数字图像法测定养殖水中的孔雀石绿

建立一种简单、可靠的养殖水中孔雀石绿的数字图像检测方法。以1-己基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐离子液体富集水样品,再用手机拍照获取样品信息,最后用数字图像结合多层感知器神经网络定量分析孔雀石绿的含量。该法测定结果的相对标准偏差不大于6%(n=5),加标回收率为97.8%~103.0%。该方法可用于养殖水中孔雀石绿的含量测定。     

基于智能手机的数字图像比色法快速测定水中氨氮

建立基于智能手机与自制比色装置的数字图像比色法完成对水中氨氮的快速测定。以水杨酸钠为显色剂，三聚氰酸二氯钠为氧化剂，亚硝基铁氰化钠为催化剂，在碱性条件下与水中氨氮反应生成蓝色化合物，通过正交试验对反应条件进行优化。通过自制数字图像比色装置对显色溶液进行手机拍照分析，将经过色彩选择器（color picker）软件获得的RGB值和空白值基础上计算得出的欧氏距离D值应用于图片比色，对氨氮进行定量测定。氨氮质量浓度在0.05～2.0 mg/L与D值呈线性关系，相关系数（r）为0.998，检出限为0.03 mg/L，测定下限为0.12 mg/L。以空白水样为基体进行加标回收试验，氨氮回收率为98.7%～106.0%，测定结果的相对标准偏差为1.1%～7.4%(n=6)。实际样品该法分析结果与分光光度法基本一致。该方法可用于水样中氨氮的现场快速测定。     

数字图像比色法测定水样中的六价铬

在125mL分液漏斗中,加入水样50mL、50%(体积分数)硫酸溶液0.5mL、50%(体积分数)磷酸溶液0.5mL、2.0g·L~(-1)二苯碳酰二肼(DPCI)显色剂溶液2.0mL,摇匀,静置5min,加入5.0g·L~(-1)十二烷基硫酸钠溶液2 mL、正丁醇2 mL,摇匀,加入5 mL三氯甲烷,剧烈振摇2min,形成微乳液,静置分层,使DPCI和六价铬在酸性条件下生成的紫红色络合物可以被萃取到三氯甲烷中。将底层的三氯甲烷相转移到样品比色皿中,利用自搭数字图像比色装置进行数字图像比色分析。该装置采用智能手机采集检测区域照片,通过Color Grab软件获取待测物照片R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)值中的G值来对水样中的六价铬进行定量。结果显示:六价铬质量浓度在0.010～0.160 mg·L~(-1)范围内与三氯甲烷层G值呈线性关系,方法检出限(3s/k)为0.008mg·L~(-1)。将该方法用于水样中六价铬的测定,测定值的相对标准偏差(n=10)为1.0%～4.2%,加标回收试验结果为95.0%～97.5%。按此方法分析了加标水样,本方法与国家标准方法得到的结果一致。     

基于分子印迹检测盒的智能手机血糖测定方法研究

建立了一种基于葡萄糖印迹检测盒的智能手机检测血液中葡萄糖的方法。以葡萄糖印迹试纸与显色剂构成检测盒,血液中的葡萄糖与检测盒中的葡萄糖印迹试纸产生特异性结合后,用氯仿洗脱杂质,在试纸表面加入显色剂使之反应显色,再用智能手机拍照并结合免费软件GIMP 2.8检测色度。结果表明,制备的分子印迹试纸对葡萄糖的吸附时间为5 min,最大吸附量为0.673 mg/片。检测的色度(H)与葡萄糖浓度的负对数(pC)呈良好的线性关系,线性方程为H=421-23.3pC,相关系数(r)为0.993。并进行了兔血中葡萄糖的测定和回收率试验,得方法回收率为91.8%～108%。相比于血糖仪,该方法检测成本低,使用更方便,结果满意。     

