小鼠荧光层析成像系统及数据提取扩展方法

基于电子倍增电荷耦合器件探测器搭建了面向小鼠活体非接触式测量的荧光扩散光层析成像系统,为了避免复杂的焦点矫正计算并降低逆问题的病态性,提出一种新的电荷耦合器件平板探测器信息提取及扩展方法,并根据信息提取方法发展了非接触式荧光扩散光层析成像图像重建算法.通过大量仿体荧光扩散光层析成像实验,证明当提取的信息对应于圆柱域投影的1/2、且将信息提取域分解为3个子域时重建可获得最好的效果.制备了皮下植入荧光目标体的活体小鼠进行荧光扩散光层析成像实验,与显微CT成像结果的对比表明:搭建的系统结合所发展的图像重建算法能够较好地重建出活体小鼠内荧光目标体的位置和浓度,有望应用到小鼠肿瘤模型的荧光层析成像中.     

用于提高成像灵敏度的区域DOT/FMT混合成像方法EI北大核心CSCD

当前荧光分子层析(FMT)技术因假设背景光学结构均匀而导致其灵敏度、定量性和空间分辨率等主要指标与实际应用要求存在一定的差距,而基于区域标识的"粗粒度"扩散光学层析成像(区域DOT)重建算法在目标体结构先验信息的支持以及光学特性分区均匀性自然假设下能够有效获取目标体的光学结构,展开了提高FMT技术成像灵敏度的稳态测量模式下区域DOT/FMT混合成像方法的研究。数值模拟中以含有区域标记的光学数字鼠模型为背景,分别在已知数字鼠精确光学结构、利用区域DOT重建算法获取的数字鼠光学结构以及假设数字鼠各区域光学参数均匀三种背景情况下基于FMT技术重建荧光产率图像,并利用简化的仿体模型进行实验验证。结果表明,该区域DOT/FMT混合成像方法使FMT技术成像灵敏度有了显著提高,荧光产率图像具有更好的定位及量化精度。     

高铁酸钾降解苯并芘的荧光光谱研究

在优化的反应条件下, 研究了高铁酸钾与苯并芘(BaP)的降解反应过程, 通过联合应用同步, 三维(EEM), 时间扫描及荧光光度定量等多种荧光光谱分析方法所提供的多角度的荧光光谱信息, 揭示了BaP分子在降解过程中浓度随时间变化规律, 尤其高铁酸钾与BaP作用过程的动力学特征。同步荧光和三维荧光光谱共同揭示出, 高铁酸钾在20 s内能降解91%的BaP, 60 s以后反应趋于缓慢的变化规律; 由时间扫描荧光光谱结合发射和同步两种荧光光度定量方法, 便捷地获得了高铁酸钾与BaP的反应过程中的动力学方程: ln(F₀/F_t)=0.563 2t+0.171 2, (R2=0.994 2), 由此推测高铁酸钾与BaP的反应过程符合一级反应动力学规律。为研究高铁酸钾降解其他污染物反应过程的机理提供了十分有益的参考。     

基于多区域椭圆参数化描述的形状扩散光学层析成像方法研究

获取生物组织体的光学结构是扩散光学成像模式研究(如扩散光学层析技术和荧光分子成像技术)的核心内容.当假设组织器官中具有均匀光学参数时,光学结构的获取方法可归为基于形状的扩散光学层析成像(DOT)重建技术,该技术致力于同时重建组织器官的边界和内部光学参数.实现了二维的边界元正向模型,并与有限元正向模型的结果进行比较.反演问题中使用了截断奇异值(truncated-SVD)优化算法,并在40 dB噪声水平下用内部具有3个异质体的目标模型进行验证.数值结果表明,提出的图像重建算法具有良好的收敛性能,并能从噪声数据中准确恢复相应区域的形状参数和光学参数.     

