新方法：自适应消解荧光背景提升生物活体拉曼光谱分析

本文主要探讨了在拉曼光谱分析中，如何有效地消除荧光背景噪声，以提高生物活体样本的分析精度。传统的拉曼光谱测量，特别是在生物样本中，常常受到荧光背景噪声的严重影响，这导致光谱复杂，降低了信号的质量。针对这一问题，作者提出了一种新颖的信号处理方法——基于信号极小极大值自适应缩放的荧光背景消除技术。 这种方法首先利用了荧光背景和生物信号在峰强度与质量分数之间不同的关系，通过识别和分离这些特性，实现对背景噪声的有效抑制。同时，通过对单个光谱与混合光谱的比较，验证了这种方法的有效性，证明它能够在保持信号完整性的同时，有效地去除荧光背景。 文章进一步通过与传统的多项式拟合基线校正方法进行了对比实验，结果显示，新方法在消除荧光背景的同时，对弱拉曼特征峰的保留更优，从而提高了拉曼成像的信噪比和分辨率。例如，通过选择血红蛋白的特征峰1549 cm-1，研究者成功地展示了血液在活体小鼠耳朵组织中的二维和三维分布，相较于传统处理方法，新的背景消除技术能提供更清晰、更准确的拉曼图像。 这项研究不仅提供了一种实用的拉曼光谱荧光背景消除技术，而且对于生物医学领域，特别是在活体样本的实时监测和分析中具有重要意义。通过优化信号处理流程，可以提升拉曼光谱分析的精确度，为深入研究生物体内的分子结构和动态过程打开新的可能。