甘汝婷，郭震寧

（華僑大學信息科學與工程學院，福建廈門361021）

新生兒黃疸治療儀用LED光源光譜功率分布匹配

甘汝婷，郭震寧*

（華僑大學信息科學與工程學院，福建廈門361021）

為了有效降低膽紅素腦病的風險和減少換血的需要,以實驗測試的標準膽紅素溶液最有效的吸收光譜作為光療的目標光譜,根據(jù)光譜構造理論,采用不同峰值波長和半高寬的單色LED作為匹配光源,首次提出簡單遺傳算法作為光譜匹配算法,通過求解超定方程組的非負最小二乘解,得到最優(yōu)LED組合比例,進而推得所需各種峰值波長的LED的數(shù)量。仿真實驗結(jié)果表明：擬合的光譜曲線與目標光譜曲線十分近似,光譜匹配度達到了98.39％,獲得了一種新型的LED黃疸治療儀光源光譜功率分布。該算法簡單,效率高、擬合誤差小,可應用基于LED光源的光譜功率分布匹配技術的研究。

LED；黃疸治療儀；簡單遺傳算法；光譜功率分布；光譜匹配

1 引言

自從1958年Cremer RJ等人［1］提出光照療法用于治療新生兒高膽紅素血癥（黃疸?。┮詠?應用于特殊部位或特殊病癥的特殊波長、強度的光療設備廣泛應用于醫(yī)療診斷。新生兒黃疸光療的機理是高未結(jié)合的膽紅素經(jīng)光氧化及異構化作用后產(chǎn)生膽綠色和無毒的水溶性雙吡咯,經(jīng)膽汁排入腸道或從尿中排泄出,從而降低血清膽紅素的濃度。光照療法是治療新生兒病理性黃疸的一種有效方法,已被醫(yī)學界公認。黃疸光療儀也是醫(yī)療單位必不可少的醫(yī)療器械。目前,常用的新生兒黃疸光療儀有熒光燈（如白光、藍光、藍綠光、綠光等）、鹵素聚光燈、藍光光纖毯及高強度LED燈［2-5］。

隨著光電技術的發(fā)展,發(fā)光二極管發(fā)光效率不斷提高,其具有單色性好、體積小、壽命長、能量消耗低、使用直流電、發(fā)熱量低和控制靈活等特點［6］,使LED光源在醫(yī)療、美容、植物栽培等領域的研究受到越來越廣泛的關注［7-11］,LED光動力治療儀在生物醫(yī)學上的研究和應用越來越廣泛。

傳統(tǒng)觀點認為,游離膽紅素對440 nm波長的光或紫外線敏感［12］。在中國藥典［13］上有記載：在400～500 nm波段處,測定膽紅素吸收曲線,其最大吸收波長為453 nm。美國兒科醫(yī)學會（AAP）定義的藍光波長為430～490 nm［14］。也有研究表明,在藍光到綠光波長范圍內(nèi)的光波段與膽紅素吸收光譜的波段范圍（460～490 nm）重疊［15］；Ebbesen等人［16］分別采用藍綠光和藍光做臨床對比實驗,證明藍綠光比藍光在降解膽紅素方面更有效。

并且,目前現(xiàn)有的LED黃疸治療儀的光波長也很不一致,如BabyBlue（450～470 nm）、NeoBlue（450～470 nm）、Billitron（400～550 nm）、BiliLED（453～487 nm）等［17］。因此,確定能促進膽紅素高效吸收的光譜功率分布范圍,對于有效使用以LED為光源的新生兒黃疸治療儀,具有重要的現(xiàn)實意義。

近年來,應用LED作為模擬光源,產(chǎn)生所需的目標光譜已成為研究的熱點。利用LED的窄波段特性,根據(jù)人們的需要,采用不同波段的LED來模擬產(chǎn)生各種光譜功率分布的光譜匹配技術的研究及應用也尤為顯得重要。

目前,光譜匹配的方法主要是利用光譜匹配算法和通過改變電流進行動態(tài)可調(diào)的光譜匹配技術［18-21］,主要應用在太陽模擬技術、視覺檢測和光譜圖像處理等方面,在生物醫(yī)學領域的應用研究還比較少,尤其是醫(yī)學治療領域,如LED新生兒黃疸治療儀光譜匹配方面的應用。雖然LED具有很多優(yōu)點,但是確定最佳波長來組合特殊的目標光譜仍是新生兒黃疸治療儀用LED光源光譜功率分布研究的難點。