压缩光场重建与深度估计

针对光场深度估计过程中数据量大、边缘处深度估计结果不准确问题,利用压缩感知原理重建光场,提出一种新的多信息融合的光场图像深度估计算法。利用压缩感知重建算法重建5×5视角光场数据,获取光场数据后首先移动子孔径实现重聚焦,然后利用角度像素块散焦线索和匹配线索计算出场景初始深度和置信度。计算图像边缘信息,通过融合初始深度、置信度、边缘信息获取最终深度。实现压缩光场仿真重建,并对仿真光场数据和公开光场数据进行深度估计,实验结果表明:可以仿真重建出5×5视角光场数据,且仿真重建的光场可用于深度估计。该深度估计算法在场景边缘处的深度估计结果边界清晰,层次分明,验证了重建光场深度估计的可行性与准确性。     

感兴趣区域对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究

感兴趣区域(regions of interest, ROIs)的选择及其光谱提取是高光谱图像无损检测分析的关键一步。为快速准确检测羊肉pH,在473～1 000 nm波段,开展了两种不同提取ROIs方法对羊肉pH高光谱检测模型的影响研究。采用“矩形区域法”和“图像分割法”两种ROIs方法分别获得相应的122条羊肉光谱,对比了不同预处理方法对建模效果的影响,并比较了两种ROIs方法下逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的模型精度。结果表明,提取光谱数据建模中SMLR和PLSR模型效果分别最优。“矩形区域法”提取ROIs对应的SMLR模型校正集的相关系数(R_cal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.85和0.085,预测集的相关系数(R_p)和均方根误差(RMSEP)分别为0.82和0.097。“图像分割法”提取ROIs对应的PLSR模型校正集的R_cal和RMSEC分别为0.95和0.050,预测集的R_p和RMSEP分别为0.91和0.071。其次通过比较“矩形区域法”和PCR, SMLR和PLSR三个模型中,“图像分割法”提取的ROIs光谱数据建模效果较优。表明,应用高光谱图像技术结合“图像分割法”提取ROIs快速无损准确检测羊肉pH具有可行性。     

时域荧光分子层析图像重建的线性特征数据法

通过扩展用于时域扩散光成像(Diffuse Optical Tomography, DOT)的广义脉冲谱技术,提出了一种用于时域荧光分子层析成像(Fluorescence Molecular Tomography, FMT)的线性特征数据图像重建算法.此算法能够同时重建荧光产率和荧光寿命,并且利用模拟数据对此方法进行验证,证明了算法的有效性.     

不同环境条件杂环农药三维荧光光谱发射特性研究

掌握不同环境因素下的光谱发射特性是农药准确测量的前提。以多菌灵、西维因、麦穗宁三种杂环农药为研究对象,研究了农药在不同pH值和常见阴、阳离子条件下的三维荧光光谱发射特性,并初步分析了Fe3+和Cu2+对三种农药的荧光猝灭机制。结果表明,多菌灵和麦穗宁均具有两个荧光峰,西维因仅有一个荧光区域,三种农药的主要荧光峰分别位于λ_ex/λ_em=280/300,310/340和280/335 nm,多菌灵和麦穗宁的次荧光峰Peak B分别位于λ_ex/λ_em=245/305 nm,λ_ex/λ_em=250/340 nm;多菌灵与麦穗宁随pH值变化表现为相似的荧光发射特征,在酸性/碱性降低时,荧光强度增大;酸性条件下西维因的荧光发射强度无明显变化,但在碱性条件下,随pH值的减小荧光强度不断增强;三种农药在pH值6.16～7.4范围内均可获得较好的荧光发射特征。水中CO2-₃,SO2-₄,NO-₃,Cl-,HPO2-₄,HCO-₃,Mg2+,Zn2+,NH+₄,Na+,Ca2+和K+等12种常见离子对多菌灵,西维因和麦穗宁的荧光发射特性无明显影响。Fe3+与Cu2+离子通过静态荧光猝灭反应, 影响三种农药的荧光发射强度。随着离子浓度的增加荧光强度不断降低,在实际测量中,需重点考虑Fe3+和Cu2+对测量结果的影响。该研究结果为水体杂环农药的准确测量提供了基础数据。     

