1 北京科技大学科技史与文化遗产研究院, 北京 100083
2 中国国家博物馆文保院, 北京 100079
铁质文物是我国文化遗产的重要组成部分。 由于化学性质较为活泼, 铁质文物易发生腐蚀劣化。 锈蚀产物对铁质文物的稳定性有较大影响, 因此判断铁质文物锈蚀产物的组成特征, 对于铁质文物稳定性评估具有重要意义。 以赤铁矿（α-Fe2O3）, 磁铁矿（Fe3O4）, 四方纤铁矿（β-FeOOH）三种铁质文物的锈蚀产物为研究对象, 采用拉曼光谱成像结合主成分回归法（PCR）和偏最小二乘法（PLS）, 同时结合多种预处理方法, 构建了两组二元混合锈蚀（α-Fe2O3+Fe3O4, α-Fe2O3+β-FeOOH）的定量模型。 结果表明, 对于α-Fe2O3+Fe3O4二元体系, PCR和PLS算法构建模型的定量效果基本一致, α-Fe2O3和Fe3O4的PLS定量模型结果均表明, 一阶导数+Savitsky-Golay（S-G）平滑（9）条件下建模效果最好。 对于α-Fe2O3+β-FeOOH二元体系, PLS方法所构建模型优于PCR方法, α-Fe2O3和β-FeOOH的PLS定量模型结果均表明, MSC+S-G平滑（5）条件下建模效果最好。 研究结果为定量评估铁质文物锈蚀产物的化学稳定性提供了有效方法。
Raman imaging 拉曼成像 Iron artefacts 铁质文物 Corrosion products 锈蚀产物 Quantitative analysis 定量分析 Partial least square 偏最小二乘法 光谱学与光谱分析
2023, 43(7): 2166
厦门大学航空航天学院仪器与电气系, 福建 厦门 361005
拉曼成像是拉曼光谱技术非常重要的一个环节, 通过生成光谱数据的伪彩图像, 可以得到采集区域中某物质组分的浓度和位置分布信息, 当前, 拉曼成像技术已经逐渐成为监测生物活性以及物质组分的最优解之一。 为了得到清晰的成像效果, 采集过程中的数据量不宜过小, 否则成像效果差、 锯齿感较重, 从而导致视觉效果不好。 但是, 数据量的增加虽然可以得到更好的成像效果, 但会增加时间成本、 降低仪器寿命。 因此, 在不增加时间和硬件成本的情况下, 对采集点数据进行插值提高成像的空间分辨率、 降低时间分辨率是很有意义的。 提出了一种基于研究拉曼光谱波形结构物理特性的图像插值算法。 区别于传统的图像插值算法仅对图像像素值进行处理, 通过结合拉曼信号的物理特性, 选取最小二乘法和物理特性上最适合解析拉曼谱峰的数学模型Voigt函数对现有光谱数据进行数学拟合提取特征值, 并对提取出的特征值通过线性插值方法计算出未知插值点的Voigt函数的特征值, 从而计算出插值点的Voigt函数, 可以直接提高现有拉曼图像的空间分辨率, 同时通过该方法也可以缩短扫描时间, 提高拉曼成像的时间分辨率。 同时, 为了验证算法的有效性和可行性, 对一种药物和一种生物细胞的原始拉曼成像进行图像插值, 并采用直方图的欧几里得距离求解相似度和结构相似度算法(SSIM, 一种权威的图像相似度评价算法)对插值效果进行评价。 实验结果表明, 在图像像素点增量分别为50%和75%的情况下, 该算法能够很好地保留样本组分的分布和浓度等重要信息。 该算法可以在不升级硬件的情况下提高拉曼成像的性能, 推荐作为拉曼成像数据处理和软件的有效补充。
拉曼成像 图像处理 空间分辨率 Voigt函数 Raman imaging Image processing Spatial resolution Voigt function 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1478
1 内蒙古科技大学矿业研究院, 内蒙古 包头 014010
2 内蒙古自治区白云鄂博矿多金属资源综合利用省部共建国家重点实验室, 内蒙古 包头 014010
