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    基于可視化仿生鼻的酮體標(biāo)志物檢測研究*

    2018-04-09 07:19:46羅小剛侯長軍霍丹群劉晏明
    傳感器與微系統(tǒng) 2018年4期
    關(guān)鍵詞:酮體比色丙酮

    易 鑫, 羅小剛, 侯長軍, 霍丹群, 劉晏明

    (重慶大學(xué) 生物工程學(xué)院,重慶 400044)

    0 引 言

    人體酮體水平在臨床上具有重要意義[1],能為醫(yī)生提供有效的診斷依據(jù)并能及時(shí)地遏制病情的進(jìn)一步惡化。對于潛在的酮癥患者,需要長期且頻繁的酮體水平監(jiān)測,特別是伴隨著當(dāng)前即時(shí)檢驗(yàn)(point-of-care testing,POCT)技術(shù)以及醫(yī)療儀器家用化的持續(xù)發(fā)展,迫切需要一種無創(chuàng)、直觀簡便的實(shí)驗(yàn)室外酮體檢測方法。

    當(dāng)前主流的酮體檢測方法中,如分光光度法、電化學(xué)方法、光譜分析法等等[2],存在著儀器昂貴、或者有創(chuàng)、或者需要專業(yè)技術(shù)人員操作等問題,更適用于臨床上或者實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的酮體水平檢測。據(jù)相關(guān)研究表明,人體呼出丙酮?dú)怏w與酮體水平密切相關(guān),可以作為反映酮體的重要標(biāo)志物用于酮癥的診斷及監(jiān)控[3]。

    結(jié)合當(dāng)前最新的基于光化學(xué)比色傳感器陣列的可視化仿生鼻技術(shù)在微量級目標(biāo)分析物檢測中所展示出的響應(yīng)速度快、高選擇性、高特異性、無創(chuàng)、檢測結(jié)果直觀可視化等特點(diǎn)[4~6],本文基于可視化仿生鼻技術(shù)對酮體標(biāo)志物丙酮?dú)怏w檢測進(jìn)行了深入研究,探索比色傳感器陣列與不同濃度丙酮?dú)怏w的顏色特征響應(yīng)關(guān)系,為人體酮體水平的實(shí)驗(yàn)室外檢測技術(shù)提供了一種新的研究思路和方法。

    1 檢測原理

    光化學(xué)比色傳感器陣列由多個(gè)具有非特異性化學(xué)傳感器單元以5×5或6×6等陣列形式組成。傳感器單元主要包括卟啉及卟啉衍生物、氧化還原劑以及pH指示劑等化學(xué)試劑,具有非常優(yōu)良的分子識別能力[7,8]。當(dāng)傳感器單元與目標(biāo)分析物發(fā)生分子間的相互作用時(shí),其吸收光譜發(fā)生改變[9],引起傳感器單元呈現(xiàn)不同的顏色變化。當(dāng)比色傳感器陣列與不同分析物反應(yīng)時(shí),其整體響應(yīng)會形成具有獨(dú)特模式的顏色響應(yīng)差值圖譜,即分析物的“指紋圖譜”[10]。

    當(dāng)前分析化學(xué)廣泛應(yīng)用的顏色空間應(yīng)用中,色度飽和度亮度(hue saturation intensity,HIS)顏色空間具備分量獨(dú)立性,易于圖像處理等特點(diǎn)[11],更重要的是,其H分量與可見光光譜信息的主波長有關(guān)[12]。理論上,通過H分量實(shí)現(xiàn)對物質(zhì)的定性或定量檢測與基于光譜信息的分析化學(xué)方法具有一定的類比性。綜上考慮,實(shí)驗(yàn)中所獲取的顏色信息需要通過式(1)轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間

    (1)

    2 實(shí)驗(yàn)

    2.1 實(shí)驗(yàn)裝置

    如圖1所示,整個(gè)實(shí)驗(yàn)裝置由三大子系統(tǒng)所構(gòu)成:上位機(jī)主控制系統(tǒng),如圖1(a),氣路循環(huán)系統(tǒng),如圖1(b)和下位機(jī)微控制系統(tǒng),如圖1(c)。配氣室所配置的一定濃度的目標(biāo)氣體在氣泵的引導(dǎo)下進(jìn)入反應(yīng)氣室,并與比色傳感器陣列發(fā)生循環(huán)反應(yīng),此時(shí)上位機(jī)主控制系統(tǒng)控制攝像頭抓取陣列反應(yīng)前后的圖像并獲取差值譜圖完成圖像分析。在反應(yīng)期間,下位機(jī)微控制系統(tǒng)協(xié)助主控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)氣泵、電磁閥和光源的控制,同時(shí)完成反應(yīng)環(huán)境的監(jiān)控。

