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雙光路測(cè)量結(jié)合凈信號(hào)處理方法在葡萄糖濃度定量分析中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-01-04 17:34

  本文關(guān)鍵詞:雙光路測(cè)量結(jié)合凈信號(hào)處理方法在葡萄糖濃度定量分析中的應(yīng)用 出處:《光譜學(xué)與光譜分析》2017年09期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:在近紅外無(wú)創(chuàng)血糖測(cè)量中,由于人體血糖濃度變化引起的光強(qiáng)變化非常小,光譜易受到測(cè)量?jī)x器以及被測(cè)對(duì)象自身生理變化的影響。背景變化的影響在測(cè)量過(guò)程中是無(wú)法消除的,只能通過(guò)有效的方法來(lái)降低這種變化帶來(lái)的影響,其中選擇光學(xué)性質(zhì)與待測(cè)物相似,通過(guò)扣除相似參考物的光譜來(lái)修正該影響是目前常用的手段之一。為減小背景變化對(duì)光譜信號(hào)的干擾,準(zhǔn)確地提取葡萄糖的特異性信號(hào),提出了一種雙光路測(cè)量結(jié)合凈信號(hào)(NAS)處理的參考測(cè)量方法,采用雙光路雙檢測(cè)器系統(tǒng)同步測(cè)量參考物和被測(cè)樣品的光譜,然后基于參考物的光譜構(gòu)建噪聲空間計(jì)算樣品光譜中的葡萄糖的凈信號(hào),并在純吸收和強(qiáng)散射介質(zhì)中開(kāi)展了葡萄糖的建模實(shí)驗(yàn),最后,結(jié)合二維相關(guān)光譜(2DCOS)分析技術(shù)和偏最小二乘回歸(PLSR)模型對(duì)該方法的有效性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。二維相關(guān)分析的結(jié)果表明,與直接扣除參考背景的方式相比,凈信號(hào)處理能突出葡萄糖的特異信號(hào);而PLSR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果表明,雙光路的效果要優(yōu)于單光路扣除背景光譜,糖在水溶液和20%-Intralipid溶液中的預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)分別降低了35.25%和37.95%;而雙光路結(jié)合凈信號(hào)處理后,兩種溶液的預(yù)測(cè)精度又分別提高了26.11%和14.84%。這表明,雙光路測(cè)量和凈信號(hào)分析相結(jié)合的方法能更有效地提取葡萄糖的特征信息,提高模型的預(yù)測(cè)精度,從而為無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)提供更多可能。
[Abstract]:In the near infrared noninvasive blood glucose measurement, the light intensity change caused by the change of blood glucose concentration is very small. Spectrum is easy to be affected by the measurement instrument and the object itself physiological changes. Background changes in the measurement process can not be eliminated, only through effective methods to reduce the impact of this change. The optical property is similar to that of the object to be tested, and it is one of the commonly used methods to correct the influence by deducting the spectrum of the similar reference, in order to reduce the interference of the background change to the spectral signal. In this paper, the specific signal of glucose is extracted accurately, and a method of reference measurement is proposed, which combines double optical path measurement with net signal NASN processing. The spectra of the reference and the sample are measured synchronously by using the dual optical path and detector system, and then the noise space is constructed based on the spectrum of the reference to calculate the net signal of glucose in the spectrum of the sample. The modeling experiments of glucose were carried out in pure absorption and strong scattering media. The effectiveness of the method is evaluated by using 2D correlation spectroscopy and partial least squares regression model. The results of two-dimensional correlation analysis show that the proposed method is effective. Compared with the direct subtraction of reference background, the net signal processing can highlight the specific signal of glucose. The prediction results of PLSR model show that the effect of double optical path is better than that of single optical path subtraction of background spectrum. The root-mean-square error (RMS) of sugar in aqueous solution and 20% -Intralipid solution decreased by 35.25% and 37.95, respectively. However, the prediction accuracy of the two solutions was improved by 26.11% and 14.84, respectively, after the combination of two optical paths with net signal processing. The combination of dual optical path measurement and net signal analysis can effectively extract the characteristic information of glucose and improve the prediction accuracy of the model, thus providing more possibilities for the realization of non-invasive blood glucose detection.
【作者單位】: 天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(81471698,81401454) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2012AA022602) “111”計(jì)劃項(xiàng)目(B07014) 天津市重大科技專項(xiàng)(13ZCDGX01161)資助
【分類號(hào)】:O657.33;R446.11
【正文快照】: 引言現(xiàn)代光譜技術(shù)在人體成分定性定量分析領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,光學(xué)方法被認(rèn)為是最有前景的無(wú)創(chuàng)血糖測(cè)量方法[1-2]。近紅外光由于具有較強(qiáng)的組織穿透性、相對(duì)高的能量強(qiáng)度以及高靈敏度的光電檢測(cè)器,成為了比較理想的生物檢測(cè)波段[3]。但葡萄糖在近紅外區(qū)域的吸收較弱,且與水、脂

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5 余婧;武培怡;;二維相關(guān)熒光光譜技術(shù)[J];化學(xué)進(jìn)展;2006年12期

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7 許長(zhǎng)華,周群,孫素琴,王寶t9;二維相關(guān)紅外光譜法與阿膠的真?zhèn)舞b別[J];分析化學(xué);2005年02期

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2 馬殿旭;蘑菇的二維相關(guān)紅外光譜研究[D];云南師范大學(xué);2016年

3 苗靜;基于二維相關(guān)近紅外光譜技術(shù)的牛奶摻雜識(shí)別方法的研究[D];天津大學(xué);2014年



本文編號(hào):1379425

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