基于光谱的中医舌色客观化方法初探

为了更加客观地反映舌的生理、病理变化,探讨了基于光谱的舌色客观化的新方法。按照国际照明委员会推荐的测色标准照明和观测条件测量舌体的反射光谱,并将测量得到的反射光谱进行归一化处理,以尽可能地除去光源等测量条件变化带来的影响。将光谱学的方法应用于舌诊领域,在多个波长上精确分析舌色信息,能够更加客观准确地刻画舌的颜色,提供更多与人体健康状况相关的微观信息,如舌组织成分、微循环状态和舌组织结构等,克服了以往方法不能准确、祥实反映组织成分、结构以及微循环状态,量化指标不精确、实用性差的缺点。通过对物体和人舌光谱数据进行的初步采集实验,证明相比于现有的比色法,光谱法既可以更全面、深入、客观地反映人舌所携带的生理和病理信息,突出舌色的细微区别,又可以用特征参数准确度量来表征,与现有物理基准相衔接,从而促进舌色客观化的研究进程。     

高光谱成像用于中医舌诊舌苔信息提取

舌苔信息的提取对于中医舌诊客观化起着非常重要的作用,目前中医舌苔信息提取多基于图像处理技术,用数码相机拍摄舌体RGB彩色图像,然而,现有的方法在信息量方面还不能满足中医临床的需要,为了探究舌体更多信息,本研究将高光谱成像技术用于中医舌诊舌苔信息的提取中,以获得在全波段内舌体信息进而为中医舌诊诊断方式以及客观化提供一种新途径。首先运用高光谱采集系统采集来检者舌体在371.200 0～992.956 0 nm之间的343个波长的高光谱信息,并且记录来检者的中医舌诊的临床诊断结果,然后对采集到的16例来检者的高光谱图像进行感兴趣区域提取,即将舌体信息与背景信息进行分离,进而对提取的感兴趣区域舌质与舌苔光谱信息和图像信息进行处理。由实验结果分析发现,16例来检者舌苔和舌质部分光谱差异最大波段位于525～600 nm之间,对382.108 0～963.668 0 nm之间均匀提取9个波长处的舌体单一波长的二维图像信息并进行图像绘制,通过对比来检者舌体实际情况发现在527.548 0 nm处能够很好的真实反映舌体表面舌苔附着情况,实验结果表明,高光谱技术在中医舌苔信息提取方面具有一定的可行性,能够为中医舌诊舌苔分离以及舌苔信息提取提供一种快速、简便的检测手段。     

基于光谱法舌诊的脂肪肝快速诊断

提出了一种基于光谱技术的脂肪肝无创、快速诊断新方法。由于舌体能较客观的反映人体生理、病理变化,因此采集志愿者舌体舌尖部位的反射光谱,然后对数据进行分析,计算反射光谱的归一化反射率。建立3层BP网络模型,从采集来的115例样本中抽取32例健康人和44例脂肪肝患者的光谱归一化反射率作为神经网络的输入,再对未知的14例健康人样本和25例脂肪肝患者样本进行分类预测,分类正确率达到89.7%,实验结果表明了光谱法运用于脂肪肝快速无创诊断的可行性。同时,实验结果说明光谱法能更客观全面地反映人舌所携带的组织细胞、微循环等方面的信息,有可能为临床提供一种快速、简便的诊断手段,也为今后的中医证侯的度量提供借鉴。     

定量磁化率成像重建方法及其应用

磁共振成像(MRI)中,相位图像包含丰富的组织磁化率变化信息,获取相位图像不需要额外的扫描时间.组织中的顺磁性物质会影响组织磁化率差异,从而导致局部磁场不均匀.对组织内顺磁性物质的定量有利于许多脑血管疾病和神经系统疾病的诊断,但利用局部相位信息重建组织磁化率分布是一个不适定逆问题,目前仍然有许多问题亟待解决.该文着重介绍定量磁化率成像(QSM)的原理、重建方法及其在MRI中的应用.     

成像光谱技术在农作物信息诊断中的研究进展

传统的农作物信息诊断方法存在劳动强度大、诊断时间长、操作技术要求高、受人为主观因素影响大等缺陷,限制了农作物信息诊断的实时性和准确性.成像光谱技术能够通过IHl时获得农作物的图像以及光谱信息.实现对农作物生长状况、病虫害等信息的快速、无损检测,已在作物信息诊断中得到越来越广泛的应用,为农业的信息化提供了技术支持.文章概述了成像光谱技术的原理,重点介绍了其在农作物种子成分检测、种子品种分类、种子病虫害检测、田问植株长势监测、田间植株病虫害检测中的国内外最新研究进展,分析了成像光谱技术应用于农作物信息诊断的难点,并对其发展方向进行了展望.     

