近红外光谱无创生化检测中不定光程对模型精度的影响研究

利用近红外血流容积光谱相减方法无创伤定量分析人体血液生化成分时,获得的在体血液光谱对应的样品光程是不确定的。为研究样品间的光程差异对定标模型预测精度的影响,配制了30份模拟血清样品,利用可变光程样品池,采用傅里叶光谱仪分别测量了相同光程和不定光程两组样品的近红外光谱。以分析血清白蛋白成分为例,对两组样品的定标模型精度进行比较,结果显示不定光程组的模型精度与相同光程组的模型精度相比明显下降,交叉检验标准差(RMSECV)由110.0mg/dL增大至156.0mg/dL。采用多元散射校正算法对上述光谱数据校正后,RMSECV降低至98.1mg/dL。对比分析处理前后两组模型的精度,证实了采用适当的预处理方法能够有效校正不定光程引起的光谱误差,提高模型预测精度。     

近红外光谱人体血液甘油三酯无创检测

为实现人体血液甘油三酯(TG)含量无创检测,应用近红外光谱技术(NIRS),对单体TG进行定量分析。通过离体实验优选检测波段(5 700～5 600和4 600～4 400 cm-1),优化设计检测探头,综合预处理方法等手段,对其中TG含量进行定标和预测。以期提升单体TG无创检测精度及稳定性。无创采集54组单体光谱数据,并对其中TG含量进行定标预测,经对比分析确定平滑滤波(SG)结合偏最小二乘方法(PLS)的定标模型稳健性最优,对预测集1,2样品最佳分析结果：预测标准偏差RMSEP分别为12和12.8 mg·dL-1,相对预测标准偏差RSD为16.25%和17.33%,预测精度理想,基本可用于单人TG的日常监测。鉴于SG-PLS模型在单体TG无创测量及日变化趋势预测方面的良好表现,NIRS分析技术将在TG无创检测与日常管理领域有更为广泛的应用前景。     

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。     

近红外光谱技术用于无创生化检验研究的进展

20世纪90年代初,近红外光谱技术在人体无创生化检验方面的潜力逐渐获得重视。然而,人体是一个极其复杂多变的检测对象,因此虽然各研究小组在实验模拟和离体分析方面取得了一定成果,但在临床应用上始终没有实质性突破。文章讨论了目前阻碍近红外光谱技术实现临床意义上的人体无创生化检验的关键问题,即信号微弱、组织背景干扰、血流容积变化问题。将国际上现有的近红外无创生化检验研究工作的思路按照分析方法大致归为两类,即经典近红外分析法和扣除组织背景干扰分析法。详细介绍了这两类研究思路各自的研究现状,并认为在现有条件下第二类思路更有希望取得临床可以应用的结果。     

近红外光谱无创血糖检测中有效信号提取方法的研究

糖尿病严重危害人类健康,无创血糖检测是医患双方的期望。人体生理背景成分复杂、易变,各种组织信息混杂,导致直接测量人体的近红外光谱很难真实反映血液中血糖浓度变化信息。提出血流容积差光谱相减法,即利用血流容积一直在变而人体组织背景和血液成分含量短时间不变的事实,通过相似背景扣除,有效消除人体组织背景干扰,获得反映血液成分信息的有效光谱信号。为验证方法的有效性,自行研制相关实验系统,获得系统噪声好于20 μAU,并在波长1 250 nm处取得信噪比为20 000∶1的有效光谱信号,阐明现有条件下血流容积差光谱相减法在近红外无创血糖检验临床应用的可行性和优势。     

近红外无创血糖检测中基于差动式浮动基准测量的有效信号提取

近红外光谱的相对测量对实现人体血糖浓度的在体高精度检测具有重要意义。离体检测中常用的相似背景扣除以及双光路设计等方法不适合人体的复杂背景变化,而基于位置的参考测量方法被认为是有希望实现在体参考测量的方法之一。因此课题组提出差动式浮动基准参考测量方法来实现在体的相对测量。差动式浮动基准参考测量方法是一种具有普适性的参考测量方法,在实际应用中面临着径向检测距离的确定和差动检测信号中有效信号提取的问题。在差动式浮动基准参考测量方法的基础上,提出了基于NAS(net analyte signal)-VIP(variable importance in projection)-SPXY(sample set partitioning based on joint X-Y distances)-PLS(partial least square)的差动浮动基准测量方法,在离体实验中验证了该方法的可行性。结果表明经过该方法处理后,模型的均方根误差明显降低,相关系数也有了一定的提高。对该方法在人体实验中的有效性进行了研究,结果也表明该方法处理后所建模型的精密度和准确性有了明显改善。     

