CN112834456A - 一种白芍的近红外在线质量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白芍的近红外在线质量检测方法，包括以下步骤：（1）样品制备：取不同产地、不同批次的白芍饮片样品；（2）近红外光谱数据采集：同时采集并记录白芍样品的近红外光谱图和白芍打粉后的近红外光谱图；（3）对光谱数据进行预处理：分别采用原始光谱、一阶求导、二阶求导、多元散射校正、矢量归一化或卷积平滑滤波，对打粉前后的白芍样品的近红外光谱数据进行预处理；（4）采用卷积神经网络（CNN）或偏最小二乘回归方法（PLSR）进行模型筛选，建立白芍定量校正模型。本发明方法操作快速、简单，所建立的模型准确可靠，可用于白芍饮片中芍药苷和水分含量的定量分析。
Description
技术领域
本发明属于药材检测技术领域；具体涉及一种基于偏最小二乘回归方法（PLSR）的白芍的近红外质量检测方法。
背景技术
白芍为毛茛科植物芍药Paeonia lactiflora Pall.的干燥根,具有养血调经、敛阴止汗、柔肝止痛、平抑肝阳之功效，临床常用于治疗血虚萎黄、月经不调、自汗、盗汗、胁痛、腹痛、四肢挛痛、头痛眩晕等。白芍化学成分主要包括单萜类、三萜类、挥发油类及黄酮类，其中单萜及其苷类成分发现的最多，包括芍药苷、羟基芍药苷、芍药内酯苷、苯甲酰芍药苷等20多种，它们也是白芍中最为主要的生理活性物质。现代药理学研究表明，白芍的药理作用主要包括抗炎、保肝、镇痛、养血等。
2020年版《中国药典》采用高效液相色谱法以芍药苷作为指标性成分对白芍饮片的质量进行控制与评价，水分采用烘干法测定。上述方法准确度高，但却在现实应用中难以满足企业大规模生产时饮片过程控制快速和高通量检测的需求。近年来，近红外光谱分析技术（Near-infrared spectroscopy, NIR）在中药分析行业得到了广泛的应用，尤其在对道地药材的质量把控中发挥了重要作用。结合化学计量法，近红外光谱法也可以用于中药材的含量测定。NIR可以提供化合物分子中含氢基团（OH、NH、CH）的倍频与合频吸收峰信息，化学计量学方法可以将近红外光谱的样品信息与标准方法测得的信息建立校正模型，从而实现对中药的快速鉴别和含量测定。因为傅里叶变换近红外（FT-NIR）分析技术具有分析速度快、分析效率高、样品无需特殊预处理、高通量等优点, 故更符合生产中过程控制在线、快速检测的要求，成为了中药饮片质量控制方面除药典方法外的有益补充。
本文以全国主要产区100批白芍饮片为研究对象，通过化学计量方法将近红外光谱分析技术（NIR）光谱与芍药苷、水分的含量值相关联，建立定量校正模型，可以对白芍饮片进行快速定量分析，有力服务于饮片生产的过程控制与质量评价。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提供了一种基于偏最小二乘回归方法（PLSR）的白芍的近红外质量检测方法。该方法操作快速、简单，所建立的模型准确可靠，可用于白芍饮片中芍药苷和水分含量的定量分析。
为实现以上目的，本发明提供的技术方案如下：
一种白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）样品制备：取不同产地、不同批次的白芍饮片样品；
（2）近红外光谱数据采集：同时采集并记录白芍样品的近红外光谱图和白芍打粉后的近红外光谱图；
（3）对光谱数据进行预处理：分别采用原始光谱、一阶求导、二阶求导、多元散射校正、矢量归一化或卷积平滑滤波，对打粉前后的白芍样品的近红外光谱数据进行预处理；
（4）采用卷积神经网络（CNN）或偏最小二乘回归方法（PLSR）进行模型筛选，建立白芍定量校正模型。
优选地，以上所述的一种白芍的近红外在线质量检测方法，步骤（4）采用卷积神经网络建立白芍定量校正模型时，卷积神经网络模型包括一层一维卷积池化层、一层二维卷积池化层和一层全连接层；一维卷积池化层将输入的一维向量转化成二维矩阵；一维卷积池化层包括一维卷积操作、激活操作与池化操作，其中一维卷积操作卷积核的数目为32个，大小为10*1，卷积的步长为6。并由修正线性单元（RectifiedLiner Unit，ReLU）完成激活操作，使神经网络中的神经元具有稀疏激活性；池化操作使用平均池化模型，每次取10*1的池化窗口，步长设为2；之后，将经过一维卷积池化层得到的二维矩阵输入至二维卷积池化层，并经过二维卷积操作、激活操作与二维池化操作，将其转化成多个二维矩阵；二维卷积操作中卷积核数目为64个，大小为10*32；将二维卷积池化层得到的二维矩阵输入至全连接层，输出一维高阶向量；
并采用学习率衰减机制，学习率初始值设为0.03，衰减指数为1/e，在网络训练的过程中随时间逐步衰减学习率进行动态调整，每层权重初始值服从标准差为0.1的零均值高斯分布。