    圖1 實(shí)驗(yàn)裝置示意

    2.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

    1)傳感器陣列制備

    實(shí)驗(yàn)前,根據(jù)需要篩選出對丙酮?dú)怏w選擇性較強(qiáng)的36種化學(xué)試劑,并利用微陣列點(diǎn)樣儀分別制備了5組,每組15張,共計(jì)75張同等規(guī)格類型的6×6比色傳感器陣列。使用前,所有制備好的比色傳感器陣列必須在充滿氮?dú)?N2)的密封容器中放置24 h。

    2)丙酮?dú)怏w配制

    健康人群呼出丙酮?dú)怏w的平均濃度含量在(0.49±0.2)×10-6水平范圍,而糖尿病患者的呼出丙酮?dú)怏w濃度水平則在1×10-6以上,酮癥酸中毒患者的呼出丙酮?dú)怏w濃度甚至可以高達(dá)20×10-6以上。因此,為了模擬出酮癥患者呼出丙酮?dú)怏w的濃度范圍,實(shí)驗(yàn)前,利用99 %的氮?dú)?重慶晉升氣體生產(chǎn))將99 %的丙酮分析純(重慶川東化工生產(chǎn))分別稀釋得到10×10-6,40×10-6,80×10-6,120×10-6,200 ×10-6等5個(gè)濃度水平的丙酮?dú)怏w,并使用氣相色譜儀對各濃度丙酮?dú)怏w樣本進(jìn)行了定標(biāo)。

    3)檢測參數(shù)設(shè)置與數(shù)據(jù)預(yù)處理

    在丙酮?dú)怏w檢測實(shí)驗(yàn)中,反應(yīng)時(shí)間設(shè)置為6 min,同時(shí)在反應(yīng)中分15個(gè)不同時(shí)刻抓取比色傳感器陣列的反應(yīng)圖像(時(shí)間點(diǎn)分別為0.25,0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,2.00,2.50,3.00,3.50,4.00,4.50,5.00,5.50,6.00 min等)。

    待丙酮?dú)怏w與比色傳感器陣列充分反應(yīng)后,根據(jù)式(2)分別獲取對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)陣列圖像反應(yīng)前后的顏色差值信息ΔHSI

    (2)

    式中Ht,St,It分別為反應(yīng)后某一時(shí)刻陣列點(diǎn)的色調(diào)值、飽和度值、亮度值;H0,S0,I0為反應(yīng)前陣列點(diǎn)的顏色分量值。ΔHSI具有唯一性,是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)氣體分析檢測的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 HSI特征動態(tài)響應(yīng)分析

    如圖2(a)所示,比色傳感器陣列與不同濃度丙酮?dú)怏w反應(yīng)中,主要由坐標(biāo)分別為(2,1),(3,1),(3,2),(4,5),(5,4)等5個(gè)傳感器單元產(chǎn)生顏色響應(yīng)。實(shí)驗(yàn)分析中主要考慮該5個(gè)傳感器單元的HSI差值特征。為了描述比色傳感器陣列的HSI差值特征動態(tài)響應(yīng)過程,可以通過式(3)來表示t時(shí)刻傳感器陣列在H,S,I3個(gè)分量上的響應(yīng)強(qiáng)度

    (3)

    式中 ΔHt(2,1)為t時(shí)刻坐標(biāo)為(2,1)的陣列點(diǎn)H分量的特征響應(yīng)值;ΔSt(2,1),ΔIt(2,1)等類推。

    實(shí)驗(yàn)中,統(tǒng)計(jì)了各濃度丙酮?dú)怏w15次平行樣本檢測中H,S,I分量響應(yīng)強(qiáng)度的均值作為對應(yīng)濃度丙酮?dú)怏w的整體響應(yīng)強(qiáng)度。通過上述操作,獲得了如圖2所示不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI差值動態(tài)響應(yīng)曲線。

    圖2 不同濃度丙酮?dú)怏wHSI差值特征動態(tài)響應(yīng)特性

    可知HSI差值動態(tài)響應(yīng)曲線在5 min后逐漸趨于平緩,表明6 min時(shí)傳感器陣列與丙酮?dú)怏w的反應(yīng)過程已經(jīng)基本達(dá)到平衡,提示該時(shí)刻的HSI特征響應(yīng)圖譜可以作為對應(yīng)濃度丙酮的特征圖譜進(jìn)行后續(xù)的特征分析。通過圖中不同濃度丙酮所對應(yīng)顏色分量(ΔH,ΔS,ΔI)的變化趨勢表明丙酮濃度與顏色信息變化不存在簡單的線性關(guān)系。

