CN116908113A - 基于高光谱成像技术鉴别四种半夏炮制品种的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于中药饮片鉴别领域，公开了一种基于高光谱成像技术鉴别四种半夏炮制品种的方法。该方法包括收集半夏样品；使用高光谱成像设备采集半夏样品的高光谱数据；对高光谱数据进行校正，提取校正高光谱数据的ROI区域，建立半夏样品数据集；采用标准正态变换对所述半夏样品数据集进行预处理，并采用随机森林方法进行训练和测试，构建半夏炮制品种鉴别模型；通过半夏炮制品种鉴别模型实现对半夏炮制品种的鉴定。本发明可以实现快速、无损、直观、准确地鉴别不同的半夏炮制品，有效地提高不同半夏炮制品的利用效率，并为临床应用提供科学、合理的数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及中药饮片鉴别领域，尤其是涉及基于高光谱成像技术鉴别四种半夏炮制品种的方法。
背景技术
半夏为天南星科植物半夏Pinellia ternate(Thunb.)Breit.的干燥块茎，半夏作为一味常用的大宗中药材，始载于《神农本草经》，主产于贵州、四川、山东、河南、湖北、安徽等地。其功效广泛，药理作用丰富，在中药饮片中具有重要地位。半夏药材味辛，性温，有毒。归脾、胃、肺经。具有燥湿化痰、降逆止呕、消痞散结的功效。现代药理研究证明半夏有镇吐、镇咳祛痰、抗癌、抗生育抗早孕、抗心律失常等作用。
半夏最早收载于《神农本草经》，列为下品，距今2000多年。历代医药书籍中有许多关于半夏炮制方法的记载，包括治半夏、净制、切制、熬制等不同的炮制方法和要求。2020年版《中国药典》中收载的半夏炮制品有生半夏、法半夏、姜半夏、清半夏4种，生半夏炮制规定为用时捣碎。法半夏炮制规定为取半夏，大小分开，用水浸泡至内无干心，取出；另取甘草适量，加水煎煮二次，合并煎液，倒入用适量水制成的石灰液中，搅匀，加入上述已浸透的半夏，浸泡，每日搅拌1～2次，并保持浸液pH值12以上，至剖面黄色均匀，口尝微有麻舌感时，取出，洗净，阴干或烘干，即得。每100kg净半夏，用甘草15kg、生石灰10kg。姜半夏炮制规定为取净半夏，大小分开，用水浸泡至内无干心时，取出；另取生姜切片煎汤，加白矾与半夏共煮透，取出，晾干，或晾至半干，干燥；或切薄片，干燥。每100kg净半夏，用生姜25kg、白矾12.5kg。清半夏炮制规定为取净半夏，大小分开，用8％白矾溶液浸泡或煮至内无干心，口尝微有麻舌感，取出，洗净，切厚片，干燥。每100kg净半夏，煮法用白矾12.5kg，浸泡法用白矾20kg。此外，也有一些半夏饮片炮制的地方习用方法，如半夏曲、麸炒半夏曲、醋炒半夏、胆炒半夏、砂炒半夏、京半夏等品种。
在众多的半夏炮制品中，半夏、清半夏、姜半夏和法半夏这四种饮片沿用至今并被广泛使用，且被2020年版《中国药典》所收载，因此我们选择这四种半夏炮制品种进行高光谱分析与鉴定。
半夏经过不同的方法炮制后，其化学成分和临床功效均有改变。与生半夏相比，清半夏、法半夏、姜半夏炮制后生物碱、草酸钙针晶、半夏蛋白等成分含量减少，刺激性降低，达到了炮制减毒的目的。清半夏经白矾炮制后，增加了半夏燥湿化痰的功效。姜半夏引入新的成分6-姜辣素，增加了姜半夏温中止呕、镇咳的功效，法半夏中引入甘草酸铵、甘草苷，消除半夏麻辣感，也可协调半夏的祛痰、止咳作用，扩大了半夏临床用药范围。