人体血糖浓度近红外光谱无创检测过程中温度对结果的影响

利用近红外光谱进行人体血糖浓度无创检测过程中,检测结果会受到很多的因素影响,如测量温度,压力等,另外还有人体的状态。在这诸多的影响因素中,温度是一个不可忽视的因素。为了研究温度对测量结果的定量影响,文章采用葡萄糖水溶液,在15,20,25,30,35,40 ℃等六个温度点处做了研究,样品浓度范围为10～200 mg·dL-1,浓度间隔为10 mg·dL-1,波长范围为1 100～1 700 nm。在各温度点处建立模型,并利用不同的模型进行相互预测。建模结果为RMSEP值最大为11.227 9 mg·dL-1,最小为3.298 8 mg·dL-1,相关系数在0.98左右。当温度改变1 ℃时,预测结果会有平均Δc＝2.662(mg·dL-1·℃-1)的预测误差,这结果表明当建立模型温度与测试时的温度一致时误差最小。另外,文章提出了可以采用两种方法来减小或者补偿由温度给测量结果来的影响。     

基于蒙特卡罗模拟的无创生化检测最佳探测距离的研究

人体内各种血液生化成分含量的变化是评价健康状况的重要信息。人体皮肤中,血糖、胆固醇等生化成分主要存在于真皮层的血液中,本文通过研究最佳的探测距离,提高真皮层的近红外光谱信号强度,排除表皮层、皮下组织产生的干扰。首先,通过对人体皮肤的组织结构进行分析,计算得到了皮肤各层的组织光学特性参数,以葡萄糖在合频波段吸收峰2 270 nm处的组织光学参数为例建立了皮肤的蒙特卡罗模型;然后,利用蒙特卡罗方法模拟了光在皮肤中的传输规律,得到了平均路径长度、平均探测深度以及各层吸收光子能量比例随入射角度、探测距离的变化情况。结果表明,光子以小于45°角入射时,可以忽略入射角度对光子传输路径的影响。探测距离为1 mm时,真皮层吸收光子能量所占比例最大,同时又能保证探测器接收到较多的能量。本文确定1 mm作为最佳的探测距离,可以有效降低皮肤中其他组织的干扰,获取真皮层中血液的光谱信息,有利于生化成分的近红外无创检测,为后续实验奠定理论基础。     

近红外光谱定量校正模型适用性研究

近红外光谱作为一种依靠模型进行分析的技术,对测定的样品进行模型适用性判断是得到可靠分析结果的前提。对于通过校正集样本近红外光谱测量和标准方法测定的基础数据依靠因子分析技术建立的多元校正模型,提出将因子分析与Mahalanobis距离相结合判断定量模型适用性的方法,以近红外光谱测定柴油十六烷值为例,对影响模型适用性判断的一些因素进行了讨论。     

基于ATR校正的红茶成分近红外光谱无损检测

采用偏最小二乘(PLS)算法结合衰减全反射(ATR)校正提取近红外光谱的特征信息,建立红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型。与原始光谱建模相比,在保证预测精度的前提下,采纳的主成分数更少,降低了预测模型的复杂性。红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比预测集相关系数(R_p)和预测均方差(RMSEP)分别为0.994、0.960、0.944、0.922和0.182、0.523、0.184、0.556。通过配对双边t-检验,该方法与标准法测定结果无显著性差异。结果表明,偏最小二乘法结合ATR校正能够有效地简化红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型,实现红茶品质成分的快速检测,为评估红茶质量优劣提供了新的方法。     

Research on improving the accuracy of near infrared non-invasive hemoglobin detection

To optimize the accuracy of near-infrared non-invasive hemoglobin (Hb) clinical detection, high-performance instrument and prepossessing algorithm have been investigated. A near-infrared spectrophotometric system was constructed adopting InGaAs detector array with 16 pixels and plane grating spectrometer to obtain high signal noise ratio (SNR) spectral data. In our experiment, we applied the device independently to collect spectra data from 91 volunteers’ fingertips non-invasively. Two prediction tests were conducted to verify the effects of preprocessing algorithms improving the accuracy of near-infrared Hb detection and exclude the occasionality of satisfactory results in a single trial. Our non-invasive Hb detection methods were based on partial least squares (PLS). In each test, PLS, MSC coupled with PLS, DOSC coupled with PLS, three methods for non-invasive Hb detection, were analyzed respectively. The results of two trials showed that only DOSC & PLS performed excellently in both predictive ability and stability, obviously better than other two methods. Relative RMSEP was 6.16% in predicting test 1, 6.08% in predicting test 2, almost reaching the requirements of clinical application. It indicates that our independent-developed high-performance instrument and the method DOSC coupled with PLS are promising in non-invasive Hb detection clinical application.     