手机成像数码比色法测定水样中6价铬

设计了利用手机成像数码比色法测定水样中6价铬的实验,水样中6价铬经二苯碳酰二肼显色后用手机拍摄溶液图像,用Photoshop软件读取图像中显色液绿色通道的亮度值,该亮度值与溶液中铬的质量浓度呈线性关系,从而计算样品中6价铬的含量,对拍摄方式和图像读取方式进行了讨论。样品测定结果与分光光度法一致,加标回收率在98.0%~102.0%之间。该方法不使用专业仪器设备,简便、快速、准确,可实现现场检测。由于只使用学生自带的智能手机为检测设备,可极大地激发学生的实验兴趣和创新、探索精神。     

智能手机图形比色法快速测定水中的高氯酸盐

高氯酸盐是水环境中一种典型的难降解的持久性无机污染物,具有高度水溶性及扩散性。地表水及地下水中的高氯酸盐可以通过多种方式保存在食物和饮用水中,对人体健康造成严重危害。针对传统的高氯酸盐检测技术操作复杂、检测周期长、成本高且不便于即时检测等问题,本文提出了一种智能手机快速测定高氯酸盐含量的新方法,以充分发挥其能简便、准确、快速现场检测水高氯酸盐的优势。本研究采用由3D打印箱、扩散板、补光灯和智能手机构建的数字图像比色装置完成了水中高氯酸盐浓度的快速检测,探讨了手机型号、光源、干扰离子对数字图像比色装置检测结果R（红）、G（绿）、B（蓝）值的影响。结果表明,以R-通道数字信号值作为测定值时,高氯酸盐在0 μg/L~600 μg/L浓度范围内呈良好的线性关系,线性方程为y=-0.1505 x+150.66,相关系数为R2=0.995,加标回收率为96~107%,检出限为27.7 μg/L,测定限为88 μg/L。选择白光、iPhone 11检测两组不同浓度高氯酸盐的实际水样,以探究重现性,测定结果的相对标准偏差为3.2%~4.0%,回收率为95%-107%,本方法具有一定的可行性和准确性,为现场快速测定水中高氯酸盐提供了一个新思路。     

智能手机光学检测技术用于检测水体中污染物的研究

数字图像比色法(Digital Image Colorimetry,DIC)作为一种传感器方法具有简易、灵敏、成本低廉的优点,广泛应用于环境监测、化学及生物化学等领域。以LED面光源作为数字图像比色法的光源对六价铬水样进行了检测,显色反应后的溶液通过手机免费软件获取R(红)、G(绿)、B(蓝)颜色值。由于RGB模型为非均匀的颜色参数,故把R、G、B值转化为不同的数学模型,并比较各种数学模型所得出的标准曲线的线性相关性,其中灰度吸光度模型的线性相关系数最高(R~2=0.999 2)。检测方法的线性范围为0.02～1.0mg/L,检出限为0.006mg/L,加标回收率为96.5%～107%,方法具有简便快捷、灵敏度高,适用于快速现场检测。     

智能手机光学检测技术用于检测水体中污染物的研究

数字图像比色法(Digital Image Colorimetry,DIC)作为一种传感器方法具有简易、灵敏、成本低廉的优点,广泛应用于环境监测、化学及生物化学等领域。以LED面光源作为数字图像比色法的光源对六价铬水样进行了检测,显色反应后的溶液通过手机免费软件获取R(红)、G(绿)、B(蓝)颜色值。由于RGB模型为非均匀的颜色参数,故把R、G、B值转化为不同的数学模型,并比较各种数学模型所得出的标准曲线的线性相关性,其中灰度吸光度模型的线性相关系数最高(R 2=0.9992)。检测方法的线性范围为0.02~1.0 mg/L,检出限为0.006 mg/L,加标回收率为96.5%~107%,方法具有简便快捷、灵敏度高,适用于快速现场检测。     

数字图像相关技术在应力应变测量中的发展与最新应用

在现代材料的应力应变测量中,数字图像相关测量法具有非接触、全场性、对实验条件要求低、精度高等优点,是一种有效、实用的应力应变测量方法,被广泛的应用于实验力学及其他学科领域。本文综述了数字图像相关技术在材料应力应变方面的发展;将数字图像相关技术与其它测量技术进行了比较;介绍了数字图像相关技术的系统结构与相关算法、搜索方法;最后列举了数字图像相关技术在材料应力应变中的最新应用和新产品。     

