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近红外光谱光纤探头的创新设计用于骨关节炎的原位检测 被引量：4
1
作者 符娟娟 唐金兰 +4 位作者 包一麟 尚慧 吴进锦 王潇 尹建华 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期784-790,共7页
创新设计了一款操作灵活、方便、适于生物医学原位检测的反射式近红外(NIR)光纤探头,通过将自聚焦透镜耦合到NIR光纤探头的顶端,并对探头结构、光纤排布进行全新设计,使光纤探头具有更高的测量精度和收集效率。通过耦合傅里叶变换近红... 创新设计了一款操作灵活、方便、适于生物医学原位检测的反射式近红外(NIR)光纤探头,通过将自聚焦透镜耦合到NIR光纤探头的顶端,并对探头结构、光纤排布进行全新设计,使光纤探头具有更高的测量精度和收集效率。通过耦合傅里叶变换近红外光谱仪对蔗糖样本进行NIR光谱采集,发现该反射式NIR光纤探头具有高效便捷的特点以及较高的光谱重复性和信噪比。采用该光纤探头对犬膝关节股骨端关节软骨进行NIR光谱离体原位检测,这些光谱数据经一阶导数2次多项式21点Savitzky-Golay平滑预处理后再进行主成分分析和Fisher判别分析。模型初始案例和交互验证案例正确识别率分别为97.62%、90.47%,样本预测集的识别率达96.43%,证明了采用该NIR光纤探头进行NIR光谱原位检测的有效性及骨关节炎识别的可行性,可为骨关节炎的临床诊断奠定实验基础。 展开更多
关键词 自聚焦透镜 反射式近红外光纤探头 骨关节炎 近红外光谱 主成分分析-Fisher判别
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骨关节炎软骨的近红外光谱学研究及分期诊断 被引量：1
2
作者 符娟娟 马丹英 +4 位作者 唐金兰 包一麟 赵远 尚林伟 尹建华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2770-2775,共6页
骨关节炎是一种威胁中老年人群公共健康和生活质量的重大医学疾病。骨关节炎的早期病变主要表现在细胞外基质成分含量的变化,患者自身很难发现,现有的临床方法和实验方法也不能较准确地识别骨关节炎的早期病变。近年来,傅里叶变换近红外... 骨关节炎是一种威胁中老年人群公共健康和生活质量的重大医学疾病。骨关节炎的早期病变主要表现在细胞外基质成分含量的变化,患者自身很难发现,现有的临床方法和实验方法也不能较准确地识别骨关节炎的早期病变。近年来,傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱技术因为其分析速度快、成本低、易于穿透组织获得样本的光谱信息等特点已被用于手术导航、无损检测和疾病诊断等各个领域。基于以上优势,采用FTNIR技术对不同深度分区(表层区、过渡区、深层区)的健康和骨关节炎的关节软骨进行NIR光谱采集和预处理,结合主成分分析(PCA)和Fisher判别(FDA)分别研究不同的预处理方式对判别结果的影响、不同深度下基质成分含量的变化以及骨关节炎分期识别。比较其他2种(基线校正、二阶导数3次多项式25点Savitzky-Golay平滑)预处理方式,同分区中一阶导数2次多项式21点Savitzky-Golay平滑预处理的判别结果最优,其中表层区的识别率高达95%(初始案例)和90%(交互验证案例);表层区的判别结果优于过渡区,更优于深层区,恰可证明骨关节炎的早期病变主要发生在表层区。在骨关节炎分期识别中,经数据优化后模型的初始案例识别率为100%,交互验证识别率为93.3%,预测集的识别率为87.5%。结果表明:NIR光谱的一阶导数预处理结合PCA-FDA方法能有效地鉴别关节软骨病变与否并进行骨关节炎的分期诊断,对骨关节炎监测和早期诊断研究具有重要意义,并有潜力应用于骨关节炎的原位分期和早期临床诊断。 展开更多
关键词 骨关节炎 NIR光谱 导数预处理 主成分分析 FISHER判别 分期诊断
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基于HOF-ATR-FTIR光谱学的乳腺癌的蛋白质二级结构变化及识别研究
3
作者 唐金兰 陆燕飞 +3 位作者 包一麟 赵远 尚林伟 尹建华 《光散射学报》 2021年第2期179-186,共8页
衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术可以用来直接测量生物组织的红外光谱。本研究首次采用自制的空心光纤(HOF)-ATR探针耦合FTIR光谱仪实现了健康和癌变乳腺组织原位光谱探测。利用去卷积、二阶导数和曲线拟合方法对所测光谱... 衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术可以用来直接测量生物组织的红外光谱。本研究首次采用自制的空心光纤(HOF)-ATR探针耦合FTIR光谱仪实现了健康和癌变乳腺组织原位光谱探测。利用去卷积、二阶导数和曲线拟合方法对所测光谱的酰胺I带(1700-1600 cm-1)进行了分析,获得了乳腺组织中蛋白质各二级结构的含量信息。发现癌变和正常乳腺组织的二级结构组成有明显差异,即癌变乳腺组织中β-折叠、无规卷曲和非典型螺旋的含量要低于正常乳腺组织,α-螺旋和β-转角的含量要高于正常乳腺组织。二级结构含量分析发现,乳腺癌变时胶原蛋白和丝心蛋白在减少,α-角蛋白的合成明显增加,初步揭示了相关癌变机制。进一步分别采用酰胺I带和全光谱建立偏最小二乘判别模型,发现仅用酰胺I带建立的判别模型判别准确性(81.8%)和模型稳定性都明显低于全光谱模型(97.0%)。这表明酰胺I带虽然包含蛋白质二级结构变化的大量信息,但仍不足以代替其它主要生物成分的变化以精确分辨癌变组织。本研究表明,基于HOF-ATR-FTIR光谱技术对乳腺组织中蛋白质二级结构的研究可以在分子水平上深入分析和理解乳腺组织癌变机理,并同时提供一种对组织癌变进行原位检测和精确识别的有效方法。 展开更多
关键词 乳腺癌 蛋白质二级结构 红外光谱学 空心光纤衰减全反射(HOF-ATR) 癌变识别
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