楊小金 黃之初 曾宇娟 覃云清

膽固醇（cholesterol）是一種小分子的環(huán)戊烷多氫菲衍生物，又稱為膽甾醇。它廣泛存在于動物細胞膜的脂質雙分子層中，動物體以它為前體，可在不同器官內(nèi)合成膽汁酸、醛固酮等重要的調(diào)節(jié)性小分子化合物，以及睪丸酮、皮質醇、雌二醇等多種腎上腺皮質激素。因此，膽固醇在體內(nèi)發(fā)揮著重要的生理作用。但當其過量時，也極易對機體產(chǎn)生不利的影響，臨床上稱為高膽固醇血癥。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，高膽固醇血癥與多種疾病例如動脈粥樣硬化、膽石癥及靜脈血栓形成有著緊密的聯(lián)系。血液中膽固醇檢測結果通常被作為診斷動脈粥樣硬化、高血壓、肝炎、冠心病的重要依據(jù)之一[1-2]。血清膽固醇是醫(yī)院檢驗科的常規(guī)生化檢測項目，目前多采用化學試劑法和酶檢測法，但這些方法都需要有創(chuàng)采集患者靜脈血，對試劑及實驗環(huán)境均有嚴格要求，甚至存在交叉污染的可能性[3]。本文欲探索一種更為便捷、準確的光譜檢測法來取代傳統(tǒng)的實驗室試劑檢測法。

由于近紅外光譜技術擁有快速、無創(chuàng)、低成本等無可比擬的優(yōu)點，臨床上的血液和組織成分分析上均有其廣泛的應用[4]。近期，它也已經(jīng)成為生物醫(yī)學工程領域炙手可熱的研究重點[5]。經(jīng)過30多年的發(fā)展，可以較為成熟地在離體條件下利用近紅外光譜法來測定血液中血紅蛋白、血糖及一些相關成分[6-7]。然而，其在體的測量結果卻差強人意。失敗的原因有很多，其中個體差異和外部測量條件是該技術存在的最為突出的問題。為了消除這些影響，在近紅外光譜法的基礎上，學界提出了一種新的無創(chuàng)檢測方法——動態(tài)光譜法[8]。該方法系統(tǒng)地設計了相應的數(shù)據(jù)處理和調(diào)整了檢測精度，已取得了相當顯著的在體實驗結果[9-10]。經(jīng)過無數(shù)后續(xù)實驗的驗證，動態(tài)光譜法現(xiàn)已被應用于血紅蛋白和多種其他蛋白等血液成分含量的檢測中[11-12]。但利用該法進行膽固醇這一醇類含量檢測的實驗研究稍顯不足，本文就利用該法對人體血液中膽固醇含量的檢測進行實驗驗證與分析探索。

1 材料與方法

1.1 實驗設備 使用美國海洋公司的QE65000型光譜儀，波長范圍210～1100 nm，通過USB與計算機相連。本儀器由光源、光纖入口、光譜儀、USB數(shù)據(jù)傳輸線3部分組成。在實驗過程中，光源發(fā)出的光線透射過被測者手指，由光譜儀采集光線數(shù)據(jù)，并經(jīng)光譜儀內(nèi)自帶的光電轉換器將光源數(shù)據(jù)轉換為數(shù)字信號，導入計算機進行統(tǒng)計計算。

1.2 實驗原理 光的頻率經(jīng)過人體組織時，會有不同程度的衰減?？傮w來講，600～1000 nm的光衰減率較小，而在光波衰減圖中可以看出，在600～650 nm波段內(nèi)，膽固醇對光有比較明顯的吸收。利用此原理，本研究通過對600～650 nm波段范圍內(nèi)的光譜吸收情況來分析待測者體內(nèi)膽固醇的含量。

1.3 測量對象及過程 實驗對象為本院2013年10月-2014年1月的96名健康體檢者，年齡18～65歲，清晨空腹。檢測時需保證待測者心情平靜，輕輕將其右手食指完整覆蓋方形的光纖入口，接觸力度保持穩(wěn)定，靜置60 s，通過光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)。待確認采集到光譜數(shù)據(jù)后，即由本院體檢科護士對被測者實行肘部抽取靜脈血3 mL，靜置5 min，速送檢驗科，3000 r/min離心10～15 min取上層血清用奧林巴斯AC640全自動生化分析儀器進行檢測分析而獲取其血液膽固醇含量的真實值。

1.4 主成分提取 目的在于將數(shù)據(jù)集簡化，減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)，保留數(shù)據(jù)的最重要部分。

