近红外漫反射光谱联合IL-17A在2型糖尿病患者牙周炎中的早期预测价值

目的 探究近红外漫反射光谱联合白介素17A(IL-17A)对2型糖尿病(T2DM)患者并发牙周炎的预测价值。方法 将2020年1月-2021年1月在我院就诊的T2DM患者分为牙周炎组与非牙周炎组。采用近红外漫反射光谱检测患者的牙龈血流动力学相关指标,分析患者血流动力学指标与IL-17A的相关性。结果 相比于非牙周炎组,牙周炎组患者的牙龈组织相对血流量(rGBF)降低,IL-17A、牙菌斑指数(PLI)、牙龈指数(GI)及龈沟出血指数(SBI)升高;rGBF与IL-17A呈负相关(r=-0.200),PLI与IL-17A呈正相关(r=0.201),均P <0.05。IL-17A联合红外漫反射光谱各项指标对T2DM患者牙周炎发生的预测效能明显优于各项指标单独预测的效能(P <0.05)。结论 红外漫反射光谱能够无创检测牙龈组织的相对血流量,其与IL-17A联合预测有望成为T2DM患者牙周炎早期预测和疗效、预后评价的方法之一。

基于非接触式漫反射光谱的人体肤色检测研究

当前有许多肤色检测技术出现,但在环境光变化的情况下很难检测出肤色。为了准确的检测肤色,本文提出了一种基于非接触式漫反射光谱的肤色检测方法,利用非接触式测量装置采集人体皮肤的漫反射光谱数据并将其作为测试样本,以采集的标准色卡的皮肤色号作为参考样本,随后建立支持向量机分类模型训练测试样本和参考样本,为测试样本定标色号,最后模型定标准确率达到了93.5%。结果表明,基于非接触式漫反射光谱的人体肤色检测,能够极大地提高肤色检测的准确性。

不同纬度黄土-古土壤赤铁矿含量差异及其气候指示意义——基于漫反射光谱和色度方法

在全球变暖的背景下,北极和第三极(青藏高原)的增温幅度高于世界上其他地区,其增温幅度和机制并不明晰,因此有必要开展不同时间尺度、不同气候记录载体的研究。利用赤铁矿研究末次间冰期-末次冰期的增温效应,使用漫反射光谱和色度方法量化俄罗斯西伯利亚、中国黄土高原西峰和中国川西高原甘孜3个沉积连续的黄土-古土壤序列中的赤铁矿,揭示其蕴含的气候信息。研究结果显示:(1)漫反射光谱和色度方法相结合是定量赤铁矿的有效方法。(2)在大空间尺度中,赤铁矿主要受控于温度而非降水。(3)在末次间冰期和末次冰期旋回时期,较高纬度气温变化幅度大于较低纬度气温变化幅度。不同纬度的气温“轨道尺度较差”可能是轨道尺度太阳辐射差异和年内太阳辐射差异的综合体现。

锂离子电池正极材料原位漫反射光谱电化学研究

发展原位电化学光谱方法对深入研究电化学反应机理,并最终提高电池性能有着重要价值。建立在这一认识之上,能够应用于电池体系的原位光谱电化学表征技术被认为是表征电池电极材料性能的有效方法。但是受限于电池严格密封的不透明外壳和当前商用电池体系严格隔绝水氧的客观要求,开发更贴近真实电池工作条件的原位光谱电化学表征技术仍有较大需求。基于此,本文设计了一种基于传统纽扣电池架构的原位电化学池,该装置通过特殊设计实现了在尽可能模拟电池工作环境的前提下拥有透明的上盖,从而使发生电化学反应的同时进行光学检测成为可能。利用这一电化学池,本文以锂离子电池中常用的正极材料LiFePO_(4)(LFP)、NCM811和LiCoO_(2)(LCO)为例,对其电化学反应过程中的漫反射光谱进行了采集和分析。相关数据定量地揭示了不同种类电极材料在一般反射光路架构下对不同波长可见光的响应关系,并能够直接用于对单色光检测场景下的波长优化提供指导和依据。更进一步,本文还对不同材料在充放电过程中的光谱特征进行了定量分析,揭示了其光谱特征同材料内在能级状态间的相关性。综上,本文提出了一种基于漫反射光谱的原位光谱电化学表征方法,作为对光谱电化学应用于电池体系的有效补充,本方法能够为评估电极材料性能提供一种全新且简单直接的途径,并最终助力电池性能的提升。