基于荧光特征光谱的龋齿诊断新技术

通过研究激光与牙齿组织相互作用机理及组织再发射光谱与组织光学特性之间的关系,提出了一种将后向散射光,反射光以及自体感生荧光三者相结合的新型荧光光谱龋齿诊断方法.激光与龋齿相互作用过程中,不仅产生反射光,还会产生自体荧光和后向散射光,而这些后向散射光和自体荧光含有有关龋齿组分、结构、空间构象等的大量信息.为了获得三种信息和龋损状态的关系,实验建立了离体龋齿的组织光谱诊断装置,该装置以频率与细菌特征频率相近的He-Ne激光为激励源,激光器的功率为(2.0±0.1) mW,在不采用滤光片的情况下获得了104个离体样本的荧光光谱,以瑞利散射为特征光谱的标准化参数,定义了表征组织形态变化的反斯托克斯散射归一化系数C1和表征牙组织病理变化的斯托克斯荧光归一化系数C2,结合两者对离体龋齿的龋损状态进行表征.实验结果表明,该方法克服了现有的激光龋齿诊断方法的不足,能够准确表征离体龋齿的龋损状态,并且对早期的白点龋,填充的牙齿和牙结石的诊断更敏感.     

采集舌象用光源的光谱研究

在中医舌诊中,传统的光源通常为自然光甚至烛光,易受气候,环境干扰,不利于医生获得正确的舌苔色泽信息。文章引进人造光源作为对自然光源的补充或直接应用人造光源来代替自然光,能得到稳定和真实的舌态图像,获得科学严谨的诊断结果。不同的光源由于其各异的辐射光谱功率分布,显色性Ra和色温Tc的不同对同一物体照明会产生不同的颜色。文章选择了四种人造光源,通过光谱分析和分别照明时拍摄的相同图像[1]、舌象,用舌象视觉计算比较的方法选出了最佳光谱对应的光源,并在多个光学参数,色坐标容差椭圆等色度学参数上进行比较,得出一种最接近于自然光的光源,即PHILIPS YPZ220/18-3U.RR.D型光源,其色温为6 500 K的光谱特性及光学参数最接近自然光源,可作为采集舌象时的照明标准光源。此方法可为选择人造标准光源替代自然日光提供理论和实验依据。     

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。     

舌体高光谱的高血压患者中合并冠心病的筛查方法

高血压合并冠心病是高血压疾病的一类严重合并症。目前高血压患者对合并冠心病的情况检测不及时,容易导致严重事件的发生,其致残率、致死率极高,严重影响患者的生活质量。因此对高血压患者合并冠心病的早期发现对预防更严重事件的发生显得尤为重要。舌体信息与心血管功能关系密切,为此,提出一种基于舌体高光谱用于高血压患者中合并冠心病筛查新方法。采集154例心血管科门诊患者舌体377.8～1 049.1 nm高光谱数据并记录临床诊断信息。对高血压患者组及高血压合并冠心病患者组舌体光谱比较发现,在500～600 nm波段之间,两组光谱存在显著性差异。基于中医舌诊分区理论,对舌体进行区域划分,划分为舌尖、舌左、舌中、舌右以及舌根五个区域。各舌体分区在波长509.6和561.2 nm以及540.5和576.7 nm均存在极大和极小值,这与血红蛋白对光的吸收特征相吻合。对组间各舌体区域光谱特征进行差异性分析。T检验分析结果显示高血压患者组与高血压合并冠心病患者组舌尖与舌中区域光谱具有显著性差异。基于高血压患者组与高血压合并冠心病患者组舌体不同区域光谱特征的差异性,利用神经网络,选取500～600 nm舌尖与舌中光谱数据进行后续高血压患者组与高血压合并冠心病患者组分类辨识模型的建立。选用准确度、灵敏度以及特异性作为模型预测能力的评价指标。最终获得模型的预测准确度、灵敏度以及特异性分别为84.78%,86.95%和82.61%。实验结果表明高血压患者与高血压合并冠心病患者舌体高光谱信息之间存在显著性差异。利用舌体高光谱所建立的分类模型能够用于高血压以及高血压合并冠心病患者的无创辨识,为高血压患者中高血压合并冠心病的早期发现提供一种有效筛查手段。     

图像噪声对相位变更波前传感的影响研究

相位变更(PD)方法是一种基于两个或多个不同离焦面图像来恢复光瞳畸变波前相位的光学波前传感技术.它使用相对简单的光学系统,运用统计最优化计算方法,借鉴图像处理中的一些技术手段,在得到波前信息的同时,还可以得到目标的清晰像.但当图像存在噪声时,用于优化算法的误差函数会出现许多局部极值点,这会影响算法的收敛速度,共至会导致算法陷入局部极值而得不到正确的估计解.为消除这些影响,需对图像进行降噪处理.在实际光学系统中,由于光瞳大小的限制,实际得到图像的高频信息一般要远少于低频信息,所以宜使用低通滤波器对图像进行滤波.仿真中通过比较各种滤波器性能,针对含有加性高斯噪声的图像,采用了对图像模糊影响较小的巴特沃思(Butterworth)低通滤波器.研究结果表明,利用滤波器处理后的图像,相位恢复结果的均方根误差(RMsE)比未使用滤波器有明显下降.     