优选地，以上所述的白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，步骤（2）中近红外光谱采集的方法为：取白芍样品粉末10 g于石英样品管中，填实并压平，或直接选取较平整的白芍饮片样品，使之与近红外漫反射光纤探头充分接触；测试环境温度为25 ℃，相对湿度为45 %~60 %，以仪器内置背景为参比，扣除背景，采集方式为积分球漫反射，波数区间在12000~4000 cm-1，分辨率为8 cm-1，扫描次数64次，每份样品扫描2次，取其平均光谱作为样品的近红外光谱。
优选地，以上所述的白芍的近红外在线质量检测方法，步骤（3）所述的对近红外光谱数据进行预处理的方法为卷积平滑滤波法。
优选地，以上所述的白芍的近红外在线质量检测方法，步骤（4）中，采用偏最小二乘回归方法（PLSR）建立白芍定量校正模型。
优选地，以上所述的白芍的近红外在线质量检测方法，偏最小二乘回归方法（PLSR）建立白芍定量校正模型的最佳参数为：
| 待测组分 | 预处理方法 | 波段/cm<sup>-1</sup> | 主因子数 |
| 水分 | 卷积平滑滤波法 | 5631.99~5057.22 | 7 |
| 芍药苷 | 卷积平滑滤波法 | 11993.05~3996.40 | 7 |
与现有技术比，本发明的技术优势在于：
1、相较于传统经验鉴别以及指标成分含量测定，本发明可实时、快速、无损地评判白芍的品质。
2、本发明为白芍质量控制提供新的质量检测方法，对市场白芍的质量监管提供新的科学依据，具有广阔的应用前景。
3、本发明采用傅里叶变换近红外（NIR）分析技术采集白芍饮片近红外光谱图，样品预处理方法包括打粉与直接测定，利用化学计量学方法对原始光谱进行预处理，优化主因子数并选择最佳波段，以偏最小二乘回归（PLSR）法建立NIR定量分析模型。验证结果表明，本发明提供的方法操作快速、简单，所建立的模型准确可靠，可用于白芍饮片中芍药苷和水分含量的定量分析。
附图说明
图1： 白芍饮片打粉后所采集近红外光谱图；
图2：白芍饮片直接测定所采集近红外光谱图；
图3 白芍样品（A）和对照品（B）测试典型色谱图（1.芍药苷）。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明进行说明，以使本发明技术方案更易于理解、掌握，但本发明并不局限于此。下述实施例中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法；所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得。
实施例1
1.实验材料
1.1实验药材
由南京海源中药饮片有限公司提供全国各主要产区白芍饮片样品共100批，具体信息如表1所示。
表1 100批白芍饮片的来源
| 产地 | 安徽亳州 | 河南商丘 | 河南周口 | 山东菏泽 |
| 数量 | 43 | 27 | 3 | 27 |
1.2实验仪器与试剂
Bruker-Tensor37傅里叶变换中、近红外光谱仪（德国Bruker公司），包括OPUS5.0软件、Pbs检测器；Waters e2695高效液相色谱仪（美国Waters公司）Waters2998紫外检测器；万分之一天平BSA2245-CW（北京赛多利斯科学仪器有限公司）；AG-285型十万分之一天平（瑞士METTLER TOLEDO公司）；KY-500E型超声波清洗器（昆山市超声仪器有限公司）；HH-6数显恒温水浴锅（常州国华电器有限公司）；Milli-Q超纯水仪（美国Millipore公司）；GeneSpeed X1微量离心机（基因生物技术国际贸易上海有限公司）。
芍药苷对照品（批号：X12A8C33672，纯度>98 %）购自上海源叶生物科技有限公司。磷酸为色谱纯（上海阿拉丁科技股份有限公司），乙腈为色谱纯（美国TEDIA有限公司），无水乙醇为分析纯（无锡市亚盛化工有限公司）。
2.实验方法与结果
2.1近红外光谱的采集
将100批白芍饮片样品打粉过5号筛，同时采集并记录样品打粉后测定和直接测定的近红外光谱图。具体操作为：取样品粉末约10 g于石英样品管中，填实并压平；或直接选取较平整的饮片样品，使之与近红外漫反射光纤探头充分接触。测试环境温度为25 ℃，相对湿度为45 %~60 %。以仪器内置背景为参比，扣除背景。采集方式为积分球漫反射，波数区间在12000~4000 cm-1，分辨率为8 cm-1，扫描次数64次，每份样品扫描2次，取其平均光谱作为样品的近红外光谱。样品打粉后与直接测定的近红外光谱图分别如图1与图2所示。
2.2 芍药苷的含量测定
2.2.1 供试品溶液的制备
取白芍粉末约0.1 g，精密称定，置50 mL量瓶中，加稀乙醇35 mL，超声处理（功率240 W，频率45 kHz)30分钟，放冷，加稀乙醇至刻度，摇匀，滤过，取续滤液，13000 r/min离心5分钟，上清液经0.22 μm微孔滤膜滤过，取续滤液，即得。每批样品平行制备2份。
2.2.2 对照品溶液的制备
精密称取芍药苷对照品适量于容量瓶中，加甲醇定容至刻度，摇匀，制得芍药苷对照品溶液（54.18 μg/mL），4 ℃保存备用。