数字图像相关方法中基于改进IC-GN算法高精度形变测量研究

在数字图像相关方法对物体形变测量中,FA-NR算法实现了高精度测量,IC-GN算法在此基础上提高了测量效率。为进一步提升测量精度,提出了一种基于IC-GN的改进算法(GIC-GN)。在已知整像素初始位置上,通过梯度法求得更准确的亚像素位移,减小Hessian矩阵计算过程中产生的误差,同时加快迭代的收敛速度,有效提高了测量精度和效率。仿真实验验证结果表明,GIC-GN算法误差能够稳定在10^-4～10^-3 pixel之间,对比IC-GN算法精度提升了10%～60%,耗时是FA-NR算法的0.1倍、IC-GN算法的0.8倍,能够实现对物体形变信息的高精度、高效率测量。     

流动注射分析血清中葡萄糖的电化学检测池

测定血清中葡萄糖含量是临床检验的重要项目之一。何立千曾对各种血糖测定方法做过综述。葡萄糖氧化酶-4-氨基安替比林-苯酚光度法(酶制剂法)虽能较好地测定血清中葡萄糖的含量,但成本较高,耗时长。因此有必要研究一种快速、廉价、稳定的分析方法。人们考虑到酶的专属性,对葡萄糖氧化酶电极做了大量工作,然而,这种电极的寿命仍不理想。     

合并带-停流流动注射法测定血清中葡萄糖

本文报道了用合并带-停流流动注射法测定血清中葡萄糖含量。在流速为2.8ml/min时,留存时间14.8s,停流30s,进样频率为60次/小时,消耗的试剂分别为GOD 1u/样,POD 1μg/样,用于测定人体血清中葡萄糖含量,每次进样量为30μl血清稀释液,实际血清用量仅为1 μl/样,回收率为96～102%,相对偏差- 4～2%,结果令人满意。     

血清中葡萄糖的测量比对-ID-LC—MS／MS法

利用同位素稀释-液相色谱-质谱法-（ID-LC-MS／MS）准确测定血清中葡萄糖含量。以[13C6]葡萄糖为内标,用重量法准确地与血清混合,离心沉淀蛋白后在碱性条件下与1．苯基-3-甲基-5-吡唑酮反应,以ZORBAXRX-SIL色谱柱分离,以乙腈-水（体积此25：75）为流动相,使用电喷雾三重四极杆串联质谱多重反应监测模式（MRM）测定,同位素稀释的括号法进行定量。采用美国NIST的血清标准物质SRM965b进行了确证,并用该方法参加JCTLM关于血清中葡萄糖含量的国际比对,测量值与均值的相对偏差分别为1．1％（A样）．1．8％（B样）,结果在等效范围内。     

固定化酶法测定血清中葡萄糖和胆固醇

本文讨论了一种灵敏、高选择性的方法分别测定葡萄糖和胆固醇,并介绍了成二醛固定化酶(葡萄糖氧化酶或胆固醇氧化酶)后产生的过氧化氢借助于鲁米诺-铁氰化钾发光反应由流动注射法测定。对血清中样品的前处理和反应试剂浓度的影响也分别作了研究。本法有良好的线性工作范围,连续进样100次仍能保持工作的稳定性,相对标准误差为3.8～5.2%。     

利用智能手机测定补铁药物中的铁含量*

为进一步提升图像比色法测定补铁药物中铁含量的准确性及普适性,考察了拍摄环境对结果的影响,确定了适用于图像比色分析的定量参数,比较使用不同容器来盛装溶液所获得的比色结果,在最优条件下测定了实际样品中铁的含量及加标回收率。结果显示,获得可靠数据的关键是将标准溶液、待测液以及空白溶液拍摄在同一张图片上;由溶液图像R值换算的吸光度值与浓度具有最佳的线性关系;分析以比色皿、试管、点滴板为容器获得的溶液图片,都能得到适合于定量比色分析的数据;测定的加标回收率大于95%。该方法操作简便,测定结果准确,可在各种条件下的高中化学实验室中开展。     

