CN116973495B - 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统 - Google Patents

基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116973495B
CN116973495B CN202311221037.2A CN202311221037A CN116973495B CN 116973495 B CN116973495 B CN 116973495B CN 202311221037 A CN202311221037 A CN 202311221037A CN 116973495 B CN116973495 B CN 116973495B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sample
gas
temperature
component
chromatogram
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.)
Active
Application number
CN202311221037.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116973495A (zh
Inventor
程祥
程光伟
何强
卜庆民
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.)
Shandong Ludiyuan Natural Medicine Co ltd
Original Assignee
Shandong Ludiyuan Natural Medicine 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 Shandong Ludiyuan Natural Medicine Co ltd filed Critical Shandong Ludiyuan Natural Medicine Co ltd
Priority to CN202311221037.2A priority Critical patent/CN116973495B/zh
Publication of CN116973495A publication Critical patent/CN116973495A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116973495B publication Critical patent/CN116973495B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G01N30/8624—Detection of slopes or peaks; baseline correction
    • G01N30/8631—Peaks
    • G01N30/8637—Peak shape
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G01N30/8675—Evaluation, i.e. decoding of the signal into analytical information
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明属于中药饮片检测数据分析管理领域，具体公开提供的基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统，该系统包括：采用气相色谱仪对中药饮片样本成分进行识别，通过分析成分一致性系数和成分合格度来判定样本批次的质量稳定性系数，可以分辨出样品中含量极低的化学成分，且分离能力强大，故而可以最大程度地保证实验结果可靠性和精确性。通过在不同温度下进行测试，获取各设定温度下的气体样品色谱图，且针对检测样本的具体质量进行调整分析，保证在具体质量下的成分含量一致，从而能够更加全面准确地了解各温度下中药饮片中气体成分的变化情况，保证了样品成分种类和含量识别的精准性和可靠性。

Description

基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统
技术领域
本发明属于中药饮片检测数据分析管理领域，涉及到基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统。
背景技术
中药饮片中含有多种活性成分，其中每种成分的含量对于药效的发挥起着重要作用，通过气相色谱仪可以对中药饮片中的挥发性成分进行定量分析，准确测定每种挥发性成分的含量，这为药物的配方调整、药效评价等提供了可靠的依据。且不同批次的中药饮片可能存在差异，基于气相色谱仪标定中药饮片的特征图谱，可以判断其质量是否符合标准要求，这有助于保证中药饮片的一致性和稳定性，提高药物治疗效果，并确保患者用药的安全性。
中药饮片的质量稳定性是指在一定条件下，中药饮片能够保持成分和性质的稳定程度，这直接关系到其疗效和安全性。确保中药饮片的质量稳定性需要进行科学的评估和控制，以提高中药饮片的质量和可靠性。一方面，中药饮片中气体成分在不同温度下存在不同变化情况,而现有在中药饮片成分检测技术层面只针对单一温度下的测试，无法全面了解各温度下中药饮片中气体成分的变化情况，这导致对于中药饮片的稳定性和温度敏感性等关键性问题的评估不够精确。
