CN110658178A - 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法 - Google Patents

一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110658178A
CN110658178A CN201910933251.8A CN201910933251A CN110658178A CN 110658178 A CN110658178 A CN 110658178A CN 201910933251 A CN201910933251 A CN 201910933251A CN 110658178 A CN110658178 A CN 110658178A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
lls
processed
background subtraction
subtraction method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910933251.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张胜甲
刘承惠
吴斌麟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Raman Medical Equipment Co Ltd
Original Assignee
Jiangsu Raman Medical Equipment Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Raman Medical Equipment Co Ltd filed Critical Jiangsu Raman Medical Equipment Co Ltd
Priority to CN201910933251.8A priority Critical patent/CN110658178A/zh
Publication of CN110658178A publication Critical patent/CN110658178A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/65—Raman scattering

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本发明提供了一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，包括：第一步骤：采用LLS算符对待处理数据进行预处理；第二步骤：在采用LLS算符对待处理数据进行预处理后，对预处理后的保存在变量里的信号进行SNIP处理，找出背底；第三步骤：从待处理数据中去除找出的背底。本发明提供的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法简单、快速、准确、稳定，对于采用此方法的拉曼实时分析技术，比如用于肿瘤探测和诊断的拉曼诊断技术有非常重要的作用。

Description

一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法
技术领域
本发明涉及光学领域以及化学分析领域，具体涉及一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法。
背景技术
拉曼光谱是一种基于拉曼散射的光谱技术，能够根据不同分子的指纹谱和特征峰来探测分析宏观物质里的分子水平的信息。拉曼峰的位置和分子振动模式的能量有关，而拉曼峰的强度则与分子在物质里的含量有关。因此拉曼光谱法可以作为一种非常精准的达到分子水平的分析化学成分和结构的重要工具。然而拉曼光谱也有其不足的地方。因为拉曼散射是一种光学的非线性效应，其信号往往非常弱。而在产生拉曼散射的同时，也产生了其他不同的光和物质相互作用的现象，尤其是荧光信号。因为荧光的频率或者波长同样也和入射光不同，会和拉曼信号重叠。荧光的信号相对于拉曼信号通常比较强。而且对于通常的拉曼技术，荧光的信号往往比拉曼更强。即使采用了共振拉曼，激发拉曼，红外拉曼等技术，其光谱的背底信号也往往不能忽略。因此扣除拉曼光谱的背底信号相当重要。然而，准确辨认然后扣除背底是相当困难的。
传统的去背底的方法有：
1)通过人为的观察来判断和记录背底，然后予以减除。这种方法主观性很强，没有统一的标准，很大得依赖于分析人员的经验。而且非常费时，所以对于大量光谱的分析不可行。
2)用多项式拟合和最小二乘法进行优化。这种方法产生的其实不是真正的背底。这样拟合出来的背底被扣除以后的光谱信号，不是真正的拉曼信号。因为拟合出来的多项式曲线是经过数据的“中心”而不是其底部。因此相减得到的谱线存在负值，而光谱的强度和化学成分的关系变得更加复杂。
3)用多项式拟合并通过优化特殊的代价函数比如Huber损失函数来拟合背底。因为这种方法同样是通过多项式函数拟合，其缺点包括:a)参数多，使用复杂；b)在对整体信号的拟合时候不能同时有效处理强度相差多个数量级的信号；c)涉及逆问题，运算更复杂，时间相对长，结果稳定性相对差。
4)其他自动拟合减除背底的方法。从设置的参数，计算的时间，得到的结果，和对不同实验条件下得到的拉曼光谱分析的稳定性来看，都存在不足的地方。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中存在上述缺陷，提供一种拉曼光谱荧光背底扣除法，采用了一种基于灵敏的非线性迭代剥峰算法(Statistics-sensitiveNonlinear Iterative Peak-clipping，SNIP)技术的背底拟合方法。SNIP技术原来用于分析地球科学中的PIXE谱(粒子激发X射线荧光光谱)。本发明是首次将此方法用于拉曼光谱的荧光背底的拟合和扣除。这种方法的优点是简单、快速、准确、稳定，对于采用此方法的拉曼实时分析技术，比如用于肿瘤探测和诊断的拉曼诊断技术有非常重要的作用。
