, 0.989, 0.962和4.58%, 2.54%, 1.72%, 3.20%。     

涤棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及相关问题探讨

在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外（NIR）光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200 nm光谱区域,100％棉和100％聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘（PLS）法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数R_C＝0.998、预测相关系数R_P=0.997、预测标准差SEP＝1.121,模型预测正确率可达97％。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3％以内时,二者的一致性在90％以上,当误差在±5％以内,二者的一致性在95％以上,分析时间小于10 s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。     

不同颜色冬枣可溶性固形物可见-近红外光谱分析模型构建

冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物（SSC）检测模型的分析精度。采用可见-近红外（Vis-NIR）光谱结合Norris-Williams平滑（NWS）、连续小波导数（CWD）、多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色（红绿相间MJ,绿色GJ和红色RJ）冬枣SSC的偏最小二乘（PLS）定量分析模型,分别采用MJ,GJ,RJ,MJ-GJ和MJ-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由MJ-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集（校正集）的校正相关系数（R_c）和交互验证均方根误差（RMSECV）作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数（R_p）和预测均方根误差（RMSEP）用于模型预测精度的评价。研究结果表明：分别采用MJ,GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在MJ样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行MJ-GJ和MJ-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,MJ-GJ模型对MJ和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,R_c,RMSEP,R_p分别为1.108,0.698,0.980,0.724和1.108,0.698,0.983,0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.108,0.698,1.928,0.597;而MJ-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果：MJ-GJ-RJ模型对MJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.077,0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,0.881,0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.140,0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除（MCUVE）方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的R_c和R_p分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RMSECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度。采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性。