摘?要：生物體液中毒品的快速檢測(cè)和分析是關(guān)注焦點(diǎn)和研究課題，要引入一種基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析方法，利用具有良好熒光特性的銀納米團(tuán)簇作為熒光信號(hào)源，將其引入含有毒品的待分析尿液之中，捕獲采集三維熒光差譜中毒品分子的指紋信息，進(jìn)行不同毒品的快速定性定量檢測(cè)和分析。

關(guān)鍵詞：三維熒光差譜分析法;計(jì)算;檢測(cè)

毒品檢測(cè)是禁毒工作中的重要組成內(nèi)容，要充分利用具有強(qiáng)大能力的人工智能技術(shù)，將基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法引入到毒品檢測(cè)之中，利用完整、豐富的熒光信息捕獲采集三維熒光差譜，進(jìn)行毒品的定性定量檢測(cè)和分析。

一、 毒品檢測(cè)及三維熒光差譜分析法概述

毒品檢測(cè)通常采用生物體液檢測(cè)的方法，主要檢測(cè)方法包括有：（1）基于分離的檢測(cè)方法，如：色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法、毛細(xì)管電泳法、薄層色譜法等。（2）基于特異性識(shí)別的檢測(cè)方法，如：基于電化學(xué)測(cè)試的免疫分析法、基于膠體納米金粒子的免疫分析法。（3）復(fù)雜樣本直接分析法，如：表面增強(qiáng)拉曼光譜分析法、熒光膜檢測(cè)法等。

三維熒光光譜法以激發(fā)波長(zhǎng)和發(fā)射波長(zhǎng)為自變量，發(fā)射強(qiáng)度為因變量，利用激發(fā)-發(fā)射矩陣表達(dá)豐富、完整的光譜檢測(cè)信息，可以應(yīng)用于毒品檢測(cè)領(lǐng)域之中，挖掘其巨大的潛能。

二、 基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法在毒品檢測(cè)的應(yīng)用

（一）檢測(cè)實(shí)驗(yàn)（1）提供五種實(shí)驗(yàn)毒品，即：3，4-亞甲基二氧基苯丙胺、3，4-亞甲基二氧基-N-甲基苯丙胺-可待因、哌替啶、甲基卡西酮，對(duì)試劑進(jìn)行反復(fù)清洗，包括自來(lái)水清洗、超純水潤(rùn)洗。（2）合成銀納米團(tuán)簇。在錐形瓶中置入磁子和30mg AgNO3，添加50mL的水使之溶解，制備形成0.6mg/mL的稀溶液，對(duì)其進(jìn)行攪拌，攪拌速率為2000r/min，再添加54mg GSH、5mL的水，生成白色乳狀濁液，10min后添加0.6mL的0.5mol/L氫氧化鈉溶液，使白色乳狀濁液變?yōu)槌吻鍫?，在室溫條件下反應(yīng)24h再進(jìn)行銀納米團(tuán)簇的純化，具體操作為：在離心管中置入1mL反應(yīng)混合物，添加3mL甲醇，在8000r/min轉(zhuǎn)速下離心10min，去除溶解于溶液中的游離試劑分子，取下層沉淀物并分散于水體中備用。（3）三維熒光光譜及三維熒光差譜檢測(cè)。檢測(cè)試驗(yàn)相關(guān)參數(shù)為：激發(fā)波長(zhǎng)210～380nm、測(cè)試間隔2nm;發(fā)射波長(zhǎng)350～550nm、測(cè)試間隔2nm;掃描速度12000nm/min;PMT電壓750V;激發(fā)波長(zhǎng)與發(fā)射波長(zhǎng)的狹縫寬度5nm。檢測(cè)步驟為：進(jìn)行純品銀納米團(tuán)簇的稀釋，稀釋比例為30倍，將0.45mL的稀釋品置于樣品池中，隨機(jī)抽取一種尿液樣本，將0.15mL稀釋10倍的銀納米團(tuán)簇、稀釋10倍的尿液樣本與毒品樣本進(jìn)行1∶1∶1的混合，獲取混合物的整體熒光三維熒光，將其與純品銀團(tuán)簇的三維熒光光譜相減，即可獲得三維熒光差譜。

