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肺癌组织红外光谱的统计分析 总被引:2,自引:0,他引:2
使用统计的方法,应用傅里叶变换红外光谱法对肺癌及癌旁正常组织粉末样品的红外光谱进行了统计分析.结果表明,肺癌组织和癌旁正常组织的红外光谱有显著的差异性:3306cm-1处的N-H峰在肺癌组织中向低频移动了约3cm-1;1167cm-1处的C-OH伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数移动约6cm-1;1080cm-l处的PO-2对称伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数移动约4cm-1.体现了在肺癌组织中细胞形态和组织结构发生的变化,说明傅里叶变换红外光谱法可以用于对良、恶性肺部组织鉴别诊断. 相似文献
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肺癌组织的红外光谱研究 总被引:6,自引:1,他引:5
应用傅里叶变换红外光谱法对肺癌及癌旁正常组织粉末样品进行了分析,结果表明,
肺癌组织和癌旁正常组织的红外光谱表现出较大的差异性: N2H峰在肺癌组织中向低波数频移, 1536cm- 1处蛋白质酰胺Ⅱ带与1169cm- 1处蛋白质分子C2OH伸缩振动谱带在肺癌组织中向高波数频移; CH2 和CH3 的相对强度比值I2854 / I2872及I2929 / I2959在正常组织中的比值要比肺癌组织中的比值明显减小;肺癌组织中核酸分子磷酸二脂基团PO2- 的对称伸缩振动的相对吸收强度明显增强;正常组织中脂类分子弯曲振动谱带吸收峰相对强度明显强于甲基变角振动谱带的相对强度,而在肺癌组织中这两处吸收峰的相对强度大小基本相等。说明傅里叶变换红外光谱法可用于对良、恶性肺部组织进行鉴别诊断,有希望发展成为肺癌快速诊断的一种新方法。 相似文献
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化学蒸气光谱实时监测系统的信噪比分析 总被引:1,自引:1,他引:1
在建立化学蒸气辐射传输方程的基础上,着重讨论了一蒸气谱线具有洛化茨线形时傅里叶变换光谱仪(FTIR)的信噪比(SNR)和噪声等效浓度程长积(NECL)。给出了光谱系统综合性能参数:噪声等效光谱辐射度(NESR)表示的目标云团浓度程长积(CL)的灵敏度方程。最后对模拟剂DMMP的化学蒸气光谱的分辨率选取进行了讨论。 相似文献
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Kestrel公司已设计出一种装在飞机上的双波段红外傅里叶变换超光谱成像器,目前正在制造这台仪器。预定安装在Cessna206上的这台成像器具有一个15度的视场,其瞬时视场为1.0毫弧度。该仪器使用512个光谱通道,在2000cm^-1至3000cm^-1范围内,其目标光分辨率优于1.5cm^-1,在850cm^-1至1250cm^-1范围内则优于0.4cm^-1。为达到这些前所未有的光谱分辨率,仪器将采用各种光谱增强技术。光学系统的计算机模拟已演示出亚波数分辨率和超过900的信噪比。 相似文献
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红外吸收光谱是人们用以分析一种材料的化学成分的方法之一。由于傅里叶变换技术的引入,红外吸收光谱已被广泛用于分析分子的特性和数量。但即使如此,无论是常规的红外吸收光谱仪还是傅里叶变换红外吸收光谱仪,都需要花费时间进行复杂的计算才能获得样品的红外吸收光谱。本发明提供一种实时红外化学成像光谱仪器,它包 相似文献
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利用514.5 nm可见光氩离子激光器作为激发光源,运用显微共焦拉曼光谱技术,测试了不同品牌蓝色圆珠笔墨迹的拉曼谱图.根据拉曼谱图的特征峰的峰强、峰位及走势,简单快速地识别了不同品牌蓝色圆珠笔的墨迹,且同一种品牌墨迹经选择多点测试后拉曼谱图保持了较好的一致性.对同一品牌圆珠笔墨迹进行时间跟踪测试,时间跨度为一年半,结果发现它的拉曼光谱呈现出了一定规律,这为墨迹形成时间的量化提供了依据.该实验结果为鉴定蓝色圆珠笔墨迹种类提供了法庭科学依据,对涂改,添加,伪造合同和文书中的内容及签名提供了强有力的证据,其最大优点就在于对样品的无损性,其次还有快速、无需对样品预处理和测试方法简单等. 相似文献
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采用近红外透射法建立了一种灵芝孢子油识别方法。分别在灵芝孢子油中掺入葵花油、薏仁油、花生油、玉米油和食用调和油。这些掺杂油品的体积百分比范围为0-100%。采用近红外透射法进行测定。选择最佳的光谱波段,然后用偏最小二乘fPartialLeastSquares,PLS)法分别建立了定量分析模型。对于不同比例的掺杂油料,预测相对误差范围在-0.357-0.435之间。研究结果表明,基于化学计量学和近红外光谱技术的分析手段可以作为一种简便、快捷、准确、廉价的方法应用于油类品种识别和掺杂量检测中。 相似文献
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Ling Yan Changhong Liu Hao Qu Wei Liu Yan Zhang Jianbo Yang Lei Zheng 《Journal of Infrared, Millimeter and Terahertz Waves》2018,39(5):492-504