另一方面，现有基于色谱法的成分分析结果只针对相同质量样本的检测，而中药饮片作为一种传统中药剂型，由于其复杂的成分和制备过程，很难保证每个批次的饮片质量完全一致，故而其检测结果的准确度存在欠缺。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统，该系统包括：样品筛选模块：用于将本批次中药饮片样品进行等比例抽样，得到各等份量中药饮片样本集合，进而获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率。
温度梯度测试模块：用于对各等份量中药饮片样本集合进行相同预处理，并投入气相色谱仪中进行梯度温度分离检验，得到各温度下的各气体样品色谱图，并获取各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征。
成分识别模块：用于获取各设定温度下的气体样品标准色谱图，据此对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别。
气体成分解析模块：用于基于各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的气体样本成分一致性系数，并分析各温度下的气体样本成分含量合格度。
异物成分解析模块：用于对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别，进而评估异物成分对样品质量的影响系数。
数据结果解释模块：用于基于样本集合的成分解析数据，对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定。
数据库：用于存储各设定温度下的气体样品标准色谱图，存储标准样本的质量，存储各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适宜含量，并存储各异物种类对应的异常影响因子。
在一种优选的实施方式中，所述获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率相应内容为：对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行质量检测，并获取标准样本的质量，对比得到各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率。
在一种优选的实施方式中，所述峰形特征包括峰形的开始显示时刻、结束显示时刻、峰高。
在一种优选的实施方式中，所述所述对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别的方式为：从数据库中提取各设定温度下的气体样品标准色谱图，得到各设定温度下各气体成分种类的标准峰形。
获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率，将其标 记为各温度下的各样品色谱图对应的气体成分误差修正比率，结合各温度下的各气体样品 色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下各气 体成分种类的标准峰形对应的保留时间符合度和相对峰面积符合度，记为，为温度编号，，为气体样品色谱图编号，，为峰形编号，，为气体成分种类编号，。
计算得到各温度下各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下的各气体成分种 类的标准峰形相似度，当时，表示第温度下的第 个气体样品色谱图中的第个峰形为第种气体成分，为设定的相似度对比值，进而得 到各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类。
在一种优选的实施方式中，所述计算各温度下的气体样本成分一致性系数的方式为：从各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类中提取各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分种类。
基于有效性气体成分种类对应峰形特征得到各温度下的各气体样品色谱图中的 各有效性气体成分含量，为有效性气体成分种类编号，。
计算各温度下的气体样本成分一致性系数,其中为有效性气 体成分含量的设定标准差，为有效性气体成分种类数量，为气体样品色谱图数量，为在第温度下第个气体样本色谱图中的第种有效性气体成分的开始显示时刻，为在第温度下气体样品标准色谱图中的第种有效性气体成分的预计开始显示时 刻，为设定的开始显示时刻对应的误差允许时长，为设定的有效性气体成分 的含量和开始显示时刻对应影响占比因子。
在一种优选的实施方式中，所述分析各温度下的气体样本成分含量合格度相应步 骤包括：从数据库中提取各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适 宜含量，记为。
结合各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量，计算各温度 下的各气体样品色谱图中的气体样本成分含量合格度, 其中，为第温度下的第个样品色谱图对应的有效性气体成分误差修正比率，为设 定的挥发性成分含量合格度偏差修正因子，e为自然常数。
根据得到各温度下的气体样本成分含量合格度。