水稻叶绿素浓度对荧光光谱的影响

为了加强对水稻生长状况的监测,指导水稻的田间施肥,提高施肥利用效率,以增加农作物产量、提高粮食品质,实验室搭建了基于激光诱导荧光技术的荧光探测系统,以研究水稻叶片的叶绿素含量与荧光峰值比之间的相关性。文中测量样本为水稻分蘖期和拔节期的倒二叶,栽培地区位于中国江汉平原。文中先采用凯氏定氮法和相应公式结合测得水稻叶片的叶绿素含量(mg·g-1),再用搭建的荧光探测系统采集了水稻叶片不同叶绿素含量的荧光光谱(激发波长为355 nm)。获得了水稻叶片在不同叶绿素含量下的荧光光谱数据库,定量分析了荧光峰值比F₇₄₀/F₆₈₅(荧光谱峰740 nm、685 nm处的荧光强度比)与叶绿素含量的相关性,发现叶绿素含量的变化对荧光光谱特性影响明显。由实验数据分析可知荧光参数中的峰值比(F₇₄₀/F₆₈₅)与叶绿素含量呈现很好的线性正相关,相关系数(R2)在水稻的分蘖期和拔节期分别达到了0.901 3和0.912 5。实验分析结果表明诱导荧光光谱技术具有方便、快捷、无损等优点,在农作物生长状况的遥感定量监测等方面也具有一定发展潜力。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

高光谱成像技术的不同叶位尖椒叶片氮素分布可视化研究

为了快速、准确、直观估测尖椒叶片的营养水平和生长状况,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对不同叶位尖椒叶片氮素含量(nitrogen content, NC)的分布进行了可视化研究。按照叶片位置采摘尖椒叶片,并采集高光谱数据,然后测定相应叶片的SPAD和NC。提取出叶片的光谱信息后,采用Random-frog(RF)算法提取特征波段,分别选出5条与10条特征波段。针对选取的特征波段和全波段,分别建立偏最小二乘回归(partial leastsquares regression, PLSR)模型,结果表明采用特征波段建立的PLSR模型性能较好(SPAD：R_C=0.970, R_CV=0.965, R_P=0.934; NC: R_C=0.857, R_CV=0.806, R_P=0.839)。根据预测模型计算尖椒叶片高光谱图像每个像素点的SPAD与NC,从而实现SPAD与NC的可视化分布。事实上叶片的SPAD在一定程度上可以反映含氮量,二者分布图的变化趋势基本一致,验证了可视化结果的正确性。结果表明：运用高光谱成像技术可以实现对不同叶位尖椒叶片氮素分布的可视化研究,这为监测植物的生长状况和养分分布提供理论依据。     

种荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的山梨酸钾浓度测定的新方法

研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性,结果表明在两种溶液中山梨酸钾的荧光特性虽然有很大的区别,但是它们的荧光特征峰都存在于λ_ex/λ_em=375/490 nm。从二维荧光光谱可以看出,橙汁中山梨酸钾的浓度和相对荧光强度关系错综复杂,两者不再满足线性关系。为了准确测定橙汁中山梨酸钾的浓度,提出了一种微粒群(PSO)算法优化的误差逆向传播(BP)神经网络的新方法。两组预测浓度的相对误差分别为1.83%和1.53%,预测结果表明该方法具有可行性。在浓度范围为0.1~2.0 g·L-1内,PSO-BP神经网络能够完成橙汁中梨酸钾浓度的准确测定。     

鸡粪堆肥有机质转化的荧光定量化表征

采用荧光分析技术和数学分析方法,对不同阶段鸡粪堆肥样品提取出的水溶性有机物进行了特征荧光参数定量化表征。结果显示：随着堆肥的进行,类腐殖质荧光峰与类蛋白荧光峰荧光强度的比值I₃₃₀/I₂₈₀、465 nm激发波长下发射光谱中470～640 nm范围内荧光积分面积A_470～640及240 nm激发波长下发射光谱中后四分之一波段与前四分之一波段的荧光强度积分面积比A_{435～480 nm}/A_{300～345 nm}均不断增大,表明堆肥腐殖化程度加大。三维荧光光谱显示,随着堆肥的进行类蛋白峰强度不断降低,而类富里酸峰强度不断增大,至堆肥结束类蛋白荧光基本消失;紫外区与可见区类富里酸峰荧光强度的比值r_{(A, C)}随着堆肥的进行总体呈明显下降趋势,但出现了较大波动。相关性分析显示,I₃₃₀/I₂₈₀,A_470～640及A_{435～480 nm}/A_{300～345 nm}两两间显著相关,而r_{(A, C)}受其他因素影响较大,与上述３个参数未达到显著相关水平。结果表明,I₃₃₀/I₂₈₀,A_470～640及A_{435～480 nm}/A_{300～345 nm}均能有效表征堆肥腐殖化进程。     

