提供了漫射光谱数据处理方法、建模方法、预测方法和处理装置。根据实施例，一种漫射光谱数据处理方法可以包括：获得被测介质在一个或多个第一径向位置处的漫射光谱数据；以及根据获得的漫射光谱数据，确定一个或多个第二径向位置处实质上仅由被测介质的散射特性变化引起的光学信息和/或实质上仅由被测介质的吸收特性变化引起的光学信息。
【技术实现步骤摘要】
本公开一般地涉及光谱检测领域，具体地，涉及漫射光谱数据处理方法、成分浓度 建模和预测方法以及处理装置。
技术介绍
光谱检测法具有绿色无污染、不破坏样品、检测速度快、可实现多成分同时定量分 析、不需要使用任何试剂或试纸以及连续、实时监测等优点，是真正意义上的无创检测技 术。 在实际应用中，需要测定的被测物通常是不经过提纯等预处理的复杂样品，即散 射介质，比如牛奶、生物组织体等。这些散射介质在近红外波段具有强散射、高吸收的特点。 与纯吸收介质相比，散射介质的测量光谱中包含了散射和吸收两部分的作用，此时朗伯比 尔定律不再适用。此外，受散射介质中粒子的强散射作用影响，大部分光是漫射光，这些漫 射光子的行走路径是不固定的，它随介质的吸收特性、散射特性等光学参数的变化而改变。 因此，采用光谱法检测散射介质中的物质成分时，易受到介质本身光学参数变化的干扰，尤 其受散射特性变化的影响大，一直难以达到类似纯吸收介质中的测量精度水平。 现阶段，散射介质中的物质成分测量，主要成功应用于物质成分浓度较大且吸收 较强的场合，此时认为吸收作用为主导信息，而忽略散射作用引起的相对较小的光程变化， 如基于光电脉搏波的血氧饱和度测量与血红蛋白的测量。由于血红蛋白为血液中主要的吸 收成分，其浓度相对高，在近红外波段吸收强，因此，在薄层介质的测量场合下近似认为朗 伯比尔定律仍适用。尽管如此，血红蛋白的检测精度仍不高。而其他含量相对较低、吸收相 对较弱的成分，如血糖、白蛋白等，检测精度较差，无法满足实际应用的精度要求。因此，散 射介质中的微弱成分的检测一直是光谱检测领域的难点。 同时，光谱法还必须对特定的散射介质建立测量模型，模型之间不易移植。比如， 一批牛奶建立的测量模型，若用于另一批次的牛奶检测时，误差往往较高。此外，不同的散 射介质之间也难以相互借用模型，比如针对牛奶的模型将不能很好地用于生物组织中的成 分检测。 鉴于测量精度低、模型不易移植这两个主要原因，光谱法在散射介质的成分检测 中的应用受到了限制。而光谱法具有无损性、实时性、在线性的优点，在食品安全检测、环境 安全检测、生物组织成分的无创伤检测等领域具有潜在的应用需求。
技术实现思路
本公开的目的至少部分地在于提供能够将散射作用改变引起的光学信息和吸收 作用改变引起的光学信息进行有效分离的漫射光谱数据处理方法，利用这些分离的信息进 行预测模型建立和浓度预测的方法，以及相应的处理装置。 根据本公开的一个方面，提供了一种漫射光谱数据处理方法。该方法可以包括： 获得被测介质在一个或多个第一径向位置处的漫射光谱数据；以及根据获得的漫射光谱数 据，确定一个或多个第二径向位置处实质上仅由被测介质的散射特性变化引起的光学信息 和/或实质上仅由被测介质的吸收特性变化引起的光学信息。 根据本公开的另一方面，提供了一种建立预测模型的方法。该方法可以包括：提供 一系列被测介质，所述一系列被测介质分别包括背景介质或基准介质以及向背景介质或基 准介质中加入的不同已知浓度的特定成分，其中所述基准介质包括背景介质以及初始浓度 的该特定成分；针对所述一系列被测介质，按上述方法进行处理；以及基于各已知浓度以 及相应的实质上仅由被测介质的吸收特性变化引起的光学信息和/或实质上仅由被测介 质的散射特性变化引起的光学信息，获得预测模型。 根据本公开的再一方面，提供了一种浓度预测方法。该方法可以包括：针对被测介 质，按上述方法进行处理，其中被测介质包括背景介质或基准介质，其中基准介质包括背景 介质以及初始浓度的特定成分，由于特定成分的浓度变化而导致被测介质中该特定成分的 浓度未知；以及基于针对被测介质的实质上仅由被测介质的吸收特性变化引起的光学信息 和实质上仅由被测介质的散射特性变化引起的光学信息中至少之一以及如上所述获得的 预测模型，预测所述特定成分的浓度。 