近红外光谱与多元统计方法用于生产过程实时分析

近红外漫反射光谱快速、无损且适用于实际复杂样品分析等特点被广泛应用于在位和在线分析。基于近红外光谱漫反射技术和多元统计过程分析方法建立了一种适用于生产过程分析与在线实时监测新方法。该方法实时采集生产过程中物料的近红外光谱,并利用已建立的模型计算统计量Hotelling T2对生产过程进行实时评价。模型的建立采用了主成分分析,统计量根据实时光谱在主成分模型上投影进行计算。实际应用表明,利用该方法可以根据统计量实时监测生产过程中物料的变动情况,并根据不同批次统计量的进一步统计实现批次间的相对稳定性分析。因此,该方法可作为生产过程质量控制的良好手段。     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

茶多酚中咖啡因的近红外光谱分析

采用近红外光谱分析技术对茶多酚中咖啡因进行了光谱及定量分析,原始光谱表明咖啡因在近红外波段有着很强且较为明显的吸收峰。通过对样品的漫反射原始吸光度光谱进行导数、散射校正及相关分析更清晰地给出了咖啡因在近红外光谱波段的光谱特性,为建立快速稳健的定标模型创造了条件。该技术能够解析出咖啡因中各主要基团在近红外波段的吸收特性,结合定标过程定量快速检测咖啡因在茶多酚中的含量,定标分析结果显示在很大的浓度范围内有很好的线性相关性,定标标准差SEC为0．49％,相关系数（r）为0．993,证实了近红外光谱分析技术作为一种新的快速分析茶多酚中咖啡因含量手段的可行性及优越性。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模型建模方法与通用模型建模方法,分别就建立通用模型过程中样品信息的获取、模型的建立以及样品信息的预测三大建模步骤中使用的方法进行总结,并归纳了近红外光谱通用模型在建模步骤中的要点。近红外光谱通用型模型在农产品以及食品品质检测方面的研究尚处于发展阶段。也提出对于通用模型开发与研究的一些建议,并就近红外光谱通用模型预测方法在检测领域的发展趋势进行了进一步展望。     

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。     

葡萄糖粉末的近红外光谱

糖尿病患者的自我监测是减少由糖尿病引发并发症的重要手段。无创血糖监测的近红外光谱分析方法是最具有应用前景的一种，葡萄糖近红外光谱则是研究无损血糖检测基础。本文通过实验采集了葡萄糖粉末的近红外光谱，并对结果作了详细分析。     

化学计量学在近红外光谱定性分析中的应用

近红外光谱的多元特性使得它特别适合于应用化学计量学技术进行物质的分析。本文讨论了判别分析技术在近红外光谱定性分析中的应用,结果表明应用相关的化学计量学方法采用近红外光谱进行物质的定性分析是可行的。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

相关检测技术在近红外光谱分析中的应用

运用信号分析的理论,研究了把相关检测技术应用于近红外光谱分析的方法。通过作药品甲硝唑纯品光谱及混合品光谱的相关函数值,并对相关曲线进行分析,结果表明通过相关处理,光谱信息得到了分离和增强,可以作为一种光谱信息特征提取的有效方法,用于定性和定量分析,对解决近红外光谱检测中光谱叠加、信息率低的难题提供了一种新的思路和探索。     

近红外光谱的阵列扫描式灵敏度法探测颅脑血肿

利用近红外光谱技术对脑组织进行检测实现脑血肿的定位一直以来都是无损光学诊断的研究热点。为了实现开放式全方位的精准探测,基于功能性近红外光谱技术提出一种新的方法-阵列扫描式灵敏度法,即建立全方位阵列探测器,通过单边阵列式扫描检测来获取不同探测位置的光通量,计算每个探测器的探测灵敏度,就能得到全方位的探测信息。首先,建立单层有限元模型,设置光学参数、光源、探测位置及边界条件,将仿真结果与蒙特卡洛的运行结果进行对比,验证有限元模型条件设置的准确性。其次,根据人脑组织结构建立脑部模型,在模型中插入血肿,选择波长为850 nm的近红外光作为光源,设置该波长下各层生物组织的光学参数,模拟光子在正常脑组织与含血肿脑组织中的传播,在距光源不同位置的探测器处检测到多组光通量数据,处理数据后发现有限元仿真软件在图像、数据方面反映了血肿对光的传播有极大影响。为研究探测到的光通量信息与血肿位置之间的关系,基于近红外光谱技术采用阵列扫描式灵敏度法分别改变组织内血肿的方位、横向位置与纵向深度,在距光源不同的探测位置处检测到多组光通量数据,处理数据后建立血肿位置与对应探测灵敏度之间的关系图进行分析。结果显示采用阵列扫描式灵敏度法,近红外光谱技术能准确探测血肿的方位信息与横向信息,且血肿位于源-探测距离中间时,探测效果最佳,而纵向深度只影响光子穿过较深层组织的概率,位置越深,光子的穿过率越小,探测灵敏度越小。由此得出,基于阵列扫描式灵敏度法可以实现颅脑组织内一定深度处血肿的快速准确定位,为近红外光谱技术的光学成像、检测组织内部肿瘤等提供了新思路和有效参考。     