4 内蒙古科技大学理学院, 内蒙古 包头 014010
白云鄂博矿以资源丰富、 储量巨大而闻名。 其中独居石矿物是主要稀土原料之一, 在冶金、 **、 化工材料等领域都有广泛的应用。 前人已经对白云鄂博矿物学特征进行了充分的研究, 随着开采深度的增加, 原生矿物增多, 对现阶段稀土矿物赋存状态有待深入了解。 利用拉曼Mapping成像技术结合扫描电子显微镜(scanning electron microscope, SEM)与能谱议(energy dispersive spectrometer, EDS)方法, 能够对白云鄂博共伴生矿物赋存特征进行更深的研究。 EDS与能谱结果显示: 矿物扫描区由萤石、 重晶石、 独居石、 磷灰石和铁矿物构成。 拉曼Mapping分析显示: 显微共聚焦图下扫描基底为萤石矿物(CaF2), 拉曼特征峰普遍出现在220~650 cm-1, 与已知文献报道的萤石拉曼峰略有不同。 较大颗粒为重晶石矿物(BaSO4), 为典型的硫酸盐矿物。 中等颗粒大小为独居石矿物(Ce, La, Nd)PO4, 细小颗粒集中区为磷灰石矿物(Ca5[PO4]3F)。 虽然独居石与磷灰石都为典型的磷酸盐矿物且具有相同磷酸根结构, 但由于外部金属阳离子的结合种类不同, 其拉曼峰位也不相同。 拉曼Mapping结合EDS分析矿物的赋存特征及分布规律关系为: 独居石呈板状或块状分布在重晶石与磷灰石中间或磷灰石与萤石矿物之间, 粒度约为50~120 μm。 重晶石矿物颗粒较粗呈块状集合体分布, 颗粒大小为50~200 μm, 常与独居石共生, 矿物颗粒紧密生长。 磷灰石呈细粒状或块状, 星散分布在独居石与重晶石周围, 类似侵染分布在萤石中。 少量磷灰石颗粒与独居石相互交代成不规则共生体, 大部分磷灰石呈单体分布在矿物之间。 萤石矿物中富集最多, 占比约55%, 与独居石、 重晶石、 磷灰石、 铁矿物伴生。 从赋存状态上判断形成时期应早于其他伴生矿物。 对矿物成因复杂, 共伴生矿物极多白云鄂博矿床。 EDS虽能分析矿物学基本关系, 但独居石与重晶石矿物中的能谱图部分重合。 是由于能谱扫描Ba, S与稀土元素Ce, La, Nd时激发能量线系太相近以及能谱分辨率较低。 利用Mapping成像技术对于矿物鉴定上具有简单、 可靠的优点, 可以弥补EDS分析误判拉曼Mapping为矿物学分析提供一种新的鉴别思路, 同时也为白云鄂博矿物的鉴定提供了参考性的拉曼光谱。
白云鄂博矿 稀土 独居石 拉曼成像 共伴生矿 Bayan Obo Rare earths Monazite Raman mapping Co-associated ore 光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3776
1 南昌师范学院物理与电子信息学院, 江西 南昌 330032
2 江西农业大学现代农业装备重点实验室, 江西 南昌 330045
3 国家农业智能装备工程技术研究中心, 北京 100097
抗坏血酸是一种常见的面粉品质改良剂, 用于改善面团的流变学特性及面包的烘焙品质。 本研究以面粉中含不同浓度抗坏血酸的混合样品为研究对象, 通过拉曼成像技术实现面粉中抗坏血酸的检测、 识别和定量分析。 分别采集面粉、 抗坏血酸和面粉-抗坏血酸混合样品的拉曼图像, 确定感兴趣区域及光谱范围, 以抗坏血酸拉曼光谱中强度较高且区别于面粉的3处拉曼峰(631, 1 128和1 658 cm-1)为依据对混合样品的平均拉曼光谱进行分析, 结果显示其不能有效评估面粉中抗坏血酸含量, 研究探索对图像中各像素点对应的拉曼光谱进行分析以实现面粉中抗坏血酸的有效检测。 