近红外光谱分析血清尿素氮的等距组合波长筛选与逐步剔除方法

本文主要探讨了一种结合近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy, NIR)分析技术和化学计量学方法，用于快速且无试剂的血清尿素氮(Serum Urea Nitrogen, SUN)检测。研究团队在Jinan University的光学工程学院和生物工程学院进行实验，提出了一个创新的分析策略。 研究的核心在于采用等距组合波长筛选(Equidistant Combination Wavelength Screening, EC-PLS)和分步淘汰法。这种方法通过将样本分割成多个部分，并计算它们的平均效应，以提高参数选择的稳定性和准确性。利用Norris导数滤波器与部分最小二乘法(Norris-PLS)多参数优化平台，研究人员精心挑选出最佳的工作模式，其中d值为2，s值为33，g值为15。这些参数的选择旨在最大程度地减少噪声干扰，提高模型的预测精度。 EC-PLS方法涉及四个关键参数：初始波长I、波长数量N、间隔宽度以及阶跃步长。通过对这些参数的细致调整，团队能够有效地减小模型复杂度，同时保持足够的信息包含度，使得近红外光谱数据能够在最短的波段范围内提供准确的SUN浓度测量。 该方法的优势在于其无创、快速、成本低且环境友好，避免了传统检测方法中可能需要的化学试剂和繁琐的样品处理步骤。这对于临床实验室和大规模筛查应用具有显著的价值。研究成果于2019年3月接收，6月接受并最终于7月发布，表明了其在实际应用中的可行性和科学价值。 这项工作展示了如何巧妙地结合光谱分析技术与统计学方法，为血清尿素氮的非侵入式快速检测提供了一个强大的工具，有助于提升医疗领域的诊断效率和准确性。