多光程光譜在血液成分檢測(cè)中的應(yīng)用

多光程光譜在血液成分檢測(cè)中的應(yīng)用

多光程光程檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用目前，血液成分定量分析廣泛應(yīng)用于生物化學(xué)分析儀、紅細(xì)胞分析儀、血液凝縮分析儀等醫(yī)療設(shè)備。檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜，需要添加多種試劑。近紅外光譜技術(shù)作為一種無(wú)損、快速的檢測(cè)手段被越來(lái)越多的研究人員所應(yīng)用,通常采用單一光程對(duì)近紅外光譜進(jìn)行測(cè)量、建模和預(yù)測(cè)。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)光程在光譜法檢測(cè)微量成分時(shí)的影響,以及最佳光程的合理選擇進(jìn)行了大量研究。在已有的光程變化對(duì)液體成分測(cè)量影響的研究中,大多數(shù)采用不同光程的比色皿或隔片個(gè)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)光程的控制,存在可選擇光程個(gè)數(shù)少且分辨率低、操作復(fù)雜等缺點(diǎn),并且只使用單一光程光譜進(jìn)行建模,未能充分利用多光程光譜信息。多光程光譜建模方法利用“不同光程的樣本的等效吸收系數(shù)不同,不同光程測(cè)得的光譜互不相關(guān)”的光譜非線性特性,理論上使用多光程光譜同時(shí)參與建?？梢蕴峁└鄻颖境煞趾康男畔?能夠比單一光程光譜建模得到更優(yōu)的模型性能。本研究采用重復(fù)性好,操作簡(jiǎn)單的自動(dòng)微位移測(cè)量裝置,實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的多光程近紅外光譜采集。選擇血清而不是全血作為檢測(cè)樣本,以避免血液中固體成分(紅細(xì)胞,白細(xì)胞,血小板,纖維蛋白等)分布不均對(duì)液體成分測(cè)量的影響。所采集光譜數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后,采用多光程光譜建模方法,使用偏最小二乘法對(duì)多光程吸收譜與4種血清成分進(jìn)行回歸分析建模及預(yù)測(cè)。1材料和實(shí)驗(yàn)設(shè)備1.1血樣、檢測(cè)方法供試樣品由天津市人民醫(yī)院檢驗(yàn)學(xué)部提供,采用惰性分離膠真空管采集血標(biāo)本,離心后吸取1mL血清分裝供實(shí)驗(yàn),剩余血清由美國(guó)雅培C8000全自動(dòng)生化儀進(jìn)行即時(shí)生化分析,實(shí)驗(yàn)方法依據(jù)《全國(guó)臨床檢驗(yàn)操作規(guī)程》第三版出具化驗(yàn)結(jié)果,共采集200個(gè)血清多光程光譜數(shù)據(jù)。1.2檢測(cè)儀器和測(cè)點(diǎn)裝置多光程光譜血液成分檢測(cè)裝置如圖1所示,使用美國(guó)海洋公司的NIR512近紅外光譜儀,NIR512參數(shù)為512陣元InGaAs探測(cè)器,光譜響應(yīng)范圍為855～1737nm(光譜分辨率1.73nm),探測(cè)信噪比4000∶1;光纖傳送透過(guò)樣品的測(cè)量光;USB接口電纜與計(jì)算機(jī)連接;光源選用GY-1溴鎢燈,可見(jiàn)-近紅外波段,12V可調(diào)節(jié)穩(wěn)壓電源。自動(dòng)微位移測(cè)量裝置通過(guò)步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)細(xì)牙螺桿轉(zhuǎn)動(dòng),從而帶動(dòng)動(dòng)板以及固定在動(dòng)板上的光纖上下移動(dòng),改變血液樣本光程,位移范圍為0～30mm,微位移精度為0.0025mm。樣品池為玻璃制造的樣品皿,內(nèi)徑15mm,底部透光。1.3血清透射譜的制備多光程光譜法測(cè)量血液參數(shù)的流程圖如圖2所示。首先,設(shè)定多光程檢測(cè)的單位光程變化量0.20mm及最大光程4.00mm。然后,在固定的樣品池內(nèi)注入蒸餾水作為標(biāo)準(zhǔn)液,調(diào)節(jié)光譜儀積分時(shí)間,使得光譜位于光譜測(cè)量系統(tǒng)量程范圍內(nèi),并確定零基準(zhǔn)位。零基準(zhǔn)位的判定標(biāo)準(zhǔn)為:當(dāng)動(dòng)板帶動(dòng)光纖下降時(shí),透射光譜中水1450nm吸收峰處的光強(qiáng)不再增強(qiáng),說(shuō)明水層已經(jīng)最薄,光纖已接觸樣品池底部,即達(dá)到所有樣品開(kāi)始測(cè)量的零基準(zhǔn)位。將分裝好的血清樣品注入樣品池,從零基準(zhǔn)位開(kāi)始透射光譜采集。隨后依次增加設(shè)定的單位光程變化量并進(jìn)行光譜采集,直至完成最大光程的血清透射光譜。清洗后開(kāi)始下一樣品從零基準(zhǔn)位至最大光程的21個(gè)光譜采集。測(cè)量中NIR512的參數(shù)設(shè)定為:積分時(shí)間200ms,平均次數(shù)1,廂體濾波次數(shù)0。