本文基于光譜構造理論,提出采用LED光源光譜匹配技術用于黃疸治療儀上的方法,用新型的新生兒黃疸治療儀對LED光源光譜功率分布進行了研究。將簡單遺傳算法（Simple Genetic Algorithm,SGA）［22］首次應用在基于LED光源的特種光譜匹配技術,得到了匹配目標光譜所需的最優(yōu)LED組合比例及相應的LED組合數(shù)量,獲得了一種新型的新生兒黃疸治療儀用LED光源的光譜功率分布。并且引入模擬退火算法（Simulated Annealing Algorithm,SAA）［18-19,23］進行對比分析,驗證了所提出算法的可行性和高效性。

2 光譜構造理論與方法

2.1 光譜構造理論

光源的光譜功率分布可分為絕對光譜功率分布和相對光譜功率分布。絕對光譜功率分布是光源輻射功率的實際值,即每個波長上光源實際輻射的功率。相對光譜功率分布,是各個波長輻射功率的絕對值,并不是光源實際輻射的功率,只是各個波長功率之間的相對大小。相對光譜功率分布測量比較簡單。在色度學中,一般均用相對光譜功率分布。根據(jù)光譜的疊加原理可得到LED光譜合成的模型［24］：

式中,Si（λ）∝STarget（λ）,Si（λ）是單個LED的相對光譜功率分布,ki為未知的LED的系數(shù)。

構造LED的相對光譜功率分布矩陣SLED=（S1,S2,…,Sn）,目標光譜矩陣STarget=（ST1,ST2,…,STm）T,系數(shù)矩陣K=（k1,k2,…,kn）T。當m＞n時,用矩陣形式可表示為：

在求解上述線性方程組時,一般是無解的。通常求其最小二乘解,使得總體相對誤差達較小。即：

采用計算殘差平方和（RSS）和相關指數(shù)（R2）來評價光譜匹配擬合的效果。用S?Target表示近似解,殘差平方和的定義為：

相關指數(shù)的定義為：

2.2 光譜匹配算法

光譜匹配技術可看作優(yōu)化組合問題,即在眾多LED組合中尋找目標光譜分布的最佳匹配組合。遺傳算法是一類借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機搜索算法,非常適用于處理組合優(yōu)化問題。遺傳算法的基本思想：在求解問題時從多個解開始,然后通過一定的法則進行逐步迭代以產(chǎn)生新的解。Michigan大學的J.Holland［22］教授提出的SGA由編解碼、個體適應度評估和遺傳運算三大模塊構成。其算法求解流程圖如圖1所示。

3 實驗

對于作為傳統(tǒng)光療儀的某品牌藍光熒光燈,利用杭州遠方光電信息股份有限公司生產(chǎn)的積分球光譜測試系統(tǒng)對使用前和使用后的光譜進行測試,結(jié)果如圖2、圖3所示。

由圖2、圖3可知,藍光熒光燈光衰明顯,使用之后藍光幾乎衰減掉了。在使用不到一年的時間后,光通量由545 lm下降為8 lm,且后期大多是紅外光,而紅外線的生物效應主要是熱效應,紅外光對皮膚損傷表現(xiàn)為熱紅斑,嚴重時可導致皮膚燒傷,而嬰兒的皮膚比較嫩,更容易受損傷。但藍光LED發(fā)熱小、壽命長、發(fā)光效率高、光衰低,且紫外光和紅外光的輻射量極少,對新生兒可全方位治療,無副作用。所以,采用藍光LED作為組合光源對膽紅素的有效降解光波段的光譜功率分布進行匹配研究將具有很重要的意義。

取純度為99.28％的膽紅素（Bilirubin）標準品（大連美侖生物技術有限公司）約20 mg,精密稱定。加入少量三氯甲烷,將膽紅素研磨后轉(zhuǎn)移至100 mL棕色量瓶中,經(jīng)過超聲處理并使其溶解；取出,迅速放冷,再加入三氯甲烷稀釋至刻度,搖勻；精密量取2.5 mL,置100 mL棕色瓶中,再次加入三氯甲烷稀釋至刻度,搖勻。利用紫外-可見分光光度計（U-3010,HITACHI）,在常溫18℃、避光條件下測定350～800 nm波段范圍內(nèi)膽紅素溶液的吸收曲線,測試顯示其吸收度的峰值波長為454 nm,如圖4所示。將膽紅素吸收光譜與藍光熒光燈光譜進行對比,效果如圖5所示。

由圖5可知,藍光熒光燈的光波段并沒有完全與膽紅素的有效吸收波長重合,部分藍光熒光燈光波段的能量損失掉了。由于LED的光譜為窄譜,可以匹配出光療作用最有效的窄帶寬的光譜,避免藍光熒光燈包含的其它一些波段能量的損失。所以,采用藍光LED作為組合光源對膽紅素有效降解波段的光譜功率分布進行匹配是很有必要的。