简易脑功能近红外光谱系统设计

功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)是一种无损的脑成像技术,经过20年的发展,已广泛应用于认知神经科学研究领域。基于神经血管耦合机制,与功能相关的大脑神经活动增强会引起局部脑血流量的升高,进而引发血液中氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白浓度相应的变化,间接反映了大脑中神经激活程度。研制了一套基于多功能采集卡的单通道连续波fNIRS系统。在该系统中,选择激光二极管作为光源具有较好的单色性和较低的发散角,690和830 nm波长的组合有助于降低发色团之间的串扰。频分复用技术用于区分来自不同光源的信号,同时也消除了环境光、工频干扰等特定频率的噪声源。利用LabVIEW软件平台实现了光源的时序控制、自动增益调节、数字正交相干解调,以及数据可视化与存储等功能。屏气和心算实验结果表明,该系统可用于监测大脑局部血红蛋白浓度的实时变化,并可以检测与高级脑功能相关的激活。     

Dynamics of the brain: Mathematical models and non-invasive experimental studies

Dynamics is an essential aspect of the brain function. In this article we review theoretical models of neural and haemodynamic processes in the human brain and experimental non-invasive techniques developed to study brain functions and to measure dynamic characteristics, such as neurodynamics, neurovascular coupling, haemodynamic changes due to brain activity and autoregulation, and cerebral metabolic rate of oxygen. We focus on emerging theoretical biophysical models and experimental functional neuroimaging results, obtained mostly by functional magnetic resonance imaging (fMRI) and near-infrared spectroscopy (NIRS). We also included our current results on the effects of blood pressure variations on cerebral haemodynamics and simultaneous measurements of fast processes in the brain by near-infrared spectroscopy and a very novel functional MRI technique called magnetic resonance encephalography. Based on a rapid progress in theoretical and experimental techniques and due to the growing computational capacities and combined use of rapidly improving and emerging neuroimaging techniques we anticipate during next decade great achievements in the overall knowledge of the human brain.     

颅脑创伤近红外实时监测技术研究

采用一套专门设计的由微创光纤探头组成的光纤光谱仪生物组织光学参数测试系统,对颅脑创伤的大鼠创伤侧和对照侧进行近红外光谱检测及脑水含量(brain water content:BWC)测定.通过采用Feeney's自由落体撞击法建立大鼠急性局灶性脑挫裂伤模型,以近红外光谱技术和干湿比重法监测伤后脑水肿的变化.实验发现:伤后1 h,伤侧脑组织已发生水肿,伤后24～72 h,伤侧脑水肿达高峰,随后逐渐下降;用脱水剂后,脑水肿情况逐渐好转,随着药物失效,水肿又一次发生.生物组织优化散射系数(Reduced Scat-tering Coefficient:μ's)与Bwc的变化规律一致,有很好的线性相关性,能够较好的反映脑组织水肿程度以及药物脱水效果.证实近红外光谱技术用于颅脑创伤实时监测的可行性,为颅脑创伤的研究提出了一种新技术.     

Scattering differentiates Alzheimer disease in vitro

The molecular bases of Alzheimer disease and related neurodegenerative disorders are becoming better understood, but the means for definitive diagnosis and monitoring in vivo remain lacking. Near-infrared optical spectroscopy offers a potential solution. We acquired transmission and reflectance spectra of thin brain tissue slabs, from which we calculated wavelength-dependent absorption and reduced scattering coefficients from 470-1000 nm. The reduced scattering coefficients in the near infrared clearly differentiated Alzheimer from control specimens. Diffuse reflectance spectra of gross brain tissue in vitro confirmed this observation. These results suggest a means for diagnosing and monitoring Alzheimer disease in vivo, using near-infrared optical spectroscopy.     