采用氧合血红蛋白吸收带的漫反射光谱比率R(540)/R(575)检测浅表性膀胱癌

采用氧合血红蛋白在540和575 nm吸收带的漫反射光谱比率(R540/R575)对人浅表性膀胱癌进行了鉴别诊断,实验采用带积分球附件的分光光度计获取组织的漫反射光谱。结果表明:正常膀胱的粘膜/粘膜下层组织的漫反射光谱比率(R540/R575)在组织离体后2 h的平均值为111%,3 h的平均值为107%,4 h的平均值为104%,5 h的平均值为102%,而浅表性的膀胱癌的粘膜/粘膜下层组织的漫反射光谱比率(R540/R575)在组织离体后2 h的平均值为98.4%,3 h的平均值为95.5%,4 h的平均值为93.1%,5 h的平均值为91.6%,正常膀胱与浅表性膀胱癌的粘膜/粘膜下层组织在组织离体后2,3,4和5 h的漫反射光谱比率(R540/R575)均有显著性的差异(p<0.05),分别为12.6%,11.5%,10.9%和10.4%。这结论为快速、低成本、非入侵的浅表性膀胱癌的光活检提供了一种新的方法。

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg.(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。

芦丁和维生素C的近红外漫反射光谱技术定量分析研究

首次利用近红外漫反射技术和偏最小二乘法定量分析了复方芦丁片的主组分芦丁和维生素C混合样品的含量 ,所建立的预测方程对样品的预测值和真实值之间的相关系数为 99 75 %,芦丁和维生素C定标标准差分别为 0 3 63 %和 1 0 78%。该方法快速、准确。

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法。对黄芩苷含量在12．24％～21．34％，总黄酮含量在16．08％～26．52％范围内的61个不同产地的黄芩，选择在8000-4000cm^-1范围内的近红外吸收光谱，采用偏最小二乘算法（PLS）比较不同光谱预处理方法建立的校正模型，结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法。黄芩苷校正集相关系数（r）为0．9024，校正集标准偏差（SEC）为1．01，预测集标准偏差（SEP）为0．8764；总黄酮校正集相关系数（r）为0．9527，校正集标准偏差（SEC）为0．785，预测集标准偏差（SEP）为0．5211，该方法快速简便，适合于黄芩中主要活性成分的快速分析。

应用近红外漫反射光谱快速测定土壤锌含量

采用近红外漫反射光谱和偏最小二乘法（PLS）建立了土壤锌快速分析的定量模型，并进行了波段优选。首先，基于单波长模型预测效果将全体样品划分为定标集和预测集；然后，采用多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay（SG）平滑方法对光谱进行预处理。选取全谱400～2500nm，400～1100nm，1100～1900nm，1900～2500nm，580～900nm等5个波段，每个波段分别采用原谱、一阶导数谱、二阶导数谱，共建立了15个定标模型。同时调整SG平滑点数和PLS因子数，每个模型分别进行PLS数值实验，按照预测效果进行优选。结果显示，采用1900-2500nm波段一阶导数谱的模型效果最好，预测相关系数（RP）、RMSEP、RRMSEP分别为0．806，31．0mg／kg和19．96％。这些结果表明，1900-2500nm波段可以代替全谱波段得到更好的预测效果，可为设计专用土壤近红外光谱仪提供依据。

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外（near infrared,NIR）漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法（MSC、SNV、微分光谱）和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析（discri mant analysis,DA）方法在9091~4000cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。

近红外漫反射光谱法在羊蹄类生药分类中的应用

目的 用近红外漫反射光谱法对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,为生药鉴定提供一种新的方法和手段。方法 采用聚类分析和判别分析方法进行定性鉴别。结果 可以有效地对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,所得分类结果与传统植物分类学结果基本一致。

近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状的研究

【目的】研究利用近红外漫反射光谱法(NIDRS)测定青贮玉米的体外干物质消化率(IVDMD)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗蛋白(CP)和粗脂肪(EE)含量的可行性。【方法】以普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样为材料,采用光谱的主成分空间技术和偏最小二乘回归法(PLS)。【结果】所建立的IVDMD、NDF、ADF、CP和EE的校正模型的交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.9133、0.9764、0.9789、0.9254和0.7294,外部验证决定系数(R2val)分别为0.8879、0.9455、0.9635、0.9387和0.7333,各项误差(RMSEE、RMSECV和RMSEP)为0.24(CP)～2.23(NDF)。【结论】利用近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状是完全可行的,该结果可满足畜牧业对青贮饲料品质快速分析的需要,对青贮玉米育种材料的快速鉴定筛选具有重要的意义。

