傅里叶变换中红外光谱技术用于人体胃镜样品检测的新方法

应用傅里叶变换红外光谱 ( FTIR)测定了 1 84例胃镜样品 ,总结不同病变类型组织的光谱特征 ,并与病理结果进行比较 .实验结果表明 ,由于不同类型病变组织会在其分子组成和结构上发生相应改变 ,浅表性胃炎、萎缩性胃炎和胃癌组织具有不同的 FTIR光谱 ,可据此进行胃镜样品疾病类型和病变程度的判别 .研究结果表明 ,FTIR技术有望发展成为一种用于胃镜样品无创、快速、准确的在体临床诊断的新方法 .

傅里叶变换中红外光谱法检测脑膜瘤的研究

采用傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法检测了24例液氮冻存的脑膜瘤离体样品(其中良性肿瘤12例,有恶性倾向的肿瘤12例),对得到的红外光谱进行整理分析,发现不同类型脑膜瘤组织(如纤维型脑膜瘤和内皮型脑膜瘤)的红外光谱存在着差异,并且同一种类型的脑膜瘤组织,其恶性倾向的程度不同,他们的红外光谱也表现出较为明显的区别,因此,我们可以从各个特征吸收峰的峰位、峰形及峰强等信息的变化来区分脑膜瘤,并可以初步鉴别脑膜瘤的性质;研究结果发现,通过某些特征吸收峰(如1 160cm-1)峰位的变化来鉴别脑膜瘤的性质与病理诊断结果的符合率大于85%,说明傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法有可能发展成为一种对样品无损伤、快速的脑肿瘤诊断新方法。

傅里叶变换中红外光谱法检测脑胶质瘤

采用傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法检测了19例液氮冻存的脑胶质瘤离体组织样品(星形细胞瘤10例,少枝-星形细胞瘤9例),对得到的红外光谱进行分析发现,恶性程度不同的星形细胞瘤组织的红外光谱存在差异,并且不同类型的脑胶质瘤组织的红外光谱也表现出较为明显的区别,因此可以根据各个特征吸收峰的峰位、峰形及谱峰强度等信息来区分脑胶质瘤,并初步鉴别脑胶质瘤的性质.研究结果表明,通过某些特征吸收峰峰位的变化来鉴别星形细胞瘤和少枝-星形细胞瘤与病理诊断结果的符合率约为80%,说明傅里叶变换衰减全反射中红外光谱法有望发展成为一种对样品无损伤、快速的脑肿瘤诊断新方法.

主成分分析和二阶导数用于混合物含量的傅里叶变换中红外光谱测定

采用傅里叶变换中红外光谱法测定苯甲酸和邻苯二甲酸氢钾混合物试样,再利用二阶导数重构图谱。分别以吸收光谱和二阶导数光谱为校正集样本,采用主成分分析法对光谱数据进行优选压缩,建立了定量分析模型。结果表明:所建立的方法用于苯甲酸和邻苯二甲酸氢钾混合物的成分含量测定,所得预测值与实际值相符。

傅里叶变换中红外光谱结合偏最小二乘法快速测定蕨菜总多糖含量

本文建立了一种快速预测蕨菜总多糖含量的方法。采用蒽酮-硫酸比色法测定140份蕨菜总多糖含量作为参比值,采集140份蕨菜样品的傅里叶变换中红外光谱图,结合偏最小二乘法,建立蕨菜总多糖定量分析模型。通过比较多元散射校正法、标准正态变换法、一阶导数法、二阶导数法、多元散射校正+一阶导数法、标准正态变换+一阶导数法、多元散射校正+二阶导数法以及标准正态变换+二阶导数法共8种不同的光谱预处理方法,运用多糖类化合物的中红外光谱学特征吸收筛选建模波段,对蕨菜多糖含量预测模型进行优化。结果表明:采用标准正态变换法作为光谱数据预处理方法,以1750~1600、1500~1400、1350~1290、1160~1070、1060~970、930~800 cm^(-1)作为建模波段,获得校正集相关性系数R^(2)为0.9308,校正均方差(RMSEC)为0.374%,检验集相关性系数R^(2)为0.9145,预测均方差(RMSEP)为0.418%,20组样品进行完全外部验证误差为:-0.35%~0.31%,相对误差值为:-0.83%~5.24%,所构建定量模型可用于蕨菜总多糖含量预测。