可见-近红外光谱技术监测土壤石油烃污染研究进展

石油和石油产品的泄漏可造成严重的土壤污染,传统的土壤石油烃污染监测方法存在耗时长、便携性差等问题,难以满足大面积诊断土壤污染区域和数字化土壤制图的需求。可见-近红外光谱技术具有快速、便捷、低成本和无污染等优势,是土壤信息快速获取最有潜力的手段,也是未来研究发展的趋势。该技术目前在监测土壤性质领域已经取得了一定的成果,但在监测土壤石油烃污染方面,国内外的研究仍然处于起步阶段,石油烃含量反演模型的实际应用仍然是难点,而且针对现有的成果很少有人对其进行总结。文章探讨了可见-近红外光谱监测土壤石油烃污染的可行性,并归纳和总结了污染土壤的光谱敏感波段、预测模型和光谱数据库三个方面近几年最新的研究进展,分析了目前研究成果中存在的不足,并对未来的研究方向进行了展望,指出今后应加强多种类型土壤石油烃混合物样本、通用的石油烃预测模型、野外光谱测量实验和成像光谱技术等四方面研究,以期为后续进行土壤石油烃污染的深入研究提供借鉴。     

Determination of optimal source-detector separation in measuring chromophores in layered tissue with diffuse reflectance

Based on analysis of the relation between mean penetration depth and source-detector separation in a threelayer model with the method of Monte-Carlo simulation, an optimal source-detector separation is derived from the mean penetration depth referring to monitoring the change of chromophores concentration of the sandwiched layer. In order to verify the separation, we perform Monte-Carlo simulations with varied absorption coefficient of the sandwiched layer. All these diffuse reflectances are used to construct a calibration model with the method of partial least square (PLS). High correlation coefficients and low root mean square error of prediction (RMSEP) at the optimal separation have confirmed correctness of the selection. This technique is expected to show light on noninvasive diagnosis of near-infrared spectroscopy.     

中红外及近红外光谱在小杂粮品质检测中的应用进展

中红外光谱以及近红外光谱在现代分析化学中有重要的地位,是人类认识物质结构、功能、成分以及含量的重要途径。小杂粮泛指生育期短、种植面积少、种植地区和种植方法特殊,有特种用途的多种粮豆,其特点是小、少、特、杂。小杂粮营养丰富,既是传统口粮,又是保健食品资源。随着人民生活水平的提高和膳食结构的改善,小杂粮作为药食同源的新型食品资源,在现代绿色保健食品中占有重要地位。对小杂粮进行品质检测可为小杂粮生物活性物质研究、品质分级、小杂粮育种、产地溯源与真伪鉴别等方面提供可靠的数据支撑。按照麦类小杂粮及豆类小杂粮分类,对国内近30年来小杂粮品质检测有关文献加以综述。研究表明,麦类小杂粮品质检测文献更多,约占文献数量的2/3左右,且以近红外光谱技术应用居多;豆类小杂粮品质检测文献相对较少,约占文献数量的1/3左右,且以中红外光谱技术应用居多。中红外光谱、近红外光谱在小杂粮品质检测分析方面有诸多重要应用。其中,中红外光谱更多应用于小杂粮中活性物质以及小杂粮加工过程的表征,而近红外光谱则更多应用于小杂粮中粗蛋白、粗脂肪、水分等主要品质指标的定量分析检测,可为小杂粮品质监测、科学育种提供高效的数据来源。近年来,随着化学计量学的发展和计算机技术的进步,近红外光谱不再局限于小杂粮品质指标定量分析,而且还被应用于小杂粮产地溯源等领域,亦取得了良好的效果。最后对中红外光谱、近红外光谱在小杂粮品质无损分析检测方面做出了展望。     

近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展

近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景：近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。     

Time-resolved multi-channel optical system for assessment of brain oxygenation and perfusion by monitoring of diffuse reflectance and fluorescence

Time-resolved near-infrared spectroscopy is an optical technique which can be applied in tissue oxygenation assessment. In the last decade this method is extensively tested as a potential clinical tool for noninvasive human brain function monitoring and imaging. In the present paper we show construction of an instrument which allows for: (i) estimation of changes in brain tissue oxygenation using two-wavelength spectroscopy approach and (ii) brain perfusion assessment with the use of single-wavelength reflectometry or fluorescence measurements combined with ICG-bolus tracking. A signal processing algorithm based on statistical moments of measured distributions of times of flight of photons is implemented. This data analysis method allows for separation of signals originating from extra- and intracerebral tissue compartments. In this paper we present compact and easily reconfigurable system which can be applied in different types of time-resolved experiments: two-wavelength measurements at 687 and 832 nm, single wavelength reflectance measurements at 760 nm (which is at maximum of ICG absorption spectrum) or fluorescence measurements with excitation at 760 nm. Details of the instrument construction and results of its technical tests are shown. Furthermore, results of in-vivo measurements obtained for various modes of operation of the system are presented.