1.4多光程吸收譜的預(yù)處理分析采用每個(gè)光譜除第一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(為常數(shù)0)的511個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),每個(gè)血清樣品有21個(gè)不同光程的透射光譜。首先,對(duì)第N個(gè)光譜與第N+1個(gè)光譜的比值取對(duì)數(shù),得到20個(gè)血清層的吸收譜。然后,將每個(gè)樣品的20個(gè)吸收譜依次相連,組成該樣本的多光程吸收譜。最后,對(duì)這些多光程吸收譜進(jìn)行歸一化處理。從采集的200個(gè)血清樣本中隨機(jī)抽取160個(gè)樣本作為建模集,其余的40個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)集。采用偏最小二乘(PLS)法對(duì)包含多個(gè)光程血液近紅外吸收譜矩陣與血清成分含量矩陣進(jìn)行回歸分析。重點(diǎn)從模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(r)和預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSEP)兩方面進(jìn)行預(yù)測(cè)效果的評(píng)價(jià)。2結(jié)果與討論2.1生化指標(biāo)分析表1為200個(gè)血清樣品的葡萄糖(GLU)、總膽固醇(TC)、總蛋白(TP)、白蛋白(ALB)含量的生化分析結(jié)果。可見(jiàn)所采集血清樣本此4項(xiàng)生化指標(biāo)含量均覆蓋生物參考區(qū)間,且包含一定數(shù)量偏高及偏低的異常結(jié)果樣本。在200個(gè)樣本中抽取第6個(gè)血清樣本為例,實(shí)驗(yàn)所得該樣本的21個(gè)光程的透射光譜如圖3所示,非線性特征較為顯著。2.2乘回歸分析建模樣品集的160個(gè)樣本的多光程近紅外吸收光譜與其對(duì)應(yīng)的GLU,TC,TP和ALB的含量進(jìn)行偏最小二乘回歸分析。為防止產(chǎn)生過(guò)擬合,使模型對(duì)非建模樣品的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較好,本研究在建模中采用完全交叉驗(yàn)證,以模型的建模相關(guān)系數(shù)、建模標(biāo)準(zhǔn)誤差、交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)(rCV)、交叉驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSECV)作為模型的重要指標(biāo),以rCV值最大、RMSECV值最小作為標(biāo)準(zhǔn),得到4種血液成分含量校正模型。2.3預(yù)測(cè)結(jié)果及分析預(yù)測(cè)集40個(gè)血清樣本的GLU,TC,TP和ALB的含量如表2所示,與其對(duì)應(yīng)的建模集樣本相比,含量范圍略小,但分布情況大體相同,應(yīng)能較好地檢驗(yàn)所建模型的優(yōu)劣。表3為偏最小二乘法建立的回歸分析模型對(duì)40個(gè)預(yù)測(cè)集樣本4種成分(GLU,TC,TP和ALB)含量的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(r)和預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSEP)。預(yù)測(cè)效果分別如圖4～圖7所示,從中可看出,樣品4項(xiàng)成分的近紅外光譜預(yù)測(cè)值與生化分析儀分析值之間的相關(guān)系數(shù)均在0.93以上,表明預(yù)測(cè)值與生化分析值比較接近,可用來(lái)對(duì)未知血清樣品中的GLU,TC,TP和ALB的含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。但由表3可以看出,GLU含量預(yù)測(cè)的最大相對(duì)誤差為13.4%,其原因可能是由于所采集的樣品的GLU值分布范圍較大(3.17～14.37mmol·L-1)但分布不均,主要集中在4.0～6.0mmol·L-1,對(duì)模型建立及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性造成了一定的影響。3人為因素引入大誤差本研究基于多光程血液光譜的非線性特性,利用自動(dòng)微位移測(cè)量裝置得到200個(gè)血清樣品的多光程近紅外光譜信息,操作簡(jiǎn)單,重復(fù)性強(qiáng),解決了本課題組已往采用的手動(dòng)裝置測(cè)量時(shí)由人為因素引入較大誤差的問(wèn)題。研究采用偏最小二乘法,使用多光程光譜同時(shí)參與建模,建立了GLU,TC,TP和ALB4種成分含量的校正模型并對(duì)預(yù)測(cè)集樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),4種成分含量的預(yù)測(cè)值與