在一种优选的实施方式中，所述对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别的方式为：对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行图像采集，根据图像识别技术对采集的图像进行异物轮廓识别，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域。
基于各异物种类对应的像素点特征，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域相应异物种类，进而统计各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的异物种类数量。
在一种优选的实施方式中，所述评估异物成分对样品质量的影响系数相应内容包 括：获取各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异物种类包含的异常像素点 数量，记为，为等份量中药饮片样本集合编号，，为取样样品编号，，为异物种类编号，。
从数据库中提取各异物种类对应的异常影响因子，记为。
由计算得到异物成分对样品 质量的影响系数,其中，为第等份量中药饮片样本集合中的第个取样样品对应图 像的像素点总数，为第等份量中药饮片样本集合中的第个取样样品对应的异物种 类数量，为设定的异物种类总数，为设定的偏差补偿因子，为取样样品数量。
在一种优选的实施方式中，所述样本集合的成分解析数据包括各温度下的气体样本成分一致性系数、各温度下的气体样本成分含量合格度、异物成分对样品质量的影响系数。
在一种优选的实施方式中，所述对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定的方法 为：对本批次中药饮片样品的抽样数量进行统计，并获取本批次中药饮片样品总数量，进行 除法运算得到本批次中药饮片样品的抽样比率，记为。
计算本批次中药饮片的质量稳定性系数，,其中，为温度的设定数量，为 设定常数，，为设定的质量稳定性偏差修正系数，为设定的参照抽样比 率。
将本批次中药饮片的质量稳定性系数与预设的质量稳定性系数阈值进行作差，若其作差结果大于或等于0，则判定本批次中药饮片的质量稳定。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过在不同温度下进行测试，获取各设定温度下的气体样品色谱图，可以更准确地进行成分种类和含量的识别，进而能够更全面地了解各温度下中药饮片中气体成分的变化情况。且通过比例抽样的方式，更好地保证取样样品的代表性和准确性。
（2）本发明针对检测样本的具体质量进行调整分析，保证在具体质量下的成分含量一致，可以更准确地帮助确定气体成分的种类和含量，提供了较高的分辨率和准确度，为进一步研究和分析提供依据。
（3）本发明采用气相色谱仪对中药饮片样本成分进行识别，通过分析成分一致性系数和成分合格度来判定样本批次的质量稳定性系数，中药饮片的成分一致性对保障产品的安全性和疗效至关重要，由于气相色谱仪具有很高的分辨率和灵敏度，可以分辨出样品中含量极低的化学成分，且分离能力强大，故而可以最大程度地保证实验结果可靠性和精确性。
（4）本发明通过计算异物成分对样品质量的影响系数，可以及时发现样本中可能存在异常情况，若异物成分的影响系数异常高，说明样品中存在异常情况，需要进行进一步的调查和分析，以确定异物来源并采取相应的措施进行处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统模块连接示意图。
图2为本发明气体样品色谱图的特征示意图
附图说明：1、开始显示时刻，2、结束显示时刻，3、峰高。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
请参阅图1所示，本发明提供了基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统，该系统包括：样品筛选模块、温度梯度测试模块、成分识别模块、气体成分解析模块、异物成分解析模块、数据结果解释模块和数据库。所述样品筛选模块分别与温度梯度测试模块、异物成分解析模块连接，温度梯度测试模块与成分识别模块连接，成分识别模块与气体成分解析模块连接，数据结果解释模块分别与气体成分解析模块、异物成分解析模块连接，数据库分别与样品筛选模块、成分识别模块、气体成分解析模块和异物成分解析模块连接。
所述样品筛选模块用于将本批次中药饮片样品进行等比例抽样，得到各等份量中药饮片样本集合，进而获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率。
本发明具体实施例中，所述获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率相应内容为：对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行质量检测，并获取标准样本的质量，对比得到各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率。
可理解的，中药饮片样品多为不规则形状，使得样品的质量无法完全统一，进而在对其进行成分含量检测的时候，需根据各样品的具体质量进行成分含量修正比率分析。
所述温度梯度测试模块用于对各等份量中药饮片样本集合进行相同预处理后得到各气体样本集合，进而将各气体样本集合投入气相色谱仪中进行梯度温度分离测试，得到各气体样本集合在对应温度下的各气体样品色谱图，记为各温度下的各气体样品色谱图，并获取各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征。
