作者单位
摘要
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
近红外漫反射光谱具有无创伤、 连续、 无感染、 速度快等诸多优势, 在人体成分无创伤检测方面有很好的应用前景。 但是在测量过程中, 随机噪声、 干扰组分以及检测条件的改变等容易导致异常光谱。 判定并剔除异常光谱对于提高近红外无创血液成分检测的可靠性具有重要意义。 首先分析了近红外漫反射光谱无创血糖检测中可能出现的异常数据类型, 提出了一种综合利用马氏距离、 光谱残差和化学值残差三个指标构造三维空间对样本集进行检验的三维坐标异常数据判定方法。 其次, 针对三层皮肤组织模型, 在参数中设置人为失误、 极端成分含量以及异常温度变化的样本, 通过蒙特卡罗(MC)模拟程序得到一组正常模拟数据以及一组包含化学值异常和光谱异常的模拟数据, 并利用三维坐标法进行异常数据的判定。 结果显示, 该方法能识别出全部异常样本, 剔除这些异常样本后, 偏最小二乘(PLS)校正模型的交互验证均方根误差(RMSECV)由212 mmol·L-1降低到11 mmol·L-1, 初步验证了该方法的可行性。 进一步, 对三位受试者开展了口服葡萄糖耐量试验(OGTT), 通过在测量受试者血糖参考值的同时同步采集其手指部位的漫反射光谱, 获得了三组在体实验数据。 并利用三维坐标法和蒙特卡罗交互验证法进行异常数据的判定和剔除, 最后建立PLS模型比较两种异常数据判别方法的效果: 剔除三维坐标法识别出的异常数据后, 三组样本建立的校正模型的决定系数显著提升, RMSECV平均值由21 mmol·L-1降低至08 mmol·L-1, 效果优于蒙特卡罗交互验证法的结果。 这些结果表明, 基于马氏距离、 光谱残差和化学值残差的三维坐标异常数据判定方法能有效识别近红外无创血糖测量中的异常数据, 在在体成分检测应用中有显著优势。
近红外光谱 无创检测 异常光谱 三维坐标法 蒙特卡罗模拟 Near-infrared spectroscopy Non-invasive detection Outliers Three-dimensional coordinate method Monte Carlo simulation 
光谱学与光谱分析
2019, 39(9): 2774
作者单位
摘要
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
及时发现并剔除异常光谱对于提高近红外光谱分析的可靠性具有重要意义。 首先介绍了基于正交距离的稳健主成分分析法判断异常光谱的原理, 分析了该方法的局限性, 在此基础上提出了一种基于简化正交距离的异常光谱判断方法, 即以高浓度样品的光谱直接估计第一稳健主成分, 再通过重复测量估计正交距离的统计参数来判断异常光谱。 最后, 采用上述两种方法对葡萄糖水溶液和2% Intralipid仿体溶液透射实验中受温度影响的异常光谱进行了判别。 结果表明, 基于正交距离的稳健主成分分析法, 当崩溃值设定为40%时, 葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度影响的异常光谱均能被正确识别; 当崩溃值设定为25%时, 对葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度影响的异常光谱漏判率分别为54.5%和72.7%。 而简化正交距离法可以准确识别出葡萄糖水溶液和仿体溶液实验中受温度干扰的异常光谱, 且具有无需预先设定崩溃值和测量持续时间较短等优点。 因此, 简化正交距离法在实际应用中相比基于正交距离的稳健主成分分析法有着显著的优势。
近红外 异常光谱 正交距离 稳健主成分 崩溃值 Near infrared Outlier Orthogonal distance Robust principal component Collapse value 
光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1053

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