2.2.3 色谱条件
流动相为A-乙腈：B-0.1 %磷酸水溶液（14∶86）；色谱柱：C18反相HPLC柱（WatersXBridge，4.6 × 250 mm，5 μm）；流速：1 mL/min；检测波长：230 nm；进样量10 μL。测试典型色谱图见图3。
2.3 水分测定
按照2020年《中国药典》四部水分测定法（通则0832）第二法烘干法测定100批样品中的水分含量。
3. 近红外光谱定量模型的建立
近红外光谱定量模型设计采用Python编程语言，集成开发环境为PyCharmCommunity，操作系统为Windows 7。
3.1 校正模型的选择
选择卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）与偏最小二乘回归方法（partial least squares regression，PLSR）进行模型筛选。
两种方法建模实验均以80 %样本为训练集，20 %样本为测试集。CNN的迭代为2000轮，数据选取近红外光谱的全体波段。PLSR数据同样选取近红外光谱的全体波段。选用均方误差（mean square error，MSE），均方根误差（root mean squared error，RMSE），平均绝对误差（mean absolute error，MAE）三个指标来评价模型的预测能力。指标值越接近0，提示预测结果越准确。计算结果见表2。为了消除PLSR方法随机性带来的影响，表2中数值为50次训练-预测结果的平均值。
由结果可知，无论是对水分还是对芍药苷含量的预测，PLSR方法均优于CNN方法。进一步比较样品预处理过程对于结果的影响时发现，饮片打粉后的预测结果优于直接测定。推测原因可能是打粉后样品质地均匀度更佳所致。由于深度学习方法CNN并没有表现出在图像处理等领域的优越性能，故选用PLSR方法，同时选择对饮片打粉后采集的近红外光谱图进一步处理，建立定量校正模型。
表2 CNN与PLSR方法评价指标对比
3.2 光谱数据的预处理
在建立定量校正模型之前，需要对原始光谱进行预处理，其目的在于降低测定过程中高频噪音、散射光、杂散光、样品状态和仪器响应等诸多因素的影响，提高模型的预测精准度。本发明采用的光谱预处理方法包括：原始光谱（Spectrum）、一阶求导(Firstderivative, 1stD)、二阶求导(Second derivative, 2stD)、多元散射校正(MSC)、矢量归一化（SNV）和卷积平滑滤波(Savitzky-Golay filter, S-G)，最终以预测均方差(RMSEP)为指标，筛选最优的光谱预处理方法。即：RMSEP值越小，提示预测效果越好，预处理方法更为合理。为了保证结果的公平性与可靠性，不同预处理方法的PLSR过程均重复50次，取50次实验结果的平均值（表3），发现对于打粉后水分和含量的模型建立均采用卷积平滑滤波（S-G）进行光谱预处理所得的模型预测效果最好。
表3 不同谱图预处理方法对于模型的影响
| 光谱预处理方法 | 水分 | 芍药苷 |
| Spectrum | 0.002548 | 0.004215 |
| 1stD | 0.005179 | 0.004831 |
| 2stD | 0.006161 | 0.005257 |
| MSC | 0.005651 | 0.006471 |
| SNV | 0.002703 | 0.004386 |
| S-G | 0.002422 | 0.004212 |
| MSC+SNV | 0.002686 | 0.004368 |
| S-G +MSC | 0.006514 | 0.009464 |
| S-G +SNV | 0.002771 | 0.004927 |
3.3 光谱波段的选择
选择合适的光谱波段，可以减少光谱中的多余信息，提高模型的预测精准度。本发明以R、均方根误差（RMSEP）和校正均方差（RMSEC）为依据，结果水分最佳波段为5631.99~5057.22 cm-1，芍药苷最佳波段为11993.05~3996.40 cm-1。在选取最佳波段时，所有波段的建模过程均重复50次以保证结果公平性与准确性。
3.4 主因子数的选择
利用PLSR方法建模时，不同的主因子数会对模型预测结果产生较大的影响。若主因子数过高，会产生“过拟合”的现象，但若主因子数过少，则利用的光谱信息过少。因此，本发明以R值和RMSEP值为指标考察主因子数对模型的影响，选取R值最接近1和RMSEP值最低时的主因子数。结果水分和芍药苷含量选取的主因子数均为7。在选取主因子数时，所有波段的建模过程均重复50次以保证结果公平性与准确性。
3.5 校正模型的优化结果
各校正模型的参数及评价指标如表4所示。
表4 校正模型参数及评价指标
| 待测组分 | 预处理方法 | 波段/cm<sup>-1</sup> | 主因子数 | <i>R</i> | RMSEP | RMSEC |