上述气体样本的提取方式包括固相微萃取方法、头空固相微萃取方法等。示例性的，头空固相微萃取方法的提取步骤包括将中药饮片样品封闭在头空瓶内，借助吸附在纤维上的化合物的挥发度，使中药饮片样品通过热脱附或溶解于进样溶剂中，得到气态样本。
上述梯度温度的设置方式为每等份量中药饮片样本集合中的气体样本集合对应一种设定温度。
本发明通过在不同温度下进行测试，获取各设定温度下的气体样品色谱图，可以更准确地进行成分种类和含量的识别，进而能够更全面地了解各温度下中药饮片中气体成分的变化情况。且通过比例抽样的方式，更好地保证取样样品的代表性和准确性。
请参阅图2所示，本发明具体实施例中，所述分析气体成分峰形特征包括峰形的开始显示时刻、结束显示时刻、峰高。
所述成分识别模块用于获取各设定温度下的气体样品标准色谱图，据此对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别。其中，标准色谱图是在标准样本的质量下检测得到的。
本发明具体实施例中，所述对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别的方式为：从数据库中提取各设定温度下的气体样品标准色谱图，得到各设定温度下各气体成分种类的标准峰形。
获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率，将其标 记为各温度下的各样品色谱图对应的气体成分误差修正比率，结合各温度下的各气体样品 色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下各气 体成分种类的标准峰形对应的保留时间符合度和相对峰面积符合度，记为，为温度编号，，为气体样品色谱图编号，，为峰形编号，，为气体成分种类编号，。
需要说明的，所述各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下各气体 成分种类的标准峰形对应的保留时间符合度和相对峰面积符合度计算方式为：将各温度下 的各样品色谱图对应的有效性气体成分误差修正比率记为。
获取各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形对应开始显示时刻、结束显示时刻 和峰高，由计算公式得 到各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下各气体成分种类的标准峰形对 应的保留时间符合度，其中，分别为在第温度下第个气体样本色谱图中的第个峰形对应开始显示时刻、结束显示时刻，分别为在第温度下的第种气体成 分相应标准峰形开始显示时刻、结束显示时刻，分别为设定的开始显示时间的偏差 补偿值、综合显示时长对应的基础补偿值。
当某温度下的某气体样品色谱图中的某峰形与相应温度下某气体成分种类的标 准峰形对应的保留时间符合度在设定保留时间符合度范围内时，则计算其相对峰面积符合 度，其中,为设定的基础补偿峰面积,为在第温度下第个气体样本色谱图中的第个峰形对应峰高，为在第温度下 的第种气体成分相应标准峰形的峰高，为设定的峰面积偏差允许值；当某温度下的 某气体样品色谱图中的某峰形与相应温度下各气体成分种类的标准峰形对应的保留时间 符合度均在设定保留时间符合度范围外时，则表示该温度下的该气体样品色谱图中的该峰 形为杂峰。
补充说明的，当时，、均取负值；当时，、均 取正值。
本发明基于正常情况下，气相色谱图中的有效性成分相应峰形通常是规则形状，具体为对称且具有一定高度的三角形状峰。
计算得到各温度下各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下的各气体成分种 类的标准峰形相似度，当时，表示第温度下的第 个气体样品色谱图中的第个峰形为第种气体成分，为设定的相似度对比值，进而得 到各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类。
所述气体成分解析模块用于基于各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的气体样本成分一致性系数，并分析各温度下的气体样本成分含量合格度。
本发明具体实施例中，所述计算各温度下的气体样本成分一致性系数的方式为：从各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类中提取各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分种类，其中，有效性气体成分即为中药饮片的活性成分。
基于有效性气体成分种类对应峰形特征得到各温度下的各气体样品色谱图中的 各有效性气体成分含量，为有效性气体成分种类编号，。
需要说明的，所述各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量计算 公式为，其中，分别为在第温度下 第个气体样本色谱图中的第种有效性气体对应峰形特征中的开始显示时刻、结束显示 时刻和峰高，为设定的含量偏差补偿系数。
计算各温度下的气体样本成分一致性系数,其中为有效性气体 成分含量的设定标准差，为有效性气体成分种类数量，为气体样品色谱图数量， 为在第温度下第个气体样本色谱图中的第种有效性气体成分的开始显示时刻， 为在第温度下气体样品标准色谱图中的第种有效性气体成分的预计开始显示时刻，为设定的开始显示时刻对应的误差允许时长，为设定的有效性气体成分的含 量和开始显示时刻对应影响占比因子。
