吳慧飛，孟立凡，高曉劍，高建中

（中北大學(xué)，山西太原030051）

0 引言

近紅外光譜作為一種快速的分析方法，可以對各種樣品提供快速、精確的定性,定量分析而不損傷樣品[6]。由于人體血糖濃度與其近紅外光譜吸收有很好的線性相關(guān)性，所以測量血液中近紅外光譜可以測定人體的血糖濃度。

本文研究了利用近紅外漫反射光譜定量測量血糖濃度的方法，并采用偏最小二乘法建立校正模型，對漫反射近紅外光譜應(yīng)用于血糖的無創(chuàng)檢測做了基礎(chǔ)性的研究。

2 近紅外光譜分析的常用算法

近紅外光譜分析常用化學(xué)計量學(xué)方法為多元校正方法，主要包括：多元線性回歸(MLR)、主成分分析(PCA)、主成分回歸(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、拓?fù)鋵W(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法等。MLR、PCR和PLS方法主要用于樣品的質(zhì)量參數(shù)與變量間呈線性關(guān)系的關(guān)聯(lián)，而拓?fù)鋵W(xué)和ANN方法等常用于非線性關(guān)系的關(guān)聯(lián)[7]。

PLS是目前最常用的光譜數(shù)據(jù)量化分析方法之一，它能克服光譜數(shù)據(jù)間的共線,對用于建模的波長數(shù)沒有限制,為了不丟失光譜的信息,甚至可用全部光譜數(shù)據(jù)。它是將因子分析和回歸分析結(jié)合的方法，將光譜壓縮為較低維空間數(shù)據(jù)，原近紅外光譜分解為多種主成分光譜，通過對主成分的合理選取，僅讓有用的主成分參與質(zhì)量參數(shù)的回歸[1]。該方法對參加關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)可隨意選取，可以是全譜，也可以是其中的部分?jǐn)?shù)據(jù)，本文對血糖濃度定量分析就采用了PLS分析方法。

3 實驗部分

3.1 實驗

實驗采用Nexus870傅里葉紅外光譜儀及其光纖附件，將血糖含量與光譜之間進(jìn)行PLS回歸，得到校正模型，為了除去噪音，對采集近紅外漫反射光譜進(jìn)行了平滑和基線校正。采集光譜的同時抽取血液用離心機(jī)分離血清，得到的血清再用分光計標(biāo)定此時受試者血糖的實際值，光譜采集時的室溫一直保持在25℃[4]。圖1為光譜儀的專用軟件及漫反射光纖附件采集到志愿者指尖的近紅外漫反射光譜。

圖1 葡萄糖粉末近紅外漫反射曲線

3.2 評價模型效果的指標(biāo)

對建立的校正模型必須通過驗證集樣本的測量來判斷模型的質(zhì)量，通常用殘差（e）,決定系數(shù)（ ）,校正標(biāo)準(zhǔn)差（RMSEC）和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差(RMSEP)來作為衡量模型效果的性能指標(biāo)[2]。這里主要介紹了預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差（RMSEP）,它是衡量模型效果一個重要指標(biāo)[3]，如式（1）所示 。

3.3 模型的建立

應(yīng)用專用光譜處理軟件TQAnalyst V6，得到經(jīng)平滑和多元散射校正配合微分處理的光譜PLS建模結(jié)果如表1所示。

表1 近紅外光譜測定葡萄糖含量的校正統(tǒng)計表

其中A,B,C分別表示建模所用的光譜平滑，基線和微分處理，R為葡萄糖校正模型計算值和實際值之間的相關(guān)系數(shù)，RMSEC為模型的校正均方差，RMSEP為模型的標(biāo)準(zhǔn)偏差。葡萄糖濃度的預(yù)測值和參考值的如圖2所示。

圖 2 葡萄糖濃度預(yù)測值和參考值相關(guān)圖

得到用戶模型之后，就可利用采集的光譜數(shù)據(jù)對血糖濃度值進(jìn)行預(yù)測。采取中值濾波進(jìn)行濾波處理。具體的程序流程如圖3和圖4所示。

圖3 建模的程序圖

圖4 血糖濃度預(yù)測流程

用所建立的模型對每一個樣品進(jìn)行預(yù)測,并與實際值進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5所示。

圖5 實際值與殘差分布

從圖中可以看出,用血糖濃度的校正模型得到的血液中的血糖濃度的計算值和實際值非常接近。

4 結(jié)論

實際結(jié)果表明個體建模的相關(guān)性很好，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.891以上，均方差小于0.172,使用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行血糖濃度無創(chuàng)傷檢測是可行的。近紅外無創(chuàng)血糖檢測能實現(xiàn)血糖的連續(xù)檢測，它對治療糖尿病、指導(dǎo)患者合理用藥具有重要意義，而適合家用、操作方便是無創(chuàng)血糖檢測最終的目標(biāo)。所以小型化、便攜式無創(chuàng)血糖檢測儀將成為近紅外無創(chuàng)血糖檢測應(yīng)用研究的重要方向。

[1] Jones M,Harrison JM:The future of diabetes technologies and therapeutics.Diabetes Technol Ther 2002;4:351-359.

[2] TURA A，MARAN A，PACINI G.Non-invasive glucose monitoring：assessment of technologies and devices ac—cording to quantitative criteria[J]．Diabetes Research and Clinical Practice，2007，77：16-40．

[3] TALATYM S，DEWARRAT HUBERD，et a1．In vivo life sign application of dielectric spectroscopy and non-invasive glucose monitoring[J]．Joumal of Non-Crystalline Solids，2007，353：45 1545 17．

[4] ENEJDER A M K．Raman spectroscopy for noninvasive glucose measurements[J]．Journal of Biomedical Optics，2005，10(3)：031114-1-9．

[5] 劉創(chuàng).近紅外血糖無創(chuàng)檢測校正模型研究[D].西安：西北工業(yè)大學(xué)，2006.

[6] 張洪艷.近紅外光譜技術(shù)在人體血糖無創(chuàng)檢測中的應(yīng)用研究[D].長春：中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所，2005.

[7] 劉煌.無創(chuàng)血糖檢測系統(tǒng)的研制[D].合肥：中國科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2001.