人体舌苔的反射光谱特征分析

望舌苔是中医舌诊的重要组成部分,对舌苔定性以及定量分析对于阐释舌苔携带的生理病理信息起着非常重要的作用,也是中医舌诊客观化研究的一个重要内容,提出舌苔的光谱分析法。采用Usb4000可见光谱仪对80例样本进行舌体附着舌苔部位以及无舌苔附着部位的反射光谱数据采集,并对所采集的光谱数据进行分析,发现同一个体的舌体不同部位的光谱特征与有无舌苔附着存在一定的相关性,进一步对采集的光谱数据进行比较发现,光谱曲线在500～600 nm之间存在较大差异,差异最大处于579.39 nm,同时对不同苔色光谱曲线进行了比较,不同苔色及苔厚在光谱上存在较大差异,实验结果表明,人体舌苔苔色、厚薄、润燥的不同,造成光谱特征上存在差异,与当前中医舌诊客观化普遍采用的比色法相比,反射光谱能够反映更多的舌体生理、病理信息,同时实验结果也说明,舌质、舌苔光谱特征的差异为进一步的舌质、舌苔分离奠定基础,从而有望为人体舌苔定性和定量分析提供客观指标,促进中医舌诊客观化。     

BP神经网络用于肝炎患者舌诊近红外光谱的研究

为了对肝炎患者进行快速无创检测,用BP人工神经网络(ANN)方法在健康人与肝炎患者之间对人体舌面近红外光谱的反射率的关系进行关联方面的研究。分别采集了健康人和肝炎患者的舌左边、舌右边、舌下左边络脉、舌下右边络脉以及舌尖各部位各25例受试者的光谱数据,构造了一个3层神经网络结构,将所采集的各光谱数据进行归一化反射率预处理后作为神经网络的输入,建立了BP神经网络模型,分别选取对应的各个部位的40例作为训练样本集,用剩下的10例未知的样本进行预测,各部位测试的结果其相对偏差均在0.2以下,分类正确率为100%,达到满意的预测精度。结果表明提出的BP神经网络用于光谱舌诊进行无创检测识别不同病证提供了重要的参考价值。     

双波长比值光谱差异度指数用于人体舌苔舌质分离

舌苔舌质信息定量描述作为中医舌诊的重要内容,直接影响到中医临床舌诊的准确性。基于生物医学光子学理论,利用高光谱技术,提出一种基于双波长比值光谱差异度指数进行人体舌质舌苔分离的光谱分析新方法。首先采集被测对象371.200～992.956 nm之间共343个波长的舌体高光谱信息,随机选取15位被测对象进行光谱特征分析。绘制15位被测对象舌质舌苔全波段光谱曲线并进行比较,通过观察发现,舌质舌苔反射光特征差异与血红蛋白在该波段的光学特征变化相吻合,在500～750 nm之间,水对光的吸收很少,而舌体表面布满血管,光的吸收主要受到血红蛋白的影响,基于舌质舌苔在573和700 nm两波段光谱吸收差异,计算双波长比值,提取舌质舌苔光谱特征差异度指数,根据个体差异,分别提取不同被测对象舌质舌苔光谱特征差异指标,进行舌质舌苔区域分离,实验结果发现,对同一被测对象舌体苔质提取光谱差异度指数SDI,舌苔舌质光谱差异度指数存在一定差异性,由于个体的不同,具有各自明显的舌质、舌体差异度指数分割线,实验结果表明,运用双波长比值光谱差异度指数的光学表达形式能够用于舌质舌苔分离,同时该方法也能够为进一步中医临床舌诊提供客观依据。     

温度对长焦距测量精度的影响

 基于Ronchi光栅的泰伯效应，在理论上分析了温度场的波动对长焦距测量系统稳定性的影响。通过大量实验研究验证了在长焦距测量系统中内部和外部温度场的波动引起空气折射率的随机变化，进而影响到测量系统焦距测量值的稳定性。在对测量系统He-Ne激光源采取水循环降温、切断系统外部冷热源、对测量系统中光栅对采取隔热封装等有效措施后，使长焦距测量系统的重复性测量精度提高了5～8倍，标准差达到了0.1‰左右，测量数据波动范围在5 mm左右，其测量精度及其稳定性均达到了实际测量的要求。     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration, RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction, RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