以混合样品图像中各像素点拉曼光谱作为校正集、 面粉平均拉曼光谱和抗坏血酸平均拉曼光谱的线性组合光谱作为验证集建立偏最小二乘模型, 模型的回归系数用于将混合样品的三维拉曼图像重建为二维灰度图像, 通过阈值分割实现面粉中抗坏血酸的检测和识别, 根据识别结果建立定量分析模型。 结果显示, 偏最小二乘模型的最高和最低回归系数分别对应于抗坏血酸和面粉的最强拉曼峰, 所有回归系数应用于混合样品拉曼图像将其转换为灰度图像后面粉和抗坏血酸的像素点仍难以识别, 阈值分割方法将灰度图像转换为用于分类面粉像素和抗坏血酸像素的二值图像实现了面粉中抗坏血酸的有效检测。 通过分析各浓度混合样品对应子样品中识别到的抗坏血酸像素点数确定本研究对面粉中抗坏血酸的最低检测浓度为0.01%(100 mg·kg-1), 混合样品中抗坏血酸浓度同图像中识别到的抗坏血酸像素点在0.01%~0.20%范围内具有良好的线性关系, 决定系数为0.996 0。 研究结果可为面粉中抗坏血酸添加剂的定量检测提供方法支持, 为大规模快速筛查提供了技术参考。
拉曼成像技术 面粉 抗坏血酸 无损检测 定量分析 Raman imaging technology Flour Ascorbic acid Non-destructive detection Quantitative analysis 光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3765
1 厦门大学航空航天学院仪器与电气系, 福建 厦门 361005
2 传感技术福建省高等学校重点实验室, 福建 厦门 361005
拉曼成像是一种无损伤、 无需标记的光谱成像技术, 在生物医学领域得到了广泛的应用。 然而, 由于大多数生物样本中的自发拉曼信号都很弱, 为了获得较好的成像结果, 需要较长的时间来获取高信噪比的拉曼光谱, 严重影响了拉曼成像的时空分辨率, 阻碍了其在快速动态体系中的应用。 多通道拉曼成像是解决这一问题的有效途径之一, 在多通道拉曼成像技术中, 完整拉曼光谱的标定-重建算法是关键。 目前, 适用于光谱重建的算法有伪逆法、 Wiener估计算法等, 这些方法虽然简单且易于实现, 但是在应用于多通道拉曼成像时, 一方面易受噪声、 振动等非线性因素的直接干扰, 另一方面在多通道拉曼成像中, 数量相对较少的训练样本和坏样本的存在均很容易影响重建效果。 为解决这两类因素的影响, 本文提出了一种基于训练样本优化和主成分分析(PCA)的拉曼光谱重建算法。 首先, 利用滤光片理论响应矩阵函数计算训练样本的模拟窄带测量值, 借助Wiener估计重建完整拉曼光谱, 得到重建光谱的模拟窄带测量值, 比较样本与重建光谱的窄带测量值, 完成训练样本的优化; 然后, 基于多项式回归, 拓展优化处理后的窄带测量值, 降低非线性因素的干扰; 最后, 利用主成分分析, 提取训练样本主要信息, 完成转移矩阵的计算, 并引入归一化处理, 实现拉曼光谱的快速重建。 在试验中, 选取有机玻璃(PMMA)作为实验样本, 利用伪逆法、 Wiener估计算法和本算法, 分别完成拉曼光谱重建。 采用均方根误差, 评价拉曼光谱的重建精度。 结果证明, 该算法优于传统算法, 为拉曼成像技术进一步在快速动态体系中的应用提供了理论支持。
多通道拉曼成像 训练样本优化 光谱重建 Multi-channel image Sample optimization PCA PCA Spectral reconstruction 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2495
清华大学机械工程系摩擦学国家重点实验室, 北京 100084