1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立 在生物醫(yī)學工程等很多領域中，都會使用到人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）方法，這種非線性建模方法具有很強的函數(shù)逼近能力。神經(jīng)網(wǎng)絡采用業(yè)內(nèi)廣泛認可且使用的3層（單隱含層）誤差反向傳播BP網(wǎng)絡模型模擬法。該算法將樣本數(shù)據(jù)分成兩個子集，分別作為校正和預測用。在本實驗中，將96位待測者分為兩個子集，其中81個樣本作為模型校正集，15個樣本作為預測集。設置輸出層神經(jīng)元數(shù)為1，輸入層神經(jīng)元數(shù)為32。采用網(wǎng)格計算法，將雙隱含層神經(jīng)元最優(yōu)個數(shù)分別調(diào)整為 21和9。

1.6 統(tǒng)計學處理 采用SPSS18.0統(tǒng)計學軟件對數(shù)據(jù)進行F檢驗。

2 結果

2.1 血清膽固醇的預測值與真實值的比較 預測集15位待測者的膽固醇預測值、真實值及相對誤差如下表l所示。從表1可以看出，預測值與真實值之間的相對誤差較小，最大相對誤差為25.33%，最小相對誤差為0.39%，平均相對誤差為13.49%。

表1 血清膽固醇的預測值與真實值的比較

2.2 參與建模與預測的樣本主要數(shù)據(jù)參數(shù)結果 參與建模與預測的樣本各主要數(shù)據(jù)參數(shù)結果如下：校正模型的相關系數(shù)達到98.8%，預測樣本集中預測值與檢驗值相關系數(shù)高達95.65%，預測誤差均方根（rootmeansquare error of prediction，RMSEP）為 -0.2526 mmol/L。

3 討論

高脂血癥所致的心血管系統(tǒng)疾病及其危險日趨突出，越來越多的國內(nèi)外研究表明，血脂增高尤其是膽固醇增高是導致冠心病（CHD）的危險因素[13-16]。也有報道說患者血清膽固醇顯著增加容易發(fā)生動脈粥樣硬化癥，使得冠脈發(fā)生狹窄，最終導致血供不足、缺血、心肌損傷壞死[17]。隨著人們對血液中高膽固醇濃度與冠心病風險間關系認識的不斷增加，對于膽固醇的關注也在持續(xù)增加，并引發(fā)了人們對于人體內(nèi)膽固醇濃度檢測的興趣。與此同時，世界范圍內(nèi)空前地把焦點聚在了臨床實驗室上，人們迫切需要膽固醇濃度的可靠檢測方法[18]。動態(tài)光譜的無創(chuàng)血液成分檢測是利用近紅外和可見光照射指端得到透過人體脈動血液的光強信息。透射光的強度變化理論上僅僅來自于動脈的充盈和收縮，而血液成分對不同波長光的吸光度差異會反映在不同波長下的光電對數(shù)脈搏波的幅值上，可以消除皮膚組織、皮下組織等一切具有恒定吸收特點的人體成分對于動脈血液吸光度的影響。通過檢測透射對數(shù)光電脈搏波的峰峰值，即可得到含有n種血液成分濃度信息的方程組，建立相關模型便可得到相應的血液成分濃度。

本次實驗中的動態(tài)光譜法結合了主成分分析法和ANN神經(jīng)網(wǎng)絡非線性建模法。主成分分析法大大排除了實驗中的冗余信息，最大限度地減少了無用數(shù)據(jù)量，提高了建模效率并對良好預測結果的出現(xiàn)奠定了基礎。ANN神經(jīng)網(wǎng)絡非線性建模法則合理地預測了兩種方法的相對誤差，確定了動態(tài)光譜法的可行性。

通過動態(tài)光譜法和血液生化分析法對96名健康體檢者進行了血液中膽固醇含量的對比分析，實驗數(shù)據(jù)指出，預測值與真實值最大相對誤差為25.33%，最小相對誤差為0.39%，平均相對誤差為13.49%，而預測樣本集中預測值與檢驗值相關系數(shù)高達95.65%，校正模型的相關系數(shù)也達到了98.8%。可以看出，某些樣本的預測值與檢測值相對誤差較大，達到了20.81%～25.33%，但這是由其本身真實值較小導致的，兩者的絕對誤差較小，不會影響醫(yī)生對膽固醇含量的診斷，所以可認為該建模方法取得了較好的預測效果，待測者體內(nèi)膽固醇含量的預測值與真實值之間相對誤差較小。故采用動態(tài)光譜法對膽固醇含量進行測量是一種精確性很高的無創(chuàng)檢測分析方法。但本實驗還缺乏足夠的實驗數(shù)據(jù)，無法搭建室內(nèi)質量評價體系，對樣品無法實行質量控制，這也是該方法在日后推廣過程中需要進一步探索的問題。