工业废水为主的城市污水的荧光指纹特征

荧光分光光度法测量简便,灵敏度高,已越来越多地用于化学分析。将工业废水为主的城市污水作为研究对象,分析其荧光指纹特征。该城市污水的三维荧光光谱上有分别位于激发波长/发射波长为275/310,230/340 和220/310 nm附近的3个荧光峰,未显示出以生活污水为主的城市污水所具有的典型的类蛋白质荧光的特点。该污水荧光强度较高,且工作日和休息日差异大,这可能主要与工业污水含量较大有关。荧光指纹在反映废水组成方面直观、迅速,可以作为水质监测与预警的新方法。     

采用可见/近红外光谱检测大麦叶片过氧化氢酶与过氧化物酶含量的研究

采用可见/近红外光谱对丙酯草醚胁迫下大麦叶片过氧化氢酶(catalase, CAT)与过氧化物酶(peroxidase, POD)含量预测进行研究。对500～900 nm光谱采用移动平均法(moving average, MA)11点平滑方法进行预处理。采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)方法分别对于CAT与POD的含量预测剔除7个与8个异常样本。基于全部光谱建立了CAT与POD含量预测的PLS,最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine, LS-SVM)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)模型,ELM模型对CAT含量预测效果最好,建模集相关系数(correlation coefficient of calibration, R_c)为0.916,预测集相关系数R_p为0.786;PLS模型对POD含量预测效果最佳,R_c为0.984,R_p为0.876。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)算法分别为CAT与POD预测选择了8个与19个特征波长,基于特征波长建立的PLS,LS-SVM与ELM模型中,ELM模型对CAT与POD含量预测效果均最佳,CAT含量预测的相关系数为R_c=0.928,R_p=0.790;POD含量预测的相关系数R_c=0.965,R_p=0.941。基于全谱与基于特征波长的回归分析模型预测效果相当,且对POD含量的预测效果优于对CAT含量的预测效果,而这需要进一步研究以得到精度和稳定性更高的预测模型。研究结果表明,采用可见/近红外光谱结合化学计量学方法可以实现对除草剂胁迫下大麦叶片CAT与POD含量的预测。     

DPPH自由基清除活性的光度微量滴定模型及应用

传统的DPPH自由基清除活性评价方法以半数清除浓度EC₅₀为评价指标,但EC₅₀随DPPH初始加入量增加而增加,随分析体积增加而减小,因此,不同条件EC₅₀值不具有可比性。提出以DPPH与抗氧化剂相互反应的化学计量数比(R)作为评价DPPH清除活性的指标,该指标只与DPPH与抗氧化剂相互反应的化学计量关系有关,与DPPH初始加入量和分析体积等因素无关,解决了EC₅₀可比性差的问题。提出了测定化学计量数比(R)的光度微量滴定法,建立了利用滴定过程吸光度差(ΔA)与抗氧化剂加入量之间的滴定方程计算R值、以R计算EC₅₀的光度微量滴定模型,并利用芦丁对模型进行验证。结果：芦丁与DPPH反应R值在1.817～1.846之间,当DPPH加入量为1.12×10-7,2.24×10-7,4.48×10-7和6.72×10-7 mol时,分别计算得EC₅₀值分别为1.196×10-3,2.392×10-3,4.819×10-3和7.292×10-3 mg·mL-1。在此基础上,基于文献报道的芦丁清除DPPH条件,利用得到的芦丁R值计算出相应EC₅₀,结果与文献报道EC₅₀值相当。方法可比性好,样品消耗量明显降低,简单、成本低,结果可靠,为自由基清除活性评价提出了一种新的思路。     