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份，不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料，应用傅里叶变换近红外光谱技术，采用偏最小二乘回归法（PLS），通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法，在6101．7～5773．8cm^-1和4601．3～4246．5cm^-1谱区内，建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱（NIRS）测定玉米秸秆体外干物质消化率（invitro dry matter digestion，IVDMD）的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数（R^2cv，R^2val）分另0为0．9073和0．9066。预测标准偏差为2．08％，预测值与化学值间的相关系数（r）达0．956。结果表明，近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD，该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。

应用近红外漫反射光谱技术测定酒炖熟地黄中的还原糖含量

目的:应用近红外漫反射光谱技术和数据分析软件,对酒炖熟地黄饮片粉末中还原糖的含量进行快速测定。方法:以还原糖测定仪测定酒炖熟地黄饮片粉末样品中还原糖的含量,采集其近红外光谱数据。应用偏最小二乘法(PLS)对建立还原糖含量测定的校正模型。结果:内部交叉验证和外部检验集样品对模型验证结果表明,真实值与预测值之间的相关系数(r2)分别为89.02和88.47,内外验证均方差RMSECV分别为0.962和0.987。配对比较t检验,真实值与预测值之间均无显著性差异。结论:本研究所建立的模型可以很好的预测酒炖熟地黄饮片中指标成分还原糖的含量。该方法简便可行,尤其适用于生产中间控制和大批量产品的检测。还可用于生产过程的质量控制,对于其它的中药材、中成药制剂等的指标成分测定也有一定的参考价值。

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%-8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500-3 600 cm^-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法（PLS）建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数（r2）为0.922 1,校正集标准偏差（SEC）为0.337,预测集标准偏差（SEP）为0.251。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。

基于主成分分析的苹果霉心病近红外漫反射光谱判别

为了探讨利用近红外漫反射光谱技术判别苹果霉心病的可行性,将健康苹果和霉心病苹果的近红外光谱经不同光谱预处理方法处理,将主成分分析提取的主成分作为自变量,对苹果霉心病进行了判别研究。结果表明,光谱经矢量归一化处理后提取到的20个主成分建立的Fisher判别函数判别率最高,性能稳定,建模集正确判别率为89.9%,对检验集正确判别率为87.8%。

不同种丹参药材的近红外漫反射光谱模式识别法鉴别

目的 :建立近红外漫反射光谱 (NIRDRS)鉴别不同种丹参药材的方法。 方法 :对 9个产地的丹参药材和同属其他 9种植物 ,采用模式识别法中的聚类分析和判别分析方法进行定性鉴别。 结果 :丹参药材的 NIRDRS原谱及一、二阶导数光谱较为相似 ,无法直观鉴别 ;聚类分析发现同种不同产地的丹参较同属不同种药材具有更大的 NIRDRS相似性 ;判别分析发现 ,特征向量投影法映射图可以直观鉴别不同种丹参药材 ,结果与化学成分测定相一致。 结论 :该方法简便、快速 。

近红外漫反射光谱技术测定牛膝中蜕皮甾酮

目的利用近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法测定牛膝中蜕皮甾酮。方法近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘法。结果所建立预测方程样品的预测值和真实值之间的相关系数为0.9489,该法的建立证明了近红外漫反射光谱技术应用于中药中化学成分的测定的可行性。结论同其他测定方法相比该法操作简单、速度快、效率高、无污染、费用低、无需复杂的前处理,可以直接对大量未知样品进行测定。

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术（波长为1100-2498nm,分辨率为2nm）,以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法（MPLS）得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数（RSQ）、交叉验证标准误差（SECV）、交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术（FT-NIRS）采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法（PLS）建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）和酸性洗涤纤维（ADF）含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数（RCV）为0.96410-0.96887,交互验证的残差均方根（RMSECV）为0.80%-2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数（r）为0.9669-0.9743,外部验证的残差均方根（RMSEP）为0.85%-2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。