多源光谱特征组合的COD光学检测方法研究

水样的化学需氧量大小直接决定水质的污染程度,传统的检测方法都是源于氧化还原反应,对水样会造成二次污染。为此,提出一种基于多源光谱特征组合的水质化学需氧量光学检测方法,以不同地点实际水样为被测对象,分别采集其紫外和近红外光谱曲线,进行预处理后,通过非负矩阵分解算法进行光谱数据的特征提取、数据特征归一化,然后将组合特征输入训练集样本,通过粒子群最小二乘支持向量机算法对验证集水样的化学需氧量进行定量预测。讨论了非负矩阵分解算法中基光谱数目对预测模型的影响。实验结果显示,紫外光谱的最佳基光谱数目为5,近红外光谱的最佳基光谱数目为2;预测模型的验证集平方相关系数为0.999 8,预测均方根误差为3.26 mg·L-1;分别与不同特征提取方法(主成分分析, 独立成分分析)、不同光谱法(紫外光谱法, 近红外光谱法)以及不同的组合方式(数据直接组合, 先组合数据再提取特征)加以比较,表明非负矩阵分解算法更适合光谱数据的特征提取,粒子群最小二乘支持向量机算法作为实际水样的定量模型校正方法可以得到良好的预测精度。     

水体COD的光谱学在线测量方法-紫外和近红外光谱比较分析

水体COD的光谱学传感技术是现代环境监测的一个重要发展方向, 与传统的分析方法相比,光谱分析技术更具有可连续监测、可在线监测和检测快速的明显优势,适合对环境水样COD的定点实时监测。分别获取水样的紫外吸收光谱和近红外光谱,通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法、多元线性回归法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的紫外和近红外光谱的定量预测及相关模型参数进行分析,发现用S-G平滑处理后的紫外光谱和近红外光谱建立的PLS模型均得到最佳预测效果,预测集R2分别为0.992 1和0.987 7,RMSEP分别为10.438 6和5.972 0。紫外和近红外光谱法的MLR模型预测效果较差,预测集R2分别为0.928 0和0.957 3。通过实验结果综合对比分析,紫外吸收光谱在280～310 nm谱区建模预测性能较好,近红外光谱在7 250～6 870 cm-1谱区建模预测性能较好,紫外光谱对应定量预测模型的决定系数较高,而近红外光谱的稳定性和重复性更好。研究表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

60种植物类中药提取物的红外光谱分析及其与寒热药性相关性的模式识别评价研究

对60种植物类中药提取物的红外光谱药性特征标记及其模式识别模型进行评价筛选。利用傅里叶变换红外光谱结合(linear discriminant analysis, LDA), (logistic discriminant analysis, Logistic-DA), (principal component analysis-linear discriminant analysis, PCA-LDA), (partial least-squares discriminant analysis, PLS-DA), (random forest, RF), (support vector machine, SVM)六种模式识别技术进行研究。水提取组采用加热回流提取1.5 h,无水乙醇、氯仿、石油醚提取组采用室温超声提取45 min。首先分别建立六种模式识别模型,然后采用四种统计方法综合识别,包括60味中药组内回代、60味中药10次迭代5折交叉验证、48味中药训练集、12味中药测试集。选取组内回代识别正确率、交叉验证识别正确率、组外预测正确率同时很高,且理论图谱反映寒热中药原始图谱分布特征者为适宜模型。LDA和SVM是水提取物红外光谱的适宜模式识别模型,LDA是无水乙醇提取物红外光谱的适宜模式识别模型,SVM是氯仿提取物红外光谱的适宜模式识别模型,石油醚提取识别效果不佳。结论：根据适宜识别模型,通过红外光谱数据可识别表征中药寒热成分和寒热程度的特征参数,寒热成分特征参数为与红外光谱吸收位置波谱相对应的识别模型的识别系数,识别系数大于零为寒性标记,识别系数小于零为热性标记;寒热程度特征参数为识别模型的识别得分,得分越大(正值)则寒性越强,得分越小(负值)则热性越强。     

LSSVM模型下的近红外光谱联合区间波长筛选方法

针对传统近红外光谱波长选择方法忽略模型中非线性因素的缺陷,采用具有非线性处理能力的最小二乘支持向量机,结合间隔策略的波长选择方法和联合区间的思想,提出了一种非线性模型下的波长筛选算法—联合区间最小二乘支持向量机(synergy interval least squares support vector machines, siLSSVM)。以苹果糖度近红外光谱数据为例,与传统siPLS波长筛选方法相比,新算法的预测集均方根误差(RMSEP)在PLS模型和LSSVM模型预测时分别提高了37.43%和47.88%,预测集相关系数(RP)在PLS模型和LSSVM模型预测时分别增加了6.04%和7.31%。实例表明,对于存在非线性因素较强的光谱数据,siLSSVM算法能够有效的挑选最优波长区间与提高模型的预测精度和鲁棒性,为近红外光谱在非线性因素下筛选波长提供了新前景。