不定光程影响近红外生化检测模型精度研究

"该研究探讨了近红外光谱无创生化检测中不定光程对模型精度的影响。通过实验发现，不定光程会导致模型预测精度显著下降，具体表现为交叉检验标准差（RMSECV）增大。然而，通过采用多元散射校正算法，可以有效地校正这种误差，提高模型的预测精度。" 近红外光谱技术是一种非破坏性的分析手段，广泛应用于生物化学成分的无创检测，如血液中的蛋白质含量分析。在实际应用中，由于生理条件的限制，获取的样本光程可能各不相同，即存在不定光程问题。这使得光谱数据的分析和模型建立面临挑战，因为光程差异会影响光谱特征的强度和形状，从而影响模型的预测能力。 本研究中，研究人员通过配制模拟血清样品，使用可变光程样品池和傅里叶光谱仪，分别在固定光程和不定光程条件下测量样本的近红外光谱。以血清白蛋白为例，构建定标模型，并比较两组模型的预测精度。结果表明，不定光程组的模型预测精度显著降低，RMSECV从110.0 mg/dL增加到156.0 mg/dL，意味着模型的准确性下降。 为了改善这种情况，研究者采用了多元散射校正算法对光谱数据进行预处理。经过校正后，RMSECV降低到98.1 mg/dL，模型的预测性能得到了显著提升。这验证了适当的数据预处理方法对于纠正不定光程带来的误差以及提高模型预测准确性的关键作用。 此研究强调了在近红外光谱分析中控制或校正光程差异的重要性，特别是在无创生化检测领域。通过多元散射校正等预处理技术，可以有效提升模型的稳定性和预测能力，为临床和其他相关应用提供了理论支持和技术参考。