根据本公开的又一方面，提供了一种浓度预测方法。该方法可以包括：提供一系列 介质，获得相应的吸收系数或吸光度，其中所述一系列介质分别包括纯吸收背景介质以及 向该纯吸收背景介质中加入的不同已知浓度的特定成分；基于各已知浓度与相应的吸收系 数或吸光度，获得预测模型；针对被测介质，获得其散射不敏感点处的漫射光谱数据，其中 被测介质包括散射背景介质或基准介质，其中基准介质包括散射背景介质以及初始浓度的 特定成分，由于特定成分的浓度变化而导致被测介质中该特定成分的浓度未知；以及基于 针对被测介质获得的散射不敏感点处的漫射光谱数据以及预测模型，预测所述特定成分的 浓度，其中，所述散射不敏感点指示光谱数据中的光强信息对被测介质的散射特性变化不 敏感的径向位置。 根据本公开的又一方面，提供了一种处理装置。该处理装置可以包括：探测器，用 以探测被测介质的光谱；以及处理器，配置为根据探测器的探测，确定一个或多个径向位置 处实质上仅由被测介质的散射特性变化引起的光学信息和/或实质上仅由被测介质的吸 收特性变化引起的光学信息。 根据本公开的实施例，可以分离由散射特性变化导致的光学信息以及由吸收特性 变化导致的光学信息。利用这些信息，可以实现较高的预测精度。特别是，可以提取到基本 上纯粹的吸收信息，可以有效用于物质成分的浓度测量。【附图说明】 通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和 优点将更为清楚，在附图中： 图1是示出了光谱检测的示意图； 图2是示出了根据本公开实施例的光谱数据分离的示意图； 图3是示出了根据本公开实施例的在特定成分的不同浓度下光谱数据分离的示 意图； 图4是示出了根据本公开实施例的漫射光谱数据处理方法的流程图； 图5是示出了根据本公开实施例的确定散射不敏感点的方法的流程图； 图6是示出了根据本公开实施例的不同波长下散射不敏感点位置的示意图； 图7是示出了根据本公开实施例的确定吸收不敏感点的方法的流程图； 图8是示出了根据本公开另一实施例的确定散射不敏感点的方法的流程图； 图9是示出了根据本公开另一实施例的分离散射信号和/或吸收信号的方法的流 程图； 图10是示出了建立浓度预测模型和进行浓度预测的一般性原理的示意图； 图11是示出了根据本公开实施例的建立预测模型/浓度预测方法的流程图； 图12是示出了根据本公开实施例的利用散射不敏感点处的漫射光谱数据进行建 模/预测的方法的流程图； 图13是示出了根据本公开实施例的不同散射介质间模型移植方法的流程图； 图14是示出了根据本公开实施例的纯吸收介质与散射介质间模型移植方法的流 程图； 图15是示出了根据本公开实施例的利用吸收不敏感点处的漫射光谱数据进行建 模/预测的方法的流程图； 图16是示出了根据本公开实施例的针对3% intralipid溶液+10000mg/dL葡萄 糖在1160nm波长的探测光下的光谱数据分离的示意图； 图17是示出了根据本公开实施例的从3% intralipid溶液中不同葡萄糖浓度下 的光谱数据中提取的纯吸收信息的示意图； 图18是示出了根据本公开实施例的理想50mM葡萄糖浓度变化引起的吸收系数变 化量的示意图； 图19是示出了根据本公开实施例的3% intralipid溶液的吸收系数的示意图； 图20是示出了根据本公开实施例的理想的葡萄糖本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种漫射光谱数据处理方法，包括：获得被测介质在一个或多个第一径向位置处的漫射光谱数据；以及根据获得的漫射光谱数据，确定一个或多个第二径向位置处实质上仅由被测介质的散射特性变化引起的光学信息和/或实质上仅由被测介质的吸收特性变化引起的光学信息。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐可欣，刘瑾，
申请(专利权)人：天津先阳科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12
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