怀区熟地傅里叶变换中红外光谱指纹图谱研究

目的:建立怀区熟地的中红外指纹图谱.方法:利用傅立叶变换中红外光谱技术结合对比分析软件对不同炮制方法、炮制时间的10个熟地样品的红外光谱进行测定分析.结果:(1)建立了怀区熟地指纹图谱,得到13个共有特征峰;(2)不同熟地指纹谱相似度较好,说明怀区大多数熟地样品的组分、质量相近;(3)聚类分析结果表明,除9号、10号聚为一类,其他相同方法炮制的均聚为一类,可能是因为9号炮制时间为2012年,对熟地质量有影响.说明炮制方法、贮存时间对熟地品质有影响.结论:为鉴别不同炮制方法的熟地提供了一种简单、快捷、有效的手段,为地黄的深加工质量控制提供技术支撑.

基于傅里叶变换中红外光谱识别正常食用植物油和精炼潲水油模型分析

潲水油回流餐桌等食品安全问题越来越受到社会关注，探寻准确、快速、高效的潲水油鉴别新方法成为食用油安全性检测的新要求。用傅里叶变换中红外光谱技术（Fourier transform mid-infrared spectroscopy, FT-MIR）对精炼潲水油（refining hogwash oils, RHOs）和4种不同正常食用植物油（菜籽油、大豆油、花生油和玉米油）进行快速检测，结合偏最小二乘判别法（PLS．DA）建立了RHOs和4种不同正常食用植物油的判别模型。结果表明，在全光谱范围（4000-450cm^-1）内，经二阶求导（Savitzky—Golay，5点）后，RHOs和4种不同正常食用植物油FT—MIR有显著差异。PLS-DA模型对22个未知样品预测发现，判别模型的整体正确判别率均为100％。此结果表明FT-MIR结合化学计量学方法可以作为RHOs和4种不同正常食用植物油（菜籽油、大豆油、花生油和玉米油）区分的一种有效技术手段。

乳腺癌患者血清的傅里叶变换中红外光谱研究

目的基于傅里叶变换中红外光谱技术建立一种有效区分和鉴别健康人群和乳腺癌患者的方法。方法采集86例健康女性和85例乳腺癌患者的血清样品光谱,绘制两类人群血清样品光谱图;对两类血清样品分别提取主成分信息,绘制主成分得分2D和3D散点图,进一步计算主成分1~10的得分(PC1~PC10);利用判别分析法原理建立判别分析模型,基于马氏距离对所有样本进行判别;在波数范围3931~619 cm^(-1)内计算不同光谱预处理方式下所建模型的性能指标评分,选择最佳预处理方式建立模型。结果女性健康人群和女性乳腺癌患者的光谱在波数3363 cm^(-1)、2360 cm^(-1)、1641 cm^(-1)、1552 cm^(-1)、663 cm^(-1)处的峰强差异均有统计学意义(P<0.05);主成分分析结果显示,2组人群PC1~PC4差异有统计学意义(P<0.05),PC5~PC10差异无统计学意义(P>0.05);与正常组相比,乳腺癌组患者到N的马氏距离值高,到C的马氏距离值低(P<0.05);所建模型的验证集正判率为100%;对光谱不进行任何处理下所建模型最优,性能指标评分为94.1分。结论傅里叶变换中红外光谱法可用于区分和鉴别健康人群和乳腺癌患者,有望成为乳腺癌辅助诊断的一种方法。

基于傅里叶变换中红外光谱技术豆奶成分含量的快速预测

基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(Total Sugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(Total Sugar)含量的快速分析检测。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

