红外光谱定量校正模型研究及其在医药检测中的应用

摘要

傅里叶变换衰减全反射红外光谱法（Fourier Transform Infrared Spectroscopy-Attenuated Total Reflection，FTIR-ATR）用于定量分析研究有着分析速度快、预处理简单、对样本无损和无污染等优点，因而在食品化工、医药等领域得到迅速的发展应用。但由于它是一种依靠数学模型的间接测量技术，如何提高定量模型的预测能力和稳定性是该技术研究的关键。本文采用多种化学计量学方法，研究建立FTIR-ATR的定量校正模型，并用于快速筛查新生儿苯丙酮尿症（Phenylketonuria，PKU）及快速检测中药枸杞中铜元素含量的研究。
　　（1）PKU筛查：以空气为空白背景，采集了干血片样本的红外光谱数据。对原始光谱数据进行了各种预处理，优选出1D9S光谱参与定量模型的构建。通过PLS、cPLS、UVE-cPLS、SVM、GA-LSSVM、RBF-ANN、RF-RBF-ANN法建立定量分析模型，并以相关系数（R）、预测均方根误差（RMSEP）、平均相对误差（MRE）和预测准确率（Acc）等指标对模型进行评价。结果发现：在 Phe定量模型中，UVE-cPLS法的预测能力优于其他方法，R、RMSEP、MRE、Acc分别为0.88、102.61、0.31和100。对Phe/Tyr比值的定量模型研究中，分别选取了原始光谱和1D光谱，以及利用SVM、UVE-cPLS和RBF-ANN、GA-LSSVM和RF-RBF-ANN等方法建立定量模型。结果显示，UVE-cPLS法的预测能力优于其他方法，R、RMSEP、MRE、Acc分别为0.80、4.93、0.30和100
　　（2）枸杞中重金属铜元素含量的研究：分别采用原始光谱、1D5S光谱和矢量归一化光谱，以及采用 GA-LSSVM、SVM、RBF-ANN、RF-RBF-ANN和UVE-cPLS法建立定量分析模型，并以相关系数（R）、预测均方根误差（RMSEP）、平均相对误差（MRE）和预测准确率（Acc）等指标对模型进行评价。结果表明，选用矢量归一化光谱所建立的模型性能比其他两类光谱优越，其中以RF-RBF-ANN和UVE-cPLS法得出的结果为最好，其R、RMSEP、MRE分别为0.87、0.57、0.02和0.88、0.51、0.05。

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第一章绪论

1.1原理概述

1.2 红外光谱检测方式

1.3 FTIR-ATR在医药领域中的应用

1.4 本文主要研究内容

第二章定量校正模型的构建方法

2.1 异常样本剔除

2.2 光谱预处理

2.3波长的选择与优化

2.4 建立回归模型

2.5 模型的评价指标

2.6本章小结

第三章新生儿苯丙酮尿症的红外光谱分析

3.1 实验仪器与材料

3.2 光谱采集和异常样本剔除

3.3 光谱数据预处理

3.3 波长的优化和模型构建

3.4小结

第四章枸杞药材中重金属铜元素的红外光谱分析

4.1实验仪器和材料

4.2 光谱采集和异常样本剔除

4.3 光谱预处理

4.4波长的优化和模型的构建

4.5 小结

第五章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

附录

致谢