4 光譜匹配與分析

基于前述的光譜構造原理,將實驗測試的膽紅素溶液的吸收光譜作為目標光譜,利用不同峰值波長和半高寬的單色LED進行光譜匹配。通過MATLAB軟件對波長范圍為350～800 nm的LED進行光譜擬合,擬合函數(shù)［25］為：

根據(jù)目前市場上實際存在的LED具有的峰值波長和半高寬,選取的峰值波長分別為400、 425、450、470、490 nm,半高寬全部為25 nm。采用SGA和SAA分別對目標光譜進行匹配,所得的結(jié)果如表1所示,效果圖如圖6所示。其中兩種算法運行的環(huán)境均為：Intel（R）Core（TM）2 Duo CPU E8400@3.0GHz,4.0GB內(nèi)存。

從表1和圖6可知,簡單遺傳算法的運行時間較短,速度較快,效率高、誤差小,光譜匹配度較高；擬合的光譜和目標光譜十分近似。將所求得的LED最優(yōu)組合比例取整數(shù),SGA所需的不同峰值波長的LED數(shù)量分別約為：21、38、43、33、6,總數(shù)約為141；而SAA所需的不同峰值波長的LED數(shù)量分別約為：25、44、40、38、5,總數(shù)約為152,數(shù)量較多,且SAA的運行速度較慢,效率較低。

5 結(jié)論

本文提出了將標準膽紅素溶液的吸收光譜作為新生兒黃疸治療儀用LED光源光譜功率分布的目標光譜,以簡單遺傳算法作為光譜匹配算法,采用不同峰值波長和半高寬的單色LED進行目標光譜的匹配,計算出最優(yōu)的LED組合比例,并推算出所需LED的數(shù)量。

仿真實驗結(jié)果表明：單色LED能夠定量地匹配出新生兒黃疸治療儀用LED光源的目標光譜,所提出的光譜匹配算法簡單易操作,匹配度較高,達到了98.39％；運行速度較快,約為7.27 s；簡化了通過恒流驅(qū)動來實現(xiàn)光源可調(diào)諧的步驟,也避免了供電電壓波動或不穩(wěn)對LED發(fā)光特性的影響及對采集光譜數(shù)據(jù)帶來的偏差,擬合效率高、誤差小,適用于其它特種照明用LED光源光譜功率分布的匹配優(yōu)化技術,也為后續(xù)新型LED黃疸治療儀的研制奠定了堅實的基礎。

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甘汝婷（1988-）,女,河南商丘人,碩士研究生,主要從事LED照明與光學設計方面的研究。E-mail：ganrutingmm@163. com

郭震寧（1958-）,男,福建莆田人,博士,教授,碩士生導師,1982年于福州大學獲得學士學位,1991年于華北光電技術研究所獲得碩士學位,2001年于天津大學獲得博士學位,主要從事光電子材料與器件、半導體照明技術方面的研究。E-mail：znguo@hqu.edu.cn

Spectral power distribution matching for light-em itting diode-based neonatal jaundice therapeutic device

GAN Ru-ting,GUO Zhen-ning*
（College of Information Science and Engineering, Huaqiao Uniυersity,Xiamen 361021,China）
*Corresponding author,E-mail：znguo@hqu.edu.cn

To decrease the risk of bilirubin encephalopathy andminimize the need for exchange transfusion effectively,themost efficient absorption spectrum of standard bilirubin tested by the experimentwas regarded as the target spectrum.On the basis of spectral constructing theory,monochromatic light-emitting diodes（LEDs）with different peak wavelength and fullwidth at halfmaximum（FWHM）were used asmatching sources.The simple genetic algorithm（SGA）was first proposed as the spectralmatchingmethod in this study.The optimal combination ratios of LEDswere obtained by calculating the non-negative least square of the overdetermined equations.The required LED number ateach peak wavelength was then calculated.Simulation experimental results show that the fitting spectrum is very comparable to the target spectrum with 98.39％matching degree, and a new spectral power distribution of LED-based jaundice therapeutic device was obtained finally.With simplicity,high efficiency,and small fitting error,this algorithm is very suitable for the study of LED-basedspectral power distribution matching technology.

light-emitting diode；jaundice therapeutic device；simple genetic algorithm；spectral power distribution；spectralmatching

TN383；R318.51

A

10.3788/CO.20140705.0794

2095-1531（2014）05-0794-07

2014-04-11；

2014-06-16

福建省科技計劃重點資助項目（No.2013I0004）