基于傅立叶变换中红外光谱技术的浓香型基酒快速检测

为在线监测浓香型白酒酿造过程中不同馏分的质量情况,以摘酒工艺过程中的基酒为研究对象,利用傅立叶变换中红外光谱结合偏最小二乘法建立了基酒中乙醇、乙酸乙酯、丁酸乙酯、己酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸、己酸、丁酸8种化合物的快速检测模型。酒精度、乙酸乙酯、乳酸乙酯预测模型的决定系数R2为0.99,己酸乙酯分析模型的R2为0.95,丁酸乙酯、乙酸、己酸检测模型的R2约为0.90,丁酸模型的R2为0.79。8种化合物的红外光谱预测结果与化学值均有良好的线性相关性,并且化合物含量范围越宽,含量分布越均匀,模型的拟合度越好。不同季节温差大会引起基酒红外吸收光谱波动,导致模型检测准确性降低,通过温度补偿全局校正的方法建立的检测模型解决了这一问题,为实现在线自动化摘酒提供了一种可行性方案。

傅里叶变换红外光谱法测定轧制油羟值含量

铝合金轧制生产中需要工艺润滑,轧制油的羟值是衡量润滑性能的重要指标。及时检测轧制油羟值的含量变化情况,可为轧制生产控制提供依据。羟值的测定一般采用化学方法,但化学方法检测时间长、操作繁琐。利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)法能够快速、准确地测定轧制油羟值含量。该方法的精密度高,相对标准偏差为0.18%;准确度高,相对误差均在±1%以内。与传统化学方法相比,该技术具有分析时间短、操作简单、特征性好和不破坏试样等特点,可满足及时指导工艺的需求,提高工作效率。

基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法

目前提出的牛奶成分检测方法对于乳中蛋白质、脂肪以及乳糖的检测能力较差,导致检测相对误差较高。为了解决上述问题,基于红外光谱特征和傅里叶变换研究了一种新的牛奶成分检测方法。通过对液态牛奶成分表征与各种形态变化,进行红外光谱追踪与监测,根据牛奶红外光谱分析结果实现数据预处理,识别处理红外光谱带特征波长,考虑牛奶成分浓度与估计变量分布概率,实现参数估计,根据最小二乘法计算各成分参数估计值后,可计算出牛奶成分预测参照数值,根据成分特征,光谱吸收理论差异,划分观测样本类型,按照牛奶质量等级,不同成分含量浓度高低进行分类,完成特征提取。实验结果表明,基于红外光谱特征和傅里叶变换的牛奶成分检测方法检测相对误差低于0.2%,检测准确率较高。

基于傅里叶变换红外光谱技术解析鲜炖燕窝中功能因子与肠道菌群的关系

食用燕窝可以调节肠道菌群,改善人体免疫。采用傅里叶变换红外光谱技术对鲜炖燕窝进行光谱扫描,并用特征的光谱吸收峰与服用燕窝后的小鼠肠道菌群进行关联性分析,解析燕窝中的功能因子与肠道菌群的关联,为探讨燕窝调控肠道机理奠定研究基础。结果表明,服用仙炖燕窝后肠道菌在属水平上:有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现上升趋势,有益菌Faecalibaculum和Akkermansia呈现下降趋势;有害菌Desulfovibrio、Enterorhabdus和Candidatus_Saccharimonas均呈现下降趋势。两个产品燕窝的红外差异光谱主要集中在1700~1200 cm^(-1)波段范围,主要为酰胺键、芳香C-C键以及羧基C-O基团的分布区,这些官能团与有益菌Lactobacillus和Lachnospiraceae_NK4A136_group呈现正相关,与有害菌Desulfovibrio和Enterorhabdus呈现负相关。随后利用高分辨质谱对相应的鲜炖燕窝产品进行物质解析,发现主要成分有氨基酸类,脂类(磷酸酯类、脂肪酰、鞘氨醇等),酯类和唾液酸等物质,这些物质与肠道菌呈现不同的相关性,总的来说脂类物质中特别是一些磷酸酯类(磷脂酸、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰乙醇胺)和脂肪酰类物质与有害菌呈现负相关,与有益菌呈现正相关。这些物质所含有的特征官能团也可以与红外结果相对应。以上结果表明,傅里叶变换红外光谱技术可为探讨燕窝中功能因子调控肠道菌群研究提供理论依据。