根据本发明，提供了一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，包括：
第一步骤：采用LLS算符对待处理数据进行预处理；
第二步骤：在采用LLS算符对待处理数据进行预处理后，对预处理后的保存在变量里的信号进行SNIP处理，找出背底；
第三步骤：从待处理数据中去除找出的背底。
优选地，LLS算符指的是对数据先开平方，然后求两次自然对数；LLS的公式为：其中y(i)是待处理信号在第i个通道的强度，V(i)是LLS处理后的信号。
优选地，第二步骤包括：
设初始数据V0，在进行p次操作后的数据为Vp，而进行p-1次操作后的数据为Vp-1，先计算出Vp-1(i-p)和Vp-1(i+p)的平均值，然后与Vp-1(i)进行比较找出最小值，把此最小值作为新的Vp(i)，其表达式为：
Vp(i)＝mi n{1/2(Vp-1(i-p)+1/2Vp-1(i+p),Vp-1(i)}
其中1≤p≤m，m为预先设定的总操作次数，Vp是LLS操作后的数据的背底；
接下来从Vm转化成原始数据的背底。
优选地，所述用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法用于分析化学成分。
优选地，所述用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法用于肿瘤探测。
本发明提供的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法简单、快速、准确、稳定，对于采用此方法的拉曼实时分析技术，比如用于肿瘤探测和诊断的拉曼诊断技术有非常重要的作用。
附图说明
结合附图，并通过参考下面的详细描述，将会更容易地对本发明有更完整的理解并且更容易地理解其伴随的优点和特征，其中：
图1示意性地示出了根据本发明优选实施例的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法的总体流程图。
需要说明的是，附图用于说明本发明，而非限制本发明。注意，表示结构的附图可能并非按比例绘制。并且，附图中，相同或者类似的元件标有相同或者类似的标号。
具体实施方式
为了使本发明的内容更加清楚和易懂，下面结合具体实施例和附图对本发明的内容进行详细描述。
图1示意性地示出了根据本发明优选实施例的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法的总体流程图。
如图1所示，根据本发明优选实施例的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法包括：
第一步骤S1：在进行SNIP计算之前，首先采用LLS算符对待处理数据进行预处理；
其中，LLS算符指的是对数据先开平方，然后求两次自然对数；LLS的公式为：
Figure BDA0002220906940000041
其中y(i)是待处理信号(待处理数据)在第i个通道的强度，V(i)是LLS处理后的信号(数据)。使用LLS算符可以同时分析强度相差多个数量级的信号，能更好去除背底。
第二步骤S2：在采用LLS算符对待处理数据进行预处理后，对预处理后的保存在变量里的信号进行SNIP处理，找出背底；
具体地，例如，第二步骤S2可包括下述步骤：
设初始数据V0(变量里的信号)，在进行p次操作后的数据为Vp，而进行p-1次操作后的数据为Vp-1，先计算出Vp-1(i-p)和Vp-1(i+p)的平均值，然后与Vp-1(i)进行比较找出最小值，把此最小值作为新的Vp(i)。其表达式为：
Vp(i)＝mi n{1/2(Vp-1(i-p)+1/2Vp-1(i+p),Vp-1(i)}
其中1≤p≤m，m为预先设定的总操作次数(m为本方法中唯一的参数)，Vp就是LLS操作后的数据的背底。接下来从Vm(简称V)转化成原始数据的背底。其公式为：
b(i)＝{exp[exp(V(i))-1]-1}2-1。
上述的做法是p从1升到m。另外，由于V的长度有限，考虑到边界的问题，在下面的代码中，p从m降到1，其过程和上述方法类似。这样Vp在靠近边界的数值能尽可能得被Vp-1次覆盖到。
在本发明中：1)用LLS操作，可以使得强度相差多个数量级的信号同时有效处理。2)用SNIP的方法，可以针对局域的信号找出背底，而不是对整个数据或者一个范围内的数据进行拟合，这样不同位置不同强度的信号不会互相影响。3)SNIP只有一个参数，方法简单。4)速度快。5)不涉及逆问题，结果稳定。6)很容易扩展到二维、三维甚至更高维的数据。
第三步骤S3：从待处理数据中去除找出的背底。
因为本发明提供的方法只涉及一个自由参数m，也就是SNIP操作的次数，而且此计算过程不涉及解逆问题的拟合迭代过程，所以此方法简单，快速，可靠。而LLS操作使得相差多个数量级的弱信号和强信号的背底能同时有效扣除。
【核心源代码及注解】
为了使得本领域技术人员可以更好地理解本发明的原理，提供了如下示例源代码。如下提供的示例源代码是基于
Figure BDA0002220906940000052
MATLAB平台的代码。而此方法可以在任何语言下实现。这里的代码是用于分析一维的信号。依据同样的原理，本方法可以推广到二维，三维或更高维的数据。下面代码中％表示其后的内容为注解。
Figure BDA0002220906940000051
Figure BDA0002220906940000061
需要说明的是，除非特别指出，否则说明书中的术语“第一”、“第二”、“第三”等描述仅仅用于区分说明书中的各个组件、元素、步骤等，而不是用于表示各个组件、元素、步骤之间的逻辑关系或者顺序关系等。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (5)