肿瘤是一种严重威胁我国居民生命健康的重大疾病。现有的肿瘤诊断方式存在诊断时间长、创伤严重和误判率高等问题,且严重依赖于医生的主观经验。因此,研究出具有智能属性的肿瘤诊断技术对于提升我国的肿瘤诊断水平具有重要意义。拉曼光谱技术是一种无需标记的光学技术,在肿瘤的良恶性判别、肿瘤的亚型分类、切片病理诊断、原位近实时成像等方面被广泛应用。此外,人们将拉曼光谱与人工智能结合发展了具有智能属性的诊断方式。本文主要综述了近三年拉曼光谱技术在各种类型肿瘤诊断上的研究进展,主要从常规拉曼光谱诊断、拉曼成像诊断与探头结合光谱诊断三方面展开介绍,并对拉曼光谱技术在肿瘤诊断中的应用前景进行了展望。
医用光学 肿瘤诊断 拉曼光谱 拉曼成像 智能诊断 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 220001
1 厦门大学航空航天学院仪器与电气系, 福建 厦门 361005
2 传感技术福建省高等学校重点实验室, 福建 厦门 361005
3 厦门市光电传感技术重点实验室, 福建 厦门 361005
拉曼成像是一种无损伤、 无需标记的光谱成像技术, 它可以提供样品的不同组分的分子指纹信息以及空间分布特征, 相比其他成像技术有着更重要的应用。 但是拉曼散射的截面积小, 灵敏度低, 加上在很多实验中为了观察某些组分的动态分布而缩短扫描时间, 导致最终得到的成像数据被噪声干扰, 因此往往需要对信号进行去噪处理。 常规的算法一般都是基于一个给定的数学模型对光谱进行处理, 容易造成过滤波, 使得信号失真； 另外, 在处理拉曼成像数据时, 常规算法往往是对数据进行逐条光谱去噪, 从而忽略了多条光谱之间的相互关系, 导致最终的拉曼图像仍然受许多噪点干扰。 因此, 提出了一种基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像的信号处理方法, 用于拉曼成像数据的去噪处理。 该方法首先对拉曼成像数据进行奇异值分解, 获得一个奇异值矩阵与两个正交矩阵； 然后通过中位数绝对偏差法对奇异值矩阵中的各奇异值进行离群值检测, 选取前k个被连续标记的离群值作为要保留的奇异值, 并将其余的奇异值赋值为零, 得到新的奇异值矩阵； 最后用新的奇异值矩阵与两个正交矩阵重新求解得到去噪后的拉曼成像数据。 实验中, 首先验证了中位数绝对偏差法确定前k个奇异值的正确性, 其次分别从处理后的图像质量和信号波形两方面对比了该算法与常规算法的去噪效果。 结果证明, 中位数绝对偏差法可以快速地确定出合理的k值大小, 而且, 依据该k值处理后的成像数据不仅在成像质量上消除了大量的噪点, 使得组分的空间分布特征清晰可见, 也在信号波形上较完美地保留了微小谱峰, 并恢复光谱信号。 该算法不同于常规算法, 能同时对整个拉曼成像数据进行处理, 并保留光谱之间的统计特征, 是一种更加有效的拉曼成像数据的去噪方法。
去噪 拉曼成像 奇异值分解 中位数绝对偏差 Denoising Raman imaging Singular value decomposition Median absolute deviation
兰州大学信息科学与工程学院, 甘肃 兰州 730000
拥有诸多优势的拉曼检测技术已经逐渐成为了生化检测领域优先选择的方法之一, 而拉曼成像是拉曼检测过程中一个重要的环节, 它对检测区域内某种物质成分的浓度、 分布以及变化情况都有着较为完整的统计与描述。 实验得到的拉曼成像通常含有较少的像素点, 成像效果较差, 因此迫切需要对其进行插值放大处理。 目前适用于常规图像插值处理的大多数图像插值方法都是基于已知像素点处的值及其分布状况再结合适当的插值函数进行的插值, 由于常规图像每个像素点处的值指的都是单点处的值, 而对于拉曼成像, 则不应该局限于这些常规图像的插值方法, 而要考虑到每个像素点（即采集点）处信息的真实分布情况, 因为每个像素点处采集的拉曼信号是来自于一个物镜汇聚后的焦点, 而焦点处光强呈高斯分布, 每一个像素点采集到的拉曼散射信号和空间分布之间的关系也满足高斯分布, 即焦点中心处（也即采集中心点）信号占比最高, 采集点周围的信号则呈高斯依赖性。 