O2-PLS方法提升近红外血糖无损检测精度

本文主要探讨了"基于O2-PLS方法的血糖无损检测实验研究"。O2-PLS，即氧气偏最小二乘法（Oxygen Partial Least Squares），是一种在近红外光谱分析领域中常用的统计建模技术，尤其适用于处理复杂的光谱数据，如血糖检测。在该研究中，作者将O2-PLS应用到血糖无损检测中，目的是提高分析精度，减少非目标因素的干扰。 研究的核心是通过O2-PLS方法，有效地分离光谱矩阵和浓度矩阵中的目标变量（血糖浓度）和非目标变量，这样可以构建一个更为精确的校正模型。实验选择的样本包括成分逐渐增加的二元葡萄糖溶液、四元葡萄糖溶液和人体血浆，这些不同的复杂度能够测试模型在不同条件下的性能。 实验采用分组验证法对模型进行了评估，结果显示，无论是对于二元、四元还是血浆样本，O2-PLS模型的预测相关系数均达到0.999，这表明模型具有极高的预测准确性。预测均方根误差（RMSEP）分别为1.446 mg/dL、1.931 mg/dL和2.274 mg/dL，显示出O2-PLS模型的高精度，相较于传统的PLS方法，其预测精度受样品复杂性影响较小。 这一发现对于实际应用具有重要意义，特别是在医疗领域，如糖尿病患者的血糖监测，O2-PLS方法能提供一种无创、快速且准确的血糖测量手段，这对于早期诊断和管理疾病具有潜在的价值。此外，O2-PLS方法的优势还体现在其对复杂样本的处理能力，这使得它在其他领域，如食品科学或环境监测中也有广阔的应用前景。 这篇论文通过实验证明了O2-PLS方法在近红外血糖无损检测中的有效性，强调了其在处理复杂样品时的稳定性和优越性，为提高光谱分析技术在实际问题中的应用提供了新的可能。