基于傅里叶变换红外光谱技术对木耳中镰刀菌的识别检测

该研究建立了一种基于傅里叶变换红外光谱的木耳中镰刀菌的定性定量检测方法:对经高压灭菌的木耳样品分别接种木耳中常见的五种镰刀菌(层出镰刀菌189975、串珠镰刀菌340687、尖孢镰刀菌120618、木贼镰刀菌124121、茄病镰刀菌121547),并于28℃,相对湿度80%的条件下进行储存培养,同时采集不同储存阶段的木耳样品在1800~900 cm^(-1)的红外光谱信息。分别运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)以及偏最小二乘回归分析(PLSR)建立木耳中镰刀菌的快速识别检测模型。结果表明:LDA模型对受不同镰刀菌侵染的木耳样品的平均判别正确率达到87.50%,对受单一镰刀菌侵染的木耳样品霉变状态的平均判别正确率达到82.50%;PLSR模型对木耳样品中菌落总数的预测实现了较好的定量结果(R^(2)_(p)=0.8428,RMSEP=0.292 log CFU/g,RPD=2.81);通过实际样品验证分析表明傅里叶变换红外光谱方法可以实现木耳中镰刀菌的快速识别检测。

被动式傅里叶红外光谱遥测技术在炼化企业的应用

在监测石化园区内的危险化学品气体时,常规的气体监测方式存在监测半径小、难以全覆盖、结果不够直观等问题。提出了采用被动式傅里叶红外光谱遥测成像报警系统的气体监测方案,分析了国内大型、特大型石化园区对于危险气体监测的特性需求,介绍了被动式傅里叶红外光谱遥测技术的特点,以及该系统与一体化综合监测平台网络的连接架构。阐述该系统在某炼化企业易燃易爆、有毒有害等气体监测中的应用,并探讨了后续深化应用,以期为石化产业在构建发展危险气体监控体系方面起到借鉴作用。

基于傅里叶变换红外光谱的平菇蛋白质、多糖含量预测方法研究

平菇是我国大宗食用菌品种之一,产量位居我国食用菌的第三位。平菇不仅味道鲜美,而且含有丰富优质的蛋白质及具有多种生物活性的平菇多糖,深受消费者喜爱。市场上的平菇产品众多,质量参差不齐,并且现有营养成分分析方法耗时长、成本高,难以满足平菇等大宗食用菌的营养成分检测需求。傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术具有检测速度快、操作方便、可同时分析多种化合物、安全环保等特点,将其与化学计量学结合,构建数学模型,能满足对平菇等大宗农产品营养成分的快速检测、分析及评价。以平菇为研究对象,在全国范围内收集主栽平菇样品85份,分别进行红外光谱扫描,并运用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、正交信号校正(OSC)、光滑加一阶导数(F-G D)、光滑加二阶导数(S-G D)等5种光谱数据预处理方法,通过比较模型验证集回归系数,确定平菇蛋白质模型最佳预处理方式为OSC结合S-G D,平菇多糖模型最佳预处理方式为OSC结合F-G D。在最佳光谱预处理下,采用LASSO算法对7458个光谱波段进行特征波段提取,获得平菇蛋白质特征波数93个,平菇多糖特征波数92个,压缩率达到98%。将特征波数与化学方法检测得到的平菇蛋白质、多糖含量值进行拟合,建立PLS模型。结果显示,蛋白质模型校正集回归系数R2为0.9998,RMSECV为0.0477,验证集回归系数R2为0.9872,RMSEP为0.5068,RPD为8.8406大于3;多糖模型校正集回归系数R2为0.9999,RMSECV为0.0201,验证集回归系数R2为0.9803,RMSEP为0.2929,RPD为7.1198大于3,模型拟合效果均较好,预测能力及稳健性良好。该研究为傅里叶变换红外光谱技术在食用菌营养成分含量快速预测方法的建立提供参考,为平菇产品的营养品质评价的建立提供基础,促进平菇乃至其他食用菌产品的优质化发展。