这个规律告诉我们, 采集点收集到的拉曼散射信号实际上也包含了周围点的信号。 基于高斯光束在拉曼成像中的特殊意义, 从理论上分析并提出了一种新的适用于拉曼成像的插值方法, 这种新的插值方法通过对采集间隔进行设置使得相邻采集点处采集区域相切, 然后基于采集点处所含信息进行插值, 是符合插值要求的。 不同于常规的插值方法在插值函数上进行优化, 在高斯光束与采集的拉曼信号之间建立起适当的联系, 使得插值也能间接的反映所采集区域的生物信息。 通过使用MATLAB软件对粗采集得到的拉曼信号进行成像及插值, 并比较插值前后的成像效果, 可以发现新的插值方法具有良好的放大效果, 而通过该插值方法进行放大亦可大大节省采集具有相同信息量的拉曼图像所耗的时间, 进而大大节省了实验资源。 最后, 以插值放大两倍为例, 对该插值方法进行了详细说明, 现实中可根据实际要求进行相应的插值放大。
拉曼检测 拉曼成像 高斯光束 插值 Raman detection Raman imaging Gaussian beam Interpolation
1 宁波大学 理学院 微电子科学与工程系, 浙江 宁波 315211
2 宁波大学 信息科学与工程学院 电子信息科学与技术系, 浙江 宁波 315211
通过将水溶性石墨烯掺入至光引发剂2-苄基-2-二甲基氨基-1-(4-吗啉苯基)丁酮和季戊四醇三丙烯酸酯混合而成的光刻胶中, 利用飞秒激光双光子聚合技术制作一系列平面图案及三维立体结构。利用亲水角测试表征混合物的浸润性, 激光透过深度测试表征混合物的穿透性。实验结果证明, 掺杂有水溶性石墨烯的混合液与玻璃仍具有较强结合力和一定激光穿透性。最后利用拉曼成像与扫描电子显微镜表征平面图案及三维结构。证实使用去离子水作为分散液可以将水溶性石墨烯掺杂进微结构中, 并且掺杂有水溶性石墨烯的微结构在机械性能上比纯光刻胶微结构, 结构更稳定且形貌更统一。
水溶性石墨烯 双光子聚合 拉曼成像 扫描电子显微镜 收缩率 water-soluble graphene two-photon polymerization Raman mapping SEM percent of shrinkage 红外与激光工程
2018, 47(10): 1006006
1 中国科学院理化技术研究所, 北京 100190
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 北京大学药学院, 北京 100191
纳米金刚石(NDs), 作为一种具备良好生物兼容性、 化学稳定性、 药物负载能力和众多不可比拟优越性能的材料, 其在生物医学领域的应用被广泛关注, 尤其是在生物成像和抗癌药物传输领域。 首先对不同尺寸纳米金刚石的拉曼性能进行评价, 确定了100 nm高温高压合成的NDs更适宜作为拉曼生物探针。 之后, 为了生物领域的应用, 这些NDs表面的杂质经过羧基化方式处理获得均一表面性能, 并采用扫描电镜、 红外、 拉曼和粒径分析手段对该过程进行验证。 然后, NDs作为拉曼探针被用于快速定位HeLa细胞内NDs的分布, 验证了HepG2细胞对NDs内吞过程的时间依赖性。 此外, 借助非侵入性的三维(3D)共聚焦拉曼成像技术, 可视化观察了四种不同细胞(HeLa, HepG2, C6和MDCK)对NDs内吞量和滞留量的差异。 其中, MDCK这种正常细胞内部极少发现NDs, 而其他三种癌细胞中有大量NDs信号, 显示出不同种类细胞对于NDs的吞入和滞留量的明显差异。 实验结果表明, 纳米金刚石拉曼生物探针不仅可以用于生物成像, 更为癌症的定位和诊断提供可能性。
纳米金刚石 生物探针 细胞体系 三维拉曼成像 Nanodiamonds Bio-probes Cell visualization 3D Raman imaging 光谱学与光谱分析
2018, 38(9): 2770
