吴慧飞，孟立凡，高晓剑，高建中

（中北大学，山西太原030051）

0 引言

近红外光谱作为一种快速的分析方法，可以对各种样品提供快速、精确的定性,定量分析而不损伤样品[6]。由于人体血糖浓度与其近红外光谱吸收有很好的线性相关性，所以测量血液中近红外光谱可以测定人体的血糖浓度。

本文研究了利用近红外漫反射光谱定量测量血糖浓度的方法，并采用偏最小二乘法建立校正模型，对漫反射近红外光谱应用于血糖的无创检测做了基础性的研究。

2 近红外光谱分析的常用算法

近红外光谱分析常用化学计量学方法为多元校正方法，主要包括：多元线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、拓扑学和人工神经网络(ANN)方法等。MLR、PCR和PLS方法主要用于样品的质量参数与变量间呈线性关系的关联，而拓扑学和ANN方法等常用于非线性关系的关联[7]。

PLS是目前最常用的光谱数据量化分析方法之一，它能克服光谱数据间的共线,对用于建模的波长数没有限制,为了不丢失光谱的信息,甚至可用全部光谱数据。它是将因子分析和回归分析结合的方法，将光谱压缩为较低维空间数据，原近红外光谱分解为多种主成分光谱，通过对主成分的合理选取，仅让有用的主成分参与质量参数的回归[1]。该方法对参加关联的数据可随意选取，可以是全谱，也可以是其中的部分数据，本文对血糖浓度定量分析就采用了PLS分析方法。

3 实验部分

3.1 实验

实验采用Nexus870傅里叶红外光谱仪及其光纤附件，将血糖含量与光谱之间进行PLS回归，得到校正模型，为了除去噪音，对采集近红外漫反射光谱进行了平滑和基线校正。采集光谱的同时抽取血液用离心机分离血清，得到的血清再用分光计标定此时受试者血糖的实际值，光谱采集时的室温一直保持在25℃[4]。图1为光谱仪的专用软件及漫反射光纤附件采集到志愿者指尖的近红外漫反射光谱。

图1 葡萄糖粉末近红外漫反射曲线

3.2 评价模型效果的指标

对建立的校正模型必须通过验证集样本的测量来判断模型的质量，通常用残差（e）,决定系数（ ）,校正标准差（RMSEC）和预测标准差(RMSEP)来作为衡量模型效果的性能指标[2]。这里主要介绍了预测标准差（RMSEP）,它是衡量模型效果一个重要指标[3]，如式（1）所示 。

3.3 模型的建立

应用专用光谱处理软件TQAnalyst V6，得到经平滑和多元散射校正配合微分处理的光谱PLS建模结果如表1所示。

表1 近红外光谱测定葡萄糖含量的校正统计表

其中A,B,C分别表示建模所用的光谱平滑，基线和微分处理，R为葡萄糖校正模型计算值和实际值之间的相关系数，RMSEC为模型的校正均方差，RMSEP为模型的标准偏差。葡萄糖浓度的预测值和参考值的如图2所示。

图 2 葡萄糖浓度预测值和参考值相关图

得到用户模型之后，就可利用采集的光谱数据对血糖浓度值进行预测。采取中值滤波进行滤波处理。具体的程序流程如图3和图4所示。

图3 建模的程序图

图4 血糖浓度预测流程

用所建立的模型对每一个样品进行预测,并与实际值进行比较,结果如图5所示。

图5 实际值与残差分布

从图中可以看出,用血糖浓度的校正模型得到的血液中的血糖浓度的计算值和实际值非常接近。

4 结论

实际结果表明个体建模的相关性很好，相关系数达到0.891以上，均方差小于0.172,使用近红外光谱技术进行血糖浓度无创伤检测是可行的。近红外无创血糖检测能实现血糖的连续检测，它对治疗糖尿病、指导患者合理用药具有重要意义，而适合家用、操作方便是无创血糖检测最终的目标。所以小型化、便携式无创血糖检测仪将成为近红外无创血糖检测应用研究的重要方向。

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