膽固醇檢測方法的發(fā)展歷史是人類不斷探索自然世界奮斗史的一小段縮影，體現(xiàn)了人類不滿足于現(xiàn)有方法，對簡便、安全、準確的新方法的持之以恒的追求[18]。光譜法在血液和組織成分分析上得到廣泛的應用，具有無創(chuàng)、快速、準確等特點[19-20]。采用動態(tài)光譜法對膽固醇含量進行無創(chuàng)檢測，為人體膽固醇含量的檢測提供了新的快捷簡便分析方法，開創(chuàng)了動態(tài)光譜法在人體血液膽固醇含量的檢測新篇章。

[1] Stapleton P A，Goodwill A G，James M E，et al.Hypercholesterolemia and microvascular dysfunction：interventional strategies[J].J Inflamm（Lond），2010，7（1）：54.

[2] Thompson G R，Catapano A，Saheb S，et al.Severe hypercholesterolaemia：therapeutic goals and eligibility criteria for LDL apheresis in Europe[J].Current Opinion in Lipidology，2010，21（6）：492-498.

[3]索永寬，李剛，王慧泉，等.基于動態(tài)光譜法的人體血液膽固醇含量無創(chuàng)檢測[J].光譜學與光譜分析，2012，32（1）：188-191.

[4] Pellicer A，Bravo M C.Near-infrared spectroscopy：a methodologyfocused review[C].Seminars in Fetal and Neonatal Medicine.WB Saunders，2011，16（1）：42-49.

[5] Rosen N A，Charash W E，Hirsch E F.Near-infrared spectrometric determination of blood pH[J].Journal of Surgical Research，2002，106（2）：282-286.

[6] Yamakoshi Y，Ogawa M，Yamakoshi T，et al.A new non-invasive method for measuring blood glucose using instantaneous differential near infrared spectrophotometry[C].Engineering in Medicine and Biology Society，2007.EMBS 2007.29th Annual International Conference of the IEEE.IEEE，2007：2964-2967.

[7]丁海曙，騰軼超.組織血氧參數(shù)近紅外無損檢測技術及自主創(chuàng)新之路[J].激光與光電子學進展，2007，44（9）：14-31.

[8]李剛，王焱，林凌，等.一種優(yōu)異的無創(chuàng)血液成分檢測方法[J].生命科學儀器，2005，2（5）：33-35.

[9]李剛，王焱，李秋霞，等.動態(tài)光譜法對提高近紅外無創(chuàng)血液成份檢測精度的理論分析[J].紅外與毫米波學報，2006，25（5）：345-348.

[10]李剛，李秋霞，林凌，等.動態(tài)光譜頻域提取的FFT變換精度分析[J].光譜學與光譜分析，2007，26（12）：2177-2180.

[11]張志勇，門劍龍，李剛，等.動態(tài)光譜法用于人體血紅蛋白濃度的無創(chuàng)測量[J].光譜學與光譜分析，2010，30（1）：150-153.

[12]李剛，門劍龍，孫兆敏，等.動態(tài)光譜法用于人體血液中多種蛋白含量的無創(chuàng)測量[J].天津大學學報，2011，44（1）：90-94.

[13]龍豐田.中老年冠心病患者血脂分析的臨床研究[J].中華心血管病雜志，2007，35（1）：31-33.

[14]陳國偉.現(xiàn)代心臟內(nèi)科學[M].長沙：湖南科學技術出版社，2005：1281-1285.

[15]王軍，龍明智.冠心病脂質代謝改變及臨床分析[J].南京醫(yī)科大學學報：自然科學版，1998，18（1）：47-48.

[16] Sandkamp M，F(xiàn)unke H，Schulte H，et al.Lipoprotein （a） is an independent risk factor for myocardial infarction at a young age[J].Clin Chem，1990，36（1）：20-23.

[17]喻茂杰，劉曉華，劉甲辰，等.中老年冠心病患者血脂水平分析與臨床檢驗學研究[J].中國醫(yī)學創(chuàng)新，2013，10（1）：87-88.

[18]郭瑋，陳方俊，潘柏申.膽固醇檢測方法的發(fā)展歷史及標準化[J].檢驗醫(yī)學，2013，28（11）：970-974.

[19] Sakudo A，Kuratsune H，Kato Y H，et al.Secondary structural changes of proteins in fingernails of chronic fatigue syndrome patients from Fourier-transform infrared spectra[J].Clinica Chimica Acta，2009，402（1）：75-78.

[20] Mueller M，Grunze M，Leiter E H，et al.Non-invasive glucose measurements in mice using mid-infrared emission spectroscopy[J].Sensors and Actuators B：Chemical，2009，142（2）：502-508.