基于近红外光谱技术的人体血糖浓度无创检测系统的研制

开发了一种小型化人体血糖浓度无创检测系统,该系统可实现人体血糖浓度的快速、实时、无创检测,主要由嵌入式系统、夹具、光源系统和微型光栅光谱仪四部分组成。提出了一种光源稳压驱动电路方案,可满足多种光谱采集条件对光源的要求。同时提出了一种一体化夹具设计方案,不仅简化了系统的光学结构,而且提高了测量条件的可重复性。分别用小波去噪和核偏最小二乘法对采集的光谱数据进行预处理和数学建模,并对系统进行性能评价,血糖浓度预测值与标准值的相关系数为0.95,预测均方根误差为0.6mmol.L-1,系统的重复性较好。     

双光路测量结合净信号处理方法在葡萄糖浓度定量分析中的应用

在近红外无创血糖测量中,由于人体血糖浓度变化引起的光强变化非常小,光谱易受到测量仪器以及被测对象自身生理变化的影响。背景变化的影响在测量过程中是无法消除的,只能通过有效的方法来降低这种变化带来的影响,其中选择光学性质与待测物相似,通过扣除相似参考物的光谱来修正该影响是目前常用的手段之一。为减小背景变化对光谱信号的干扰,准确地提取葡萄糖的特异性信号,提出了一种双光路测量结合净信号(NAS)处理的参考测量方法,采用双光路双检测器系统同步测量参考物和被测样品的光谱,然后基于参考物的光谱构建噪声空间计算样品光谱中的葡萄糖的净信号,并在纯吸收和强散射介质中开展了葡萄糖的建模实验,最后,结合二维相关光谱(2DCOS)分析技术和偏最小二乘回归(PLSR)模型对该方法的有效性进行了评价。二维相关分析的结果表明,与直接扣除参考背景的方式相比,净信号处理能突出葡萄糖的特异信号;而PLSR模型的预测结果表明,双光路的效果要优于单光路扣除背景光谱,糖在水溶液和20%-Intralipid溶液中的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了35.25%和37.95%;而双光路结合净信号处理后,两种溶液的预测精度又分别提高了26.11%和14.84%。这表明,双光路测量和净信号分析相结合的方法能更有效地提取葡萄糖的特征信息,提高模型的预测精度,从而为无创血糖检测的实现提供更多可能。     

二维相关光谱分析在无创血糖检测特异性研究中的应用

主要利用二维相关光谱分析方法考察了血液中主要成分、测量过程中的系统漂移等因素对近红外光谱中的葡萄糖分子特异性的影响。首先测量了葡萄糖水溶液的近红外透射光谱,以葡萄糖浓度为外扰,计算二维相关同步谱及异步谱,通过对比分析确定了葡萄糖在合频和倍频区域的特征吸收峰位置。当葡萄糖水溶液中加入少量白蛋白后,其二维相关谱中葡萄糖的一级倍频吸收峰(1 590 nm)和二级倍频吸收峰(1 195 nm)出现了不同源的现象,表明白蛋白可能破坏了葡萄糖的特异性;进一步开展了人体口服葡萄糖耐量实验,测量了手掌部位的漫反射光谱,其二维相关谱中葡萄糖的同源性吸收也遭到破坏。另外,由于葡萄糖浓度变化引起的光谱变异信息较小,很容易被系统漂移掩盖,一般需要进行背景修正。在葡萄糖水溶液的透射实验和人体漫反射实验中,分别引入纯水样本和5%标准漫反射板作为参考,以时间为扰动的二维相关光谱分析的结果表明,经过参考样本的背景校正后,系统漂移在二维同步切线谱中引起的谱峰偏移变小,葡萄糖的特征吸收被增强。因此,在近红外光谱无创血糖检测中,应尽量避开与葡萄糖特征吸收不同源的波段,并有必要采取一定的参考测量方法以提高检测的特异性。     