| 水分 | S-G | 5631.99~5057.22 | 7 | 0.951 | 0.00234 | 0.00200 |
| 芍药苷 | S-G | 11993.05~3996.40 | 7 | 0.802 | 0.00227 | 0.00335 |
3.6 模型的验证
另外各随机选取四批未参加建模的样品进行外部验证。将样品输入定量模型中，得到预测值，通过预测值与常规方法所得到的真实值的相对偏差来考察模型的预测能力（表5）。由表5可知，用于验证随机选取样品的水分和芍药苷含量模型预测值与真实值的相对偏差均小于5 %，说明预测结果准确，模型建立成功。
表5 验证集样品预测结果
上述详细说明是针对本发明其中之一可行实施例的具体说明，该实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）样品制备：取不同产地、不同批次的白芍饮片样品；
（2）近红外光谱数据采集：同时采集并记录白芍样品的近红外光谱图和白芍打粉后的近红外光谱图；
（3）对光谱数据进行预处理：分别采用原始光谱、一阶求导、二阶求导、多元散射校正、矢量归一化或卷积平滑滤波，对打粉前后的白芍样品的近红外光谱数据进行预处理；
（4）采用卷积神经网络（CNN）或偏最小二乘回归方法（PLSR）进行模型筛选，建立白芍定量校正模型。
2.根据权利要求1所述的一种白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，步骤（4）采用卷积神经网络建立白芍定量校正模型时，卷积神经网络模型包括一层一维卷积池化层、一层二维卷积池化层和一层全连接层；一维卷积池化层将输入的一维向量转化成二维矩阵；一维卷积池化层包括一维卷积操作、激活操作与池化操作，其中一维卷积操作卷积核的数目为32个，大小为10*1，卷积的步长为6，
并由修正线性单元（RectifiedLiner Unit，ReLU）完成激活操作，使神经网络中的神经元具有稀疏激活性；池化操作使用平均池化模型，每次取10*1的池化窗口，步长设为2；之后，将经过一维卷积池化层得到的二维矩阵输入至二维卷积池化层，并经过二维卷积操作、激活操作与二维池化操作，将其转化成多个二维矩阵；二维卷积操作中卷积核数目为64个，大小为10*32；将二维卷积池化层得到的二维矩阵输入至全连接层，输出一维高阶向量；
并采用学习率衰减机制，学习率初始值设为0.03，衰减指数为1/e，在网络训练的过程中随时间逐步衰减学习率进行动态调整，每层权重初始值服从标准差为0.1的零均值高斯分布。
3.根据权利要求1所述的白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，步骤（2）中近红外光谱采集的方法为：取白芍样品粉末10 g于石英样品管中，填实并压平，或直接选取较平整的白芍饮片样品，使之与近红外漫反射光纤探头充分接触；测试环境温度为25 ℃，相对湿度为45 %~60 %，以仪器内置背景为参比，扣除背景，采集方式为积分球漫反射，波数区间在12000~4000 cm-1，分辨率为8 cm-1，扫描次数64次，每份样品扫描2次，取其平均光谱作为样品的近红外光谱。
4.根据权利要求1所述的白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，步骤（3）所述的对近红外光谱数据进行预处理的方法为卷积平滑滤波法。
5.根据权利要求1所述的白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，步骤（4）中，采用偏最小二乘回归方法（PLSR）建立白芍定量校正模型。
6.根据权利要求5所述的白芍的近红外在线质量检测方法，其特征在于，偏最小二乘回归方法（PLSR）建立白芍定量校正模型的最佳参数为：
。
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|---|---|---|---|---|
| CN113917003A (zh) * | 2021-08-30 | 2022-01-11 | 浙江工业大学 | 一种白芷饮片中欧前胡素含量的检测方法 |
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|---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 贺敬霞等: "近红外光谱法快速测定白芍中芍药苷和水分的含量", 《中国实验方剂学杂志》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113917003A (zh) * | 2021-08-30 | 2022-01-11 | 浙江工业大学 | 一种白芷饮片中欧前胡素含量的检测方法 |
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