基于高光谱成像的南瓜叶片叶绿素分布可视化研究

叶绿素浓度是植物生长的指示剂,而叶片的SPAD值则可以反映植物叶绿素含量,从而监测植物的生长状况。本文采用可见-近红外(380～1 030 nm)高光谱成像技术可以实现南瓜叶片SPAD值的可视化,同时根据叶片霜霉病疫情与叶绿素含量呈显著正相关进而可以快速诊断霜霉病疫情。通过测定健康叶片和感染不同霜霉病疫情的叶片光谱曲线,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段的选择,可以得到10条特征波段,再结合偏最小二乘回归法(PLSR)进行南瓜叶片SPAD的预测。结果表明,通过对48个样本的训练,对23个样本进行预测,可以得到南瓜叶片SPAD较好的预测效果,其中R_C=0.918,RMSECV=3.932; R_CV=0.846,RMSECV=5.254; R_P=0.881,RMSEP=3.714。根据叶片光谱特征波段与SPAD之间的线性回归方程可以计算叶片各个像素点的SPAD值,最后采用图像处理技术可以得到南瓜叶片SPAD的可视化分布图,同时也反映了霜霉病的感染分布,进而判断南瓜叶片的霜霉病疫情。该研究为监测植物生长状况及判别南瓜叶片霜霉病疫情奠定了理论基础。     

兴凯湖沉积物富里酸荧光特性研究

采集黑龙江省兴凯湖4个点位沉积物样品(样品号HXXD,HXXX,HXDX,HXDB),开展了沉积物富里酸(fulvic acid, FA)荧光特性研究。二维荧光光谱、三维荧光光谱均显示HXXD点位FA的主要荧光峰均出现在较长波长处。FA荧光光谱特征参数分析表明,各点位富里酸腐殖化程度为：HXXD>HXDX>HXDB>HXXX。其中HXXD点位FA以陆源输入为主,而其他点位FA则陆源与水生生物源并存。利用荧光区域积分(FRI)技术,对FA的三维荧光光谱5个区域(Ⅰ-Ⅴ)的荧光响应值比例(percent fluorescence response, P_{i, n})比较证实,所有点位类胡敏酸区域(Ⅴ区)的P_{Ⅴ, n}、类富里酸(Ⅲ区)的P_{Ⅲ, n}均占有较大的比例,同时采用三维荧光区域积分法判断各点位FA腐殖化程度与二维荧光特性结论一致。三维荧光光谱中r_{(A, C)}值与区域积分(FRI)中P_{Ⅴ, n}/P_{Ⅲ, n}及(P_{Ⅴ, n}+P_{Ⅲ, n})/(P_{Ⅰ, n}+P_{Ⅱ, n}+P_{Ⅲ, n})均具有显著的相关性,因此,r_{(A, C)}值是兴凯湖沉积物FA腐殖程度表征的一个方便、快捷的参数。     

光谱校正对溶解有机物三维荧光光谱特征影响

在三维荧光光谱(EEM)测定中,由仪器直接记录的光谱(称为未校正光谱)由于受荧光光度计光源灯或探测器等波长特性的影响,并不是荧光物质本身的真实光谱,研究了光谱校正对腐殖酸和色氨酸EEM光谱特征以及传统寻峰法和新兴FRI分析法结果的影响,结果表明：校正后,Ex/Em=220～450/250～500 nm范围内荧光强度降低,Em<250 nm范围内荧光强度增大,腐殖酸荧光峰明显“蓝移”。基于寻峰法的荧光指数(FI)和腐殖化指数(HIX)明显减小,自生源指数(BIX)略增;基于FRI分析法的反映各区域标准体积百分比P_{Ⅰ, n},P_{Ⅱ, n}和P_{Ⅲ, n}明显上升,而P_{Ⅳ, n}和P_{Ⅴ, n}显著下降。因此,进行光谱校正是获得真实光谱谱图及光谱特征不可或缺的一部分。