基于浮动基准法的无创血糖检测实验应用研究

近红外无创血糖浓度测量面临着信号微弱、仪器信噪比低、血液中其他成分干扰以及人体生理环境不断变化等因素影响,致使血糖信号难以辨识这一难题。浮动基准法针对葡萄糖浓度变化对吸收和散射效应的影响,选择吸收效应和散射效应相互抵消的位置获得基准光谱,在吸收和散射效应引起最大综合影响的位置获得测量光谱,并采用基准光谱对测量光谱进行修正,从而消减样品背景状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰。通过应用实验评估浮动基准法对提高模型预测精度和稳定性的有效性。通过对处理前后的预测结果进行比较分析得出:应用浮动基准法数据处理之后,交互验证均方根误差(RMSEP)最大改进比率34.7%,实验结果表明浮动基准法能够有效消减样品自身状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰因素的影响,较大幅度地提高了模型的预测性能和稳定性,以期突破无创血糖浓度测量的障碍。     

棉籽17种氨基酸含量的NIRS定标模型构建与测定方法研究

选用氨基酸含量差异较大的多年份、多品种、多地点种植的445份棉花种子为材料,分别对其进行近红外光谱扫描。用一阶导数的数学处理(1,4,4,1)、标准正态变换和去趋势(SNV+D)最佳组合的预处理方法,结合改良的偏最小二乘法(MPLS)构建棉籽17种氨基酸成分的近红外定标模型。定标结果表明,天冬氨酸、苏氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸、组氨酸和精氨酸等12种氨基酸含量的定标模型较好,其RPDc为3.735~7.132,外部检验r2为0.910~0.979,近红外光谱分析完全可以替代化学测定;而丝氨酸、蛋氨酸、酪氨酸和脯氨酸等四种氨基酸的定标模型次之,其RP-Dc为2.205~2.814,外部检验r2为0.800~0.830,近红外分析技术虽不能完全替代化学测定的结果,但仍可用于大量样品的筛选。半胱氨酸定标方程的RPDc较小(RPDc=1.358),因此,棉籽中半胱氨酸含量不能用近红外分析方法进行检测。     

Overtone spectra of styrene and polystyrene in the visible and near infrared regions

Vibrational overtone spectra of styrene (liquid) and polystyrene (solid), studied by the laser-induced thermal lens (for ΔV=6) and the conventional near infrared absorption (for ΔV=3–5) techniques, are reported. For polystyrene, the overtone energy-bond length correlation predicts that the aryl CH bonds are ～0.0005 Å longer than that in benzene, while no such conclusions could be drawn on styrene. Thesp ³ CH overtones in polystyrene are observed on the low energy side of the aryl CH overtones.     

玉米近红外光谱在仿生模式识别中的特征提取方法研究

近红外光谱特征提取是近红外光谱定性分析的关键步骤,其质量直接影响定性分析结果。采用漫透射方法测量8个玉米品种的近红外光谱,经预处理后,分别采用PCA,ICA,PLS-DA和小波分解四种方法对光谱进行特征提取,并使用仿生模式识别方法建立了8个玉米品种识别模型,最后使用测试集数据进行模型测试。结论如下:使用PLS-DA方法进行特征提取后建立的模型正确识别率优于使用PCA,ICA和小波分解特征提取后建立的模型。     

直射太阳光红外吸收光谱技术遥测大气中二氧化碳柱浓度

大气中二氧化碳浓度持续增高导致环境和气候变化等问题成为人们关注的焦点. 为了实时遥测二氧化碳气体柱浓度, 研究了一种地基低分辨遥测系统和实时光谱数据反演分析方法. 利用该系统在合肥地区进行了连续观测, 从太阳吸收光谱中实时获取了整层大气透过率. 采用逐线积分非线性最小二乘光谱反演算法, 从整层大气透过率中反演了二氧化碳柱浓度和氧气柱浓度, 并以氧气柱浓度为内标函数获得了二氧化碳干空气柱体积混合比, 精密度优于3%. 将2012年9月25日12时到15时本系统测量的二氧化碳干空气柱体积混合比均值与此时段过境本站点区域的日本温室气体卫星观测结果进行了比较, 两者偏差小于1%.可见, 该系统和方法具有很高的精密度和准确度, 是一种有效的温室气体观测手段. 关键词： 红外吸收光谱技术 遥测 二氧化碳 柱浓度     

小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用

光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量。基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法——小波多尺度正交校正(WMOSC)法。首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校正(OSC)滤除与待测组分浓度无关的全部信息。与单纯的小波变换及正交信号校正相比,WMOSC能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度。利用该方法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,其牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101 6%,0.087 1%和0.110 7%。实验结果表明该方法能有效地去除干扰,保留有用信息。