基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术

为了提高相似性多色谱图像的高分辨识别能力,需要进行图像降噪处理,提出一种基于灰度边缘融合的相似性多色谱图像降噪技术。采用小波分析方法进行模糊相似性多色谱图像滤波处理,提取模糊相似性多色谱图像的边缘轮廓特征点,采用边缘轮廓检测方法进行图像的信息增强处理,结合模板匹配技术,实现对多色谱图像的相似度特征提取,以提取的相似度特征信息为信息素进行图像分块融合处理,构建图像的灰度直方图,采用灰度边缘融合方法,实现相似性多色谱图像降噪。仿真结果表明,采用该方法进行相似性多色谱图像降噪的输出信噪比较高,提高了图像的识别能力。

玫瑰麝香油气相色谱图像的建立

目的:建立气相色谱法玫瑰麝香油色谱图像,为其质量控制提供依据。方法:采用毛细管柱气相色谱法,用DB-FFAP(30m×0.25mm×0.25um)柱,以硝基对苯二酸改性的聚乙二醇为固定相;进样口温度为250℃,分流比为100∶1,程序升温:初始为70℃,保持5min,以5℃·min^(-1)升温至220℃,保持5min;载气为氮气,流量为1.0ml·min^(-1);以FID为检测器,检测器温度为280℃;进样量为0.2μl。结果:建立玫瑰麝香油气相色谱图像,并设定各主要成分低限,D-柠檬萜为2.3%,芳樟醇为2.7%,乙酸苄酯为5.2%,乙酸香叶酯为0.8%,香叶醇为14.0%,香豆素为9.8%。结论:本方法简便、可靠,可用于评价玫瑰麝香油的质量,亦可为其他天然辅料的质量控制提供思路。

薄层色谱图像分析定量-高速逆流色谱法快速分离制备吴茱萸中的三个生物碱类化合物

建立了薄层色谱图像分析定量-高速逆流色谱法从吴茱萸甲醇提取物中快速分离制备吴茱萸碱、吴茱萸次碱、吴茱萸卡品碱3个化合物的方法。采用数码相机对HSCCC溶剂系统上下相中的目标化合物进行TLC图像采集,使用积分软件OPSIA计算各溶剂系统对应的K值,筛选出最佳溶剂系统正己烷-乙酸乙酯-甲醇-水(3:2.5:3.5:2,V/V)。取上相为固定相,下相为流动相,检测波长为254 nm,在主机转速860 r/min、流动相流速1.5 mL/min的条件下,一次性从300 mg样品中分离制备得到经1H-NMR和13C-NMR确证的吴茱萸碱(15.3mg)、吴茱萸次碱(10.1 mg)、吴茱萸卡品碱(20.7 mg),纯度分别为93.6%,97.3%和95.1%(HPLC法)。

色谱图像处理方法技术研究

该文从剖面数据的插值圆滑、分级和绘图三个方面来讨论色谱图像的处理技术 。

数码扫描薄层色谱影像直接测定黄连提取物中4种生物碱含量

目的建立直接数码扫描薄层色谱的影像,利用计算机软件测定黄连提取物中巴马汀、小檗碱、表小檗碱、黄连碱含量的新方法。方法薄层色谱的制备：硅胶高效薄层板;展开剂为乙酸丁酯∶甲醇∶异丙醇∶氨水（25%~28%）=5∶2∶1.5∶1.2;定量操作获得荧光薄层色谱经摄像获取色谱的影像,经专业软件数码扫描,替代常规薄层色谱需采用薄层扫描仪定量的测定方法,利用获取的色谱中小檗碱、巴马汀、表小檗碱、黄连碱斑点的积分值,直接外标法同时测定含量。结果经精密度、准确度、重复性测试,结果符合方法学验证的技术要求。与液相色谱测定的数据比较完全具有可比性。结论用自编计算机软件（‘digiscan’）作为虚拟扫描仪进行数码扫描薄层色谱的影像（薄层色谱视觉数据的永久记录）,通用软件Origin Pro积分,外标法计算含量,不需要昂贵的薄层色谱扫描仪,即可进行含量测定,通过黄连提取物中4种生物碱的含量测定,证明这一替代方法用于中药有效成分含量测定的可行性。本法最大优点是不需要昂贵的薄层扫描仪,依靠软件操作,薄层色谱的影像可长期保存,测定不受时间和地点的限制,检测成本效益高。符合中药指标成分含量测定的需求,有推广应用的价值,尤其适合生产企业的全程检验、新药研发过程检验及市场商品的检验。

Extraction of Mass Spectra and Chromatographic Profiles from Overlapping GC/MS Signal with Background

An adaptive immune algorithm (AIA) was proposed for resolution of the overlapping GC/MS signal with background.By using AIA, the chromatographic profiles corresponding to the independent components (ICs) in the overlapping signal are calculated with the mass spectra extracted by means of independent component analysis (ICA). The number of the ICs in the overlapping signal is determined by the difference between the reconstructed and the original data. Both simulated and experimental data are investigated with the proposed AIA approach. It was found that the mass spectra and chromatographic profiles of the components in an overlapping multicomponent GC/MS signal can be accurately resolved with the existence of background, and the results are better than that by using an interactive self-modeling mixture analysis (SIMPLISMA) method. The AIA approach may be a promising tool for the resolution of overlapping GC/MS signal.