Terahertz (THz) technique, a recently developed spectral method, has been researched and used for the rapid discrimination and measurements of food compositions due to its low-energy and non-ionizing characteristics. In this study, THz spectroscopy combined with chemometrics has been utilized for qualitative and quantitative analysis of myricetin, quercetin, and kaempferol with concentrations of 0.025, 0.05, and 0.1 mg/mL. The qualitative discrimination was achieved by KNN, ELM, and RF models with the spectra pre-treatments. An excellent discrimination (100% CCR in the prediction set) could be achieved using the RF model. Furthermore, the quantitative analyses were performed by partial least square regression (PLSR) and least squares support vector machine (LS-SVM). Comparing to the PLSR models, the LS-SVM yielded better results with low RMSEP (0.0044, 0.0039, and 0.0048), higher Rp (0.9601, 0.9688, and 0.9359), and higher RPD (8.6272, 9.6333, and 7.9083) for myricetin, quercetin, and kaempferol, respectively. Our results demonstrate that THz spectroscopy technique is a powerful tool for identification of three flavonols with similar chemical structures and quantitative determination of their concentrations. 相似文献
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基于近红外光谱的舌诊疾病识别的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法.首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析(PCA)方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型.利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理想的预测精度.实验结果表明用PCA和GRNN相结合的方法对舌诊近红外光谱与疾病之间建立了较好的关联,对加强中医舌诊的客观化起到了很好的促进作用,为疾病的诊断提供了一种新的方法. 相似文献
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液态纯牛奶可见/近红外漫反射光谱PLS鉴别 总被引:1,自引:0,他引:1
利用可见/近红外光谱技术研究了一种液态纯牛奶品牌鉴别模型。首先利用近红外分析仪InfraXactTM获得3种品牌共90个样本的漫反射光谱,分别对其赋值,采用偏最小二乘法(PLS)建立鉴别模型;其次比较典型光谱散射预处理和数学预处理对建模的影响,探索到建模优化预处理方法为SNV+Detrending、5点间隙的一阶导数处理、5点平滑波长;实验结果表明,模型的RMSEC,Rc2,RMSEP,Bias和Rp2分别为0.515,0.937,0.561,0.296和0.912,对57个校正样本和30个独立预测样本进行鉴别,其准确率分别达到了100%和96.7%。 相似文献
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不同含水量劣变燕麦种子活力的近红外光谱分析 总被引:2,自引:0,他引:2
以不同含水量的燕麦种子为材料,将近红外光谱技术与主成分-马氏距离识别方法相结合,研究比较了经控制劣变处理后的燕麦种子的活力差异.结果表明,在选取4000cm-1~5050cm-1、5200cm-1~6790cm-1和7192cm-1~10000cm-1波长范围内的光谱数据和含水量为4.0%、10.0%、16.0%、22.0%时,用多元散射校正(MSC)预处理方法对选取的8个主成分进行预测的效果最佳,对校正样本和预测样本的鉴别率均可达到100%;在含水量为22.0%、28.0%、34.0%、40.0%时,用标准归一化预处理方法对选取的8个主成分进行预测的效果最佳,但仍有较高的误判数.在确定的种子含水量范围内,利用近红外技术可以准确地区别不同活力水平的燕麦种子. 相似文献
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基于BP神经网络的啤酒酒精度近红外光谱快速检测 总被引:4,自引:0,他引:4
以啤酒酒精度的快速测定为研究对象,采用误差反向传播算法(Back-Propagation,BP),结合主成分分析(PCA),构造了三层的神经网络结构,建立了PCA-BP神经网络模型,达到满意的预测精度,结果表明:使用BP神经网络方法后,验证集预测均方差、平均相对误差和回收率范围分别为0.114、1.131%和97.91%-104.59%,其效果优于PLS模型. 相似文献