    3.2 HSI特征聚類分析

    如圖3所示為傳感器陣列與不同濃度丙酮?dú)怏w反應(yīng)6 min后所得到的HSI差值特征圖譜, 5個(gè)傳感器單元的顏色特征信息組成了5×3=15維的特征向量數(shù)據(jù)??紤]到統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在高維數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)良效果,實(shí)驗(yàn)中選擇了其中的層次聚類分析法對不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI差值特征進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。

    圖3 不同濃度丙酮?dú)怏wHSI差值特征圖譜

    實(shí)驗(yàn)中5種濃度,每個(gè)濃度得到15個(gè)平行樣本檢測數(shù)據(jù),每個(gè)濃度隨機(jī)抽取其中的5個(gè)樣本數(shù)據(jù),共計(jì)25個(gè)樣本的HSI差值特征向量數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類分析。聚類分析中選擇了常用的離差平方和法作為聚類準(zhǔn)則,同時(shí)選擇了n維向量下的歐氏距離作為類間距離的統(tǒng)計(jì)方式,最終的分析結(jié)果如圖4所示。

    圖4 不同濃度丙酮?dú)怏wHSI差值特征的層次聚類樹狀圖

    可知,層次聚類分析方法大體上將25個(gè)樣本劃分成了5個(gè)大類,但并未完全實(shí)現(xiàn)相同濃度氣體樣本的聚類,其結(jié)果與預(yù)期的聚類效果相距甚遠(yuǎn)。雖然圖3中所示的不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI差值特征圖譜在視覺效果上所表現(xiàn)出來的差異比較明顯,但在實(shí)際的聚類分析中仍然出現(xiàn)了錯誤分類。

    HSI差值特征數(shù)據(jù)聚類失敗的主要原因可能是聚類中僅僅考慮了樣本間的距離,但實(shí)驗(yàn)中所得到的不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI差值特征數(shù)據(jù)之間的差異非常小,因此,很有可能出現(xiàn)將不同濃度氣體錯誤歸為一類的情況。此外,HSI特征動態(tài)響應(yīng)分析結(jié)果中表明:HSI差值特征與丙酮?dú)怏w濃度存在著非線性的關(guān)系,而層次聚類分析法作為線性分類方法可能無法解決這種非線性關(guān)系映射問題。

    3.3 基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的HSI特征識別

    1) 網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

    建立反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)HSI差值特征到丙酮濃度的映射關(guān)系,根據(jù)輸入、輸出數(shù)據(jù)的特征確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,主要包括輸入層、隱含層、輸出層以及激勵函數(shù)等參數(shù)的確定[15]。最終確定的參數(shù)如表1所示。

    表1 本文采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

    2)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

    從實(shí)驗(yàn)中所獲得的5組不同濃度實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中各自隨機(jī)抽取13個(gè)平行樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集開始進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,剩余的2個(gè)平行樣本數(shù)據(jù)作為測試集進(jìn)行模型驗(yàn)證。

    3)識別結(jié)果與分析

    為了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)所建立的網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,將各濃度丙酮?dú)怏w的測試集數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行HSI特征識別,識別結(jié)果如表2所示。

    表2 不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI特征識別結(jié)果

    可知:所有測試集樣本的識別濃度和實(shí)際濃度的平均相對誤差為6.67 %,滿足相對誤差小于10 %的要求。這表明實(shí)驗(yàn)中所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了HSI差值特征到丙酮?dú)怏w濃度的非線性映射關(guān)系。當(dāng)然,表2中序號分別4,6,8的3個(gè)樣本測試中,識別結(jié)果的相對誤差分別高達(dá)32.4 %,10.35 %,10.14 %。說明本文用于建立網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)還需要進(jìn)一步豐富。

    4 結(jié) 論

    本文基于可視化仿生鼻對酮體標(biāo)志物丙酮?dú)怏w進(jìn)行了檢測,并針對不同濃度丙酮?dú)怏w的HSI差值特征進(jìn)行了動態(tài)響應(yīng)分析、層次聚類分析以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別等。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明:丙酮?dú)怏w濃度與傳感器陣列的HSI特征響應(yīng)存在非線性關(guān)系,層次聚類分析無法完全實(shí)現(xiàn)相同濃度氣體數(shù)據(jù)的最優(yōu)聚類,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則較好地實(shí)現(xiàn)了不同丙酮?dú)怏w濃度的識別,識別結(jié)果的整體相對誤差為6.67 %。由此可見:可視化仿生鼻技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)酮體標(biāo)志物丙酮?dú)怏w的有效識別,為實(shí)驗(yàn)室外酮體檢測方法提供了新的研究方向,但目前該研究還有待完善,如特征識別中訓(xùn)練樣本的多樣化、精細(xì)化以及色調(diào)H值變化與光譜信息變化的類比性研究等。

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