（二）檢測(cè)計(jì)算采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行毒品三維熒光差譜檢測(cè)的計(jì)算，具體步驟包括有：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過(guò)矩陣展開(kāi)、標(biāo)準(zhǔn)化處理、數(shù)據(jù)降維的流程，進(jìn)行人體尿液中毒品檢測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，并通過(guò)三維熒光差譜激發(fā)發(fā)射矩陣進(jìn)行表達(dá)，該矩陣通過(guò)主成分分析、線性判別分析的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維和優(yōu)化。（2）分類算法。建模數(shù)據(jù)集涵蓋有若干個(gè)樣本，要在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后進(jìn)行分類，主要采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)分類和優(yōu)化。（3）定量算法。在將建模數(shù)據(jù)集進(jìn)行毒品樣本分組的前提下，依照4∶1的比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建定量模型并進(jìn)行評(píng)估。

（三）檢測(cè)結(jié)果討論基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法體現(xiàn)出良好的熒光性能，能夠在毒品檢測(cè)中形成熒光發(fā)射峰，將該納米作為熒光信號(hào)發(fā)射源，將不同毒品的特異化三維熒光光譜變化反映在熒光激發(fā)發(fā)射矩陣的三維圖譜上，并將相互作用后的三維光譜與純銀納米團(tuán)簇的三維光譜做差，形成特定的三維熒光差譜，表達(dá)甲基卡西酮、MDA、MDMA、可待因、哌替啶這五種不同毒品的三維熒光差譜位置、形狀和強(qiáng)度，進(jìn)行生物體液中不同毒品的定性定量分析，完成對(duì)不同毒品的測(cè)定。同時(shí)，在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理之后，采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行毒品三維熒光差譜信息的數(shù)學(xué)模型建構(gòu)，并采用外部驗(yàn)證集中的數(shù)據(jù)，優(yōu)化生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如：訓(xùn)練批尺寸、對(duì)抗次數(shù)等，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析可知，當(dāng)對(duì)抗次數(shù)為50時(shí)，三維熒光差譜數(shù)學(xué)模型的泛化能力達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。并由于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)堆疊有一個(gè)生成器，能夠通過(guò)生成虛擬數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)訓(xùn)練辨別器，因而具有更強(qiáng)的泛化能力。另外，在訓(xùn)練集的測(cè)試中，ANN算法、CNN算法、GAN算法的準(zhǔn)確性較高，穩(wěn)定性差異較小，相較而言，GAN算法的泛化能力更強(qiáng)，外部測(cè)試集表現(xiàn)更優(yōu)，準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性最佳。最后，進(jìn)行測(cè)試毒品種類的數(shù)量對(duì)模型測(cè)試的影響分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)待分類毒品數(shù)量增至4～5種時(shí)，測(cè)試模型的準(zhǔn)確率降至89%左右。

三、 小結(jié)

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)輔助的三維熒光差譜分析法利用熒光性能較佳的銀納米作為信號(hào)源，將其與待測(cè)毒品進(jìn)行相互作用，生成并改變所測(cè)毒品的三維熒光光譜，無(wú)須考慮復(fù)雜體系中的瑞利散射和光譜重疊問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種毒品的快速、準(zhǔn)確而穩(wěn)定的定性定量檢測(cè)和分析。后續(xù)還要進(jìn)一步深入探討信號(hào)源團(tuán)簇與待測(cè)復(fù)雜體系中小分子的深層作用機(jī)理，利用深度學(xué)習(xí)方法探討未知復(fù)雜的非線性關(guān)系和內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

[1]叢琳.基于三維熒光光譜的蜂蜜摻假智能檢測(cè)技術(shù)研究[D].天津：天津工業(yè)大學(xué)，2019.

[2]安曉娜.三維熒光結(jié)合幾種二階校正方法測(cè)定中藥中阿魏酸、白鮮堿、紅景天苷的含量[D].石家莊：河北師范大學(xué)，2019.

作者簡(jiǎn)介：席長(zhǎng)娜，宿遷子淵司法鑒定所。