1.一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，其特征在于包括：
第一步骤：采用LLS算符对待处理数据进行预处理；
第二步骤：在采用LLS算符对待处理数据进行预处理后，对预处理后的保存在变量里的信号进行SNIP处理，找出背底；
第三步骤：从待处理数据中去除找出的背底。
2.根据权利要求1所述的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，其特征在于，其中，LLS算符指的是对数据先开平方，然后求两次自然对数；LLS的公式为：
Figure FDA0002220906930000011
其中y(i)是待处理信号在第i个通道的强度，V(i)是LLS处理后的信号。
3.根据权利要求1或2所述的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，其特征在于，第二步骤包括：
设初始数据V0，在进行p次操作后的数据为Vp，而进行p-1次操作后的数据为Vp-1，先计算出Vp-1(i-p)和Vp-1(i+p)的平均值，然后与Vp-1(i)进行比较找出最小值，把此最小值作为新的Vp(i)，其表达式为：
Vp(i)＝min{1/2(Vp-1(i-p)+1/2Vp-1(i+p),Vp-1(i)}
其中1≤p≤m，m为预先设定的总操作次数，Vp是LLS操作后的数据的背底；
接下来从Vm转化成原始数据的背底。
4.根据权利要求1或2所述的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，其特征在于，所述用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法用于分析化学成分。
5.根据权利要求1或2所述的用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法，其特征在于，所述用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法用于肿瘤探测。
CN201910933251.8A 2019-09-29 2019-09-29 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法 Pending CN110658178A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910933251.8A CN110658178A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910933251.8A CN110658178A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110658178A true CN110658178A (zh) 2020-01-07

