發(fā)布時間：2020-11-21 00:30

　　 太赫茲生物醫(yī)學是當前光譜研究領(lǐng)域的前沿熱點,其主要難點在于如何在有效避免水分干擾的同時,實現(xiàn)復雜生物體系組分的精準分析。太赫茲光譜產(chǎn)生于分子振動的信息,其吸收譜較弱,吸收峰嚴重重疊,且多組分復雜樣品的太赫茲光譜往往不是各組分光譜的簡單疊加,難以用傳統(tǒng)的峰高、峰面積標定技術(shù)進行定量計算。但采用多元校正技術(shù)可以方便地實現(xiàn)太赫茲光譜的定量分析,使太赫茲光譜成為一種快速、簡便且適用范圍廣泛的分析技術(shù)。以KCl和NaCl的無機鹽混合體系為典型研究體系,兩種組分的濃度范圍均為0.1～2 mol·L~(-1),濃度間隔為0.1 mol·L~(-1)。獲取20組濃度配比不同的混合溶液的吸收系數(shù)和折射率,巧妙利用水溶液體系中無機金屬離子的水合氫鍵作用,由此采集無機鹽溶液體系的太赫茲時域光譜,提取各組分的特征信息,建立多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動的定量分析模型,有望實現(xiàn)水溶液中無機金屬離子的定量分析。針對太赫茲光譜數(shù)據(jù)規(guī)模大、基質(zhì)干擾強及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)復雜等特點,構(gòu)建復雜二維小波變換、多變量篩選、貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘、深度學習和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析技術(shù)為一體的算法數(shù)據(jù)庫,由此構(gòu)建基于多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動的太赫茲光譜解析方法。論文依據(jù)正交實驗的原則,構(gòu)建具備良好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征的混合溶液數(shù)據(jù)集,引導后續(xù)的光譜解析方法準確提取無機金屬離子水合氫鍵信息。在此基礎(chǔ)上,發(fā)展自適應算法,尋找光譜數(shù)據(jù)變量與濃度間的關(guān)系,并采用變量篩選技術(shù),從原始光譜數(shù)據(jù)中提取無機鹽水合氫鍵的特征信息,最終構(gòu)建濃度與特征信息之間的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。計算結(jié)果表明, KCl和NaCl組分的預測誤差分別為8.0%和9.1%,能有效滿足大部分應用的檢測精度要求。多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動模型方法充分利用太赫茲光譜信號的時域和頻域多尺度特性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理與多元校正的一體化運算以避免重要信息丟失,具備高度自適應特征。因此,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的太赫茲光譜分析新方法為太赫茲生物醫(yī)學研究提供了新思路。
【部分圖文】：

實驗使用天津大學太赫茲研究中心實驗室自行搭建的8F太赫茲時域光譜(Terahertz time-domain spectroscopy, THz-TDS)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)原理圖如圖1所示。鈦寶石激光器Mantis產(chǎn)生重復頻率為100 MHz、 中心波長為800 nm、 脈寬約為20 fs的超短脈沖序列[7], 經(jīng)過分束器分為泵浦光及探測光兩束光。 由于來自同一束光波, 故探測光和泵浦光具有很好的相干性。 泵浦光光路中, 斬波片的調(diào)制頻率為370 Hz, 經(jīng)過斬波片對光波的調(diào)制和衰減片對光波的衰減, 泵浦光以10 mW左右的功率入射至發(fā)射天線上, 產(chǎn)生太赫茲波。 在太赫茲波對被測樣品進行光譜信息探測的環(huán)節(jié), 光波進入由四個拋物面鏡組成的8F系統(tǒng), 被測樣品位于其中兩個焦距相同的拋物面鏡的共焦點位置處, 透過待測樣品的THz波攜帶樣品信息后被太赫茲接收天線吸收, 轉(zhuǎn)化成與太赫茲輻射場強大小成正比的電信號。

通過對比圖中三種不同體系的譜圖曲線可以發(fā)現(xiàn), 對于吸收系數(shù), 相同濃度的KCl溶液和NaCl溶液有明顯差異, 且明顯大于水的吸收系數(shù); 對于折射率, 三種體系存在差異, 且在1.3 THz左右KCl溶液和NaCl溶液出現(xiàn)顯著差異。 這為進一步分析提供了理論依據(jù)。選取頻譜信號效果較好的0.2～1.4 THz頻段的數(shù)據(jù), 以樣品的吸收系數(shù)和折射率為研究對象, 如圖3所示。 可知各濃度配比的混合溶液的吸收系數(shù)隨頻率的增加而增大, 且各吸收系數(shù)曲線的曲率不同; 各濃度配比的混合溶液的折射率隨頻率的增加而減小。

對于獲取的太赫茲光譜數(shù)據(jù), 選取其中的一部分進行樣品光譜的建模, 另一部分進行模型的驗證。 對于建模所用的樣品光譜數(shù)據(jù), 首先, 利用背景噪聲扣除、 基線漂移校正、 多尺度校正等算法進行光譜的預處理; 其次, 利用主成分分析空間偏離法、 SIMCA模型預測值法等判別異常光譜; 最后, 設(shè)置參數(shù), 利用SNV和MSC等背景和散射校正方法、 多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動算法等進行多尺度建模。 對于模型驗證所用的樣品光譜數(shù)據(jù), 將其帶入前述多尺度建模算法中, 利用多元統(tǒng)計過程控制(MSPC)技術(shù)、 統(tǒng)計量判斷標準法等動態(tài)評價與自動更新算法, 進行樣品光譜的驗證。 由此, 對比預測集與實際值的誤差, 獲得該多尺度數(shù)據(jù)驅(qū)動定量分析模型的誤差。本文將20組樣品采用KS分組算法, 選擇其中12組樣品作為校正集進行數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的建立, 剩余的8組光譜驗證集用于驗證定量模型的預測結(jié)果。
【相似文獻】

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本文編號：2892247