有多种方法可以用于鉴别半夏品种，如理化鉴别法、红外光谱法、高效液相色谱法、电子鼻和电子舌生物传感器法等等。目前已有一些关于光学检测器鉴别半夏及其伪品的报道，但目前已知的检测方法如高效液相色谱法、电子鼻、电子舌等大都无法维持半夏药材的完整性，且检测方法不够便捷，不利于普及。目前并未有使用高光谱检测方法鉴别半夏炮制品的相关报道。
因此我们迫切地需要一种能快速、无损、直观、准确的技术鉴别不同炮制品种的半夏饮片，以便于后期服务临床和生产。
发明内容
本发明目的在于提供一种能快速、无损、直观、准确的鉴别半夏炮制品种的方法。
为实现上述目的，本发明基于高光谱成像技术采取下述技术方案：
本发明所述的基于高光谱成像技术鉴别半夏炮制品种的方法包括以下步骤：
S1，收集半夏样品；
S2，使用高光谱成像设备采集所述半夏四种饮片样品的高光谱数据；
S3，使用所述高光谱成像设备自带校正软件对所述高光谱数据进行校正，得到原始高光谱数据；
S4，对所述原始高光谱数据进行黑白板校正，并计算原始高光谱数据的相对反射率，获得校正高光谱数据；
S5，提取所述校正高光谱数据的ROI区域，计算平均光谱反射率，建立半夏样品数据集；
S6，采用标准正态变换对步骤S5所述半夏样品数据集进行预处理，将预处理后的样品数据集中随机的80％数据划分为训练集，剩余的20％数据划分为测试集；
S7，采用随机森林方法对步骤S6所述预处理后的样品数据集进行训练和测试，构建半夏炮制品种鉴别模型；
S8，通过所述半夏炮制品种鉴别模型比对实现对半夏炮制品种的定性鉴定。
进一步地，所述高光谱数据的波段范围为400-1000nm。
进一步地，所述相对反射率计算公式为：
其中In表示样本的相对反射率，Ir表示样本的原始光谱反射率，Id表示黑板光谱反射率，Iw表示白板光谱反射率。
本发明所述半夏炮制品种包括生半夏、清半夏、姜半夏和法半夏这四种饮片。
本发明中所说的高光谱成像是一种可以捕获和分析一片空间区域内逐点上光谱的精细技术。由于可以检测到单个对象不同空间位置上的独特光谱“特征”，因此高光谱成像技术可以检测到在人眼视觉上无法区分的物质。药用植物和中药饮片的理化性质不同，使其对波长的吸收和反射也不同，从而导致其光谱特征不同，因此不同的药用植物和中药饮片包含其特有的光谱，这些人眼无法看到的光谱信息可以通过高光谱成像技术进行甄别区分，从而为计算机智能可视化鉴别中药提供可行性。
本发明优点在于：通过高光谱成像技术快速无损地采集半夏不同炮制品样本的高光谱数据，并通过图像处理提取出对应样本的光谱信息，对高波段下的半夏饮片数据通过标准正态变换的预处理方法，利用随机森林方法建立半夏炮制品种鉴别模型，结合机器学习实现快速、无损、直观、准确地鉴别半夏不同炮制饮片，准确率能达到95.23％。为促进和合理应用半夏不同炮制规格的饮片提供新的鉴别方法和科学依据。
附图说明
图1是本发明所述基于高光谱成像技术鉴别半夏不同饮片的流程图。
图2是本发明所述方法中校正后的半夏不同饮片样品图示例，其中，a-生半夏,b-法半夏，c-姜半夏,d-清半夏。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，本发明所述的基于高光谱成像技术鉴别半夏不同饮片地方法，包括以下步骤：
S1，收集半夏样品；
本实施例所用的半夏样品来源于甘肃山绛县所产的不同炮制品种的半夏，样品由郑州大学药学院从产地收集，统一干燥保存，详细的半夏原药材样品数据如下表1：
表1
S2，使用高光谱成像设备采集上述半夏样品的高光谱数据；