葡萄糖浓度的酶联荧光毛细分析法测定

该文以葡萄糖氧化酶和辣根过氧化物酶为催化剂,使含有对甲基酚的葡萄糖溶液体系通过酶偶联催化反应生成荧光物质,从而实现对葡萄糖浓度的测定。优化的实验条件为:反应时间20 min;NH3-NH4Cl缓冲溶液(pH 10.4);对甲基酚浓度30.0μmol/L。分别采用荧光毛细分析法和荧光光谱分析法测定了相同浓度的系列葡萄糖溶液的荧光强度。在5.0~500.0μmol/L范围内,两种方法测得的荧光强度均与葡萄糖浓度的对数成正比。通过对比测试结果分析了两种方法的优缺点。     

壳聚糖固定化葡萄糖氧化酶生物传感器测定葡萄糖的含量

应用壳聚糖将葡萄糖氧化酶固定于鸡蛋膜上,结合氧电极制得葡萄糖传感器.实验表明,壳聚糖比戊二醛能更好地固定葡萄糖氧化酶,最佳条件为壳聚糖浓度0.3%、固定化酶量0.8 mg、 pH 7.0、缓冲溶液浓度300 mmol/L和温度25 ℃.本葡萄糖传感器的线性范围为0.016～1.10 mmol/L;检出限为8.0 μmol/L(S/N=3), 响应时间<60 s,有很好的稳定性,寿命>3个月.同一个传感器重复使用以及同方法制作的不同传感器之间都有很好的重现性,RSD分别为2.5%(n=10)和4.7%(n=4).实际样品中可能存在的烟酰胺、 VB6、 VB12、 VE、Ca2+、 Mg2+、 K+和Zn2+等对葡萄糖的测定不产生干扰.本传感器已成功地应用于市售饮料中葡萄糖含量的测定.     

Direct Determination of Glucose in Blood Serum Using Trinder's Reaction

Abstract

A very simple flow injection analysis system for direct determination of glucose in blood serum based on Trinder's reaction is described. The sera samples (15 μl) can be injected directly to the system without the deproteinization or the use of a dialyzer.

Calibration curves are linear in the range 50–400 mg/dl. The sampling frequency is 60 samples per hour. Results obtained by the proposed procedure are compared with those acquired at a local hospital using their routine glucose procedure also based on Trinder's reaction. It is shown that a better mix between sample and reagents is achieved using the single bead string reactor (SBSR).     

Variable Selection Towards Classification of Digital Images: Identification of Altered Glucose Levels in Serum

Identification of altered glucose levels in serum is the main indicator for diabetes, where control levels are classed as <100?mg/dL, and altered levels are classified as pre-diabetic (100–125?mg/dL) or diabetic (>125?mg/dL). Herein, we propose a method to identify control, pre-diabetic, or diabetic simulated and real-world samples based on their glucose levels using classification-based variable selection algorithms [successive projections algorithm (SPA) or genetic algorithm (GA)] coupled to linear discriminant analysis (SPA-LDA and GA-LDA) towards analyzing red–green–blue digital images. Images were recorded after glucose enzymatic reaction, whereby 250?μL of reactant content of samples were captured by using a common cell phone camera. Processing was applied to the images at a pixel level, where 72.2% of the pixels were correctly classified as control, 79.2% as pre-diabetic, and 90.9% as diabetic using SPA-LDA algorithm; and 76.8% as control, 81.4% as pre-diabetic, and 91.7% as diabetic using GA-LDA algorithm in the validation set containing nine simulated samples. Eight real-world samples were measured as an external test set, where the accuracy using GA-LDA was found to be 92%, with sensitivities ranging from 70% to 100 and specificities ranging from 90% to 99%. This method shows the potential of variable selection techniques coupled with digital image analysis towards blood glucose monitoring.