Family

ID=69039785

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910933251.8A Pending CN110658178A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110658178A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112161966A (zh) * 2020-09-29 2021-01-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103018194A (zh) * 2012-12-06 2013-04-03 江苏省质量安全工程研究院 基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法
CN107831157A (zh) * 2017-10-24 2018-03-23 西安电子科技大学 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN108241845A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 同方威视技术股份有限公司 用于扣除谱图本底的方法和通过拉曼谱图识别物质的方法
US20180355399A1 (en) * 2015-11-27 2018-12-13 bioMérieux Method for determining the reaction of a microorganism to its exposure to a chemical compound
CN109270045A (zh) * 2018-08-10 2019-01-25 东北大学 一种用于拉曼光谱的快速荧光背景抑制方法
CN109305661A (zh) * 2017-07-27 2019-02-05 南京工业大学 一种制备正交晶系黑磷单晶的方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103018194A (zh) * 2012-12-06 2013-04-03 江苏省质量安全工程研究院 基于背景估计的非对称最小二乘基线校正方法
US20180355399A1 (en) * 2015-11-27 2018-12-13 bioMérieux Method for determining the reaction of a microorganism to its exposure to a chemical compound
CN108241845A (zh) * 2016-12-26 2018-07-03 同方威视技术股份有限公司 用于扣除谱图本底的方法和通过拉曼谱图识别物质的方法
CN109305661A (zh) * 2017-07-27 2019-02-05 南京工业大学 一种制备正交晶系黑磷单晶的方法
CN107831157A (zh) * 2017-10-24 2018-03-23 西安电子科技大学 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN109270045A (zh) * 2018-08-10 2019-01-25 东北大学 一种用于拉曼光谱的快速荧光背景抑制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RYAN CG ETC.: "SNIP, A STATISTICS-SENSITIVE BACKGROUND TREATMENT FOR THE QUANTITATIVE-ANALYSIS OF PIXE SPECTRA IN GEOSCIENCE APPLICATIONS", 《NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH SECTION B-BEAM INTERACTIONS WITH MATERIALS AND ATOMS》 *
尹旺明等: "基于SNIP算法扣除γ能谱本底的探讨及应用", 《东华理工大学学报(自然科学版)》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112161966A (zh) * 2020-09-29 2021-01-01 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Koch et al. Iterative morphological and mollifier‐based baseline correction for Raman spectra
US11493447B2 (en) Method for removing background from spectrogram, method of identifying substances through Raman spectrogram, and electronic apparatus
He et al. Baseline correction for Raman spectra using an improved asymmetric least squares method
Ballew et al. An error analysis of the rapid lifetime determination method for the evaluation of single exponential decays
Hu et al. A background elimination method based on wavelet transform for Raman spectra
Li et al. Morphological weighted penalized least squares for background correction
US10001410B2 (en) Quantitative elemental profiling in optical emission spectroscopy
JP6091493B2 (ja) 試料に存在する成分を決定するための分光装置と分光法
US7337066B2 (en) System and method for automated baseline correction for Raman spectra
MX2007000064A (es) Eliminacion automatica del fondo para los datos de entrada.
US20140046630A1 (en) Spectroscopic apparatus and methods
EP2912419A1 (en) Spectroscopic apparatus and methods
CN103534565B (zh) 通过多项式拟合估计光谱数据中的背景辐射
US10718713B2 (en) Unknown sample determining method, unknown sample determining instrument, and unknown sample determining program
JP6896906B2 (ja) 分光画像データ処理装置および２次元分光装置
CN107831157B (zh) 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN107991285B (zh) 测试对象安全性检测方法和测试对象安全性检测设备
CN106404743A (zh) 一种结合拉曼光谱和近红外光谱的探测方法及探测装置
CN110530914A (zh) 土壤重金属检测系统及检测方法
Chen et al. A Raman peak recognition method based automated fluorescence subtraction algorithm for retrieval of Raman spectra of highly fluorescent samples
US20150025847A1 (en) Quantitative elemental profiling in optical emission spectroscopy
CN110658178A (zh) 一种用于拉曼光谱的荧光背底扣除方法
JP6995361B2 (ja) クロマトグラフのデータ処理装置、データ処理方法、およびクロマトグラフ
Mirz et al. Optimization and quantification of the systematic effects of a rolling circle filter for spectral pre-processing
Wang et al. Missing data recovery combined with Parallel factor analysis model for eliminating Rayleigh scattering in the process of detecting pesticide mixture

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200107