本实施例所用的高光谱成像设备为HySpex系列高光谱成像光谱仪，其组成主要由2个卤钨灯、CCD探测仪以及SN0605 VNIR与N3124 SWIR两个镜头，移动平台，仪器自带计算机与内置软件。在采集半夏样品的高光谱数据时，高光谱成像仪的镜头与半夏样品的距离为25cm，平台移动速度为1.5mm/s，SN0605 VNIR镜头的积分时间为9000μs，帧时间为25500，光谱仪的光谱范围410.4094～990.0963nm，波段间隔为5.37nm，总共108个波段；N3124SWIR镜头积分时间为3500μs，帧时间66482。光谱仪的光谱范围为948.7188～2512.9722nm，波段间隔为5.43nm，总共288个波段。光谱分辨率6nm。本试验仅使用的高光谱数据的波段范围为400～1000nm。
S3，通过高光谱成像系统对半夏饮片样品的高光谱数据采集后，利用系统自带的RAD校正软件对高光谱数据进行校正，消除高光谱成像系统对半夏样品高光谱数据的影响，得到原始高光谱数据。
S4，随后对原始高光谱数据进行黑白板校正，用于消除空气以及环境对原始高光谱图像造成的影响，得到清晰、不变形的校正后高光谱数据。并计算校正后高光谱数据的相对反射率。其中相对反射率计算公式为：
其中In表示样本的相对反射率，Ir表示样本的原始光谱反射率，Id表示黑板光谱反射率，Iw表示白板光谱反射率。
如图2为校正后的半夏样品图示例。
S5，针对校正后高光谱数据，通过ENVI 5.3提取校正后高光谱数据的ROI(英文全称：region of interest，中文含义：感兴趣区域)区域，并计算平均光谱反射率，建立半夏样品数据集；
S6，采用标准正态变换对步骤S5所述半夏样品数据集进行预处理，将预处理后的样品数据集中随机的80％数据划分为训练集，剩余的20％数据划分为测试集；
由于半夏光谱曲线一般具有噪声，标准正态变换预处理可以减少甚至避免干扰信息(如样品背景、随机噪声和形态差异等)对半夏光谱曲线的影响，为后续基于高光谱数据分析提供更为可靠的数据来源。
S7，采用随机森林方法对步骤S6所述预处理后的样品数据集进行训练和测试，构建半夏炮制品种鉴别模型；
S8，通过所述半夏炮制品种鉴别模型对比实现半夏炮制品种的定性鉴定。
通过实验验证，本发明用于半夏炮制品种鉴别的模型准确率能达到95.23％。
Claims (2)
1.一种基于高光谱成像技术鉴别四种半夏炮制品种的方法，其特征在于：包括以下步骤:
S1，收集半夏样品；
S2，使用高光谱成像设备采集所述半夏样品的高光谱数据；
S3，使用所述高光谱成像设备自带校正软件对所述高光谱数据进行校正，得到原始高光谱数据；
S4，对所述原始高光谱数据进行黑白板校正，获得校正高光谱数据；并计算校正高光谱数据的相对反射率；
S5，提取所述校正高光谱数据的ROI区域，计算平均光谱反射率，建立半夏样品数据集；
S6，采用标准正态变换对步骤S5所述半夏样品数据集进行预处理，将预处理后的样品数据集中随机的80%数据划分为训练集，剩余的20%数据划分为测试集；
S7，采用随机森林方法对步骤S6所述预处理后的样品数据集进行训练和测试，构建半夏炮制品种鉴别模型；
S8，通过所述半夏炮制品种鉴别模型比对实现对半夏炮制品种的定性鉴定；所述半夏炮制品种包括生半夏、清半夏、姜半夏和法半夏饮片；所述高光谱成像设备为HySpex系列高光谱成像光谱仪。
2.根据权利要求1所述的基于高光谱成像技术鉴别四种半夏炮制品种的方法，其特征在于：所述高光谱数据的波段范围为400-1000nm。
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2023
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