上述是由各设定温度下的气体样品标准色谱图中提取得到。
本发明具体实施例中，所述分析各温度下的气体样本成分含量合格度相应步骤包 括：从数据库中提取各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适宜含 量，记为。
结合各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量，计算各温度 下的各气体样品色谱图中的气体样本成分含量合格度,其 中，为第温度下的第个样品色谱图对应的有效性气体成分误差修正比率，为设定 的挥发性成分含量合格度偏差修正因子，e为自然常数。
根据得到各温度下的气体样本成分含量合格度。
本发明的又一具体实施例中，所述气体成分解析模块的内容还包括：基于各温度 下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量，计算各温度下的各气体样品色谱 图中各有效性气体成分之间的相对比例，采用均值计算得到各温度下各 有效性气体成分之间的相对比例。
将各温度下的相同有效性气体成分的相对比例进行对比，若某温度下某有效性气体成分的相对比例与其他温度下该有效性气体成分的相对比例差异超出预设范围，则提示样品出现异常情况，例如污染、反应不完全等。
本发明针对检测样本的具体质量进行调整分析，保证在具体质量下的成分含量一致，可以更准确地帮助确定气体成分的种类和含量，提供了较高的分辨率和准确度，为进一步研究和分析提供依据。
所述异物成分解析模块用于对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别，进而评估异物成分对样品质量的影响系数。
本发明具体实施例中，所述对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别的方式为：对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行图像采集，根据图像识别技术对采集的图像进行异物轮廓识别，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域。
基于各异物种类对应的像素点特征，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域相应异物种类，进而统计各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的异物种类数量。
本发明具体实施例中，所述评估异物成分对样品质量的影响系数相应内容包括： 获取各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异物种类包含的异常像素点数 量，记为，为等份量中药饮片样本集合编号，，为取样样品编号，，为异物种类编号，。
从数据库中提取各异物种类对应的异常影响因子，记为。
由计算得到异物成分对样品质量的 影响系数,其中，为第等份量中药饮片样本集合中的第个取样样品对应图像的像 素点总数，为第等份量中药饮片样本集合中的第个取样样品对应的异物种类数 量，为设定的异物种类总数，为设定的偏差补偿因子，为取样样品数量。
补充说明的，将异物成分对样品质量的影响系数与预设的异物成分影响系数阈值进行对比作差，若其作差结果大于0，则表示本批次中药饮片存在异物成分的含量过高，进而对本批次中药饮片的异物来源进行进一步确定。
具体地，从各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异物种类包含的异常像素点数量中获取异常像素点数量最大值对应的异物种类，将其作为各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的异物主要种类，进而将汇总得到的各种异物主要种类作为本批次中药饮片的异物来源。
本发明通过计算异物成分对样品质量的影响系数，可以及时发现样本中可能存在的异常情况，若异物成分的影响系数异常高，说明样品中存在异常情况，需要进行进一步的调查和分析，以确定异物来源并采取相应的措施进行处理。
所述数据结果解释模块用于基于样本集合的成分解析数据，对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定。
本发明具体实施例中，所述样本集合的成分解析数据包括各温度下的气体样本成分一致性系数、各温度下的气体样本成分含量合格度、异物成分对样品质量的影响系数。
本发明具体实施例中，所述对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定的方法为： 对本批次中药饮片样品的抽样数量进行统计，并获取本批次中药饮片样品总数量，进行除 法运算得到本批次中药饮片样品的抽样比率，记为。
计算本批次中药饮片的质量稳定性系数，,其中，为温度的设定数量，为设定常 数，，为设定的质量稳定性偏差修正系数，为设定的参照抽样比率。
将本批次中药饮片的质量稳定性系数与预设的质量稳定性系数阈值进行作差，若其作差结果大于或等于0，则判定本批次中药饮片的质量稳定。
所述数据库用于存储各设定温度下的气体样品标准色谱图，存储标准样本的质量，存储各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适宜含量，并存储各异物种类对应的异常影响因子。
本发明采用气相色谱仪对中药饮片样本成分进行识别，通过分析成分一致性系数和成分合格度来判定样本批次的质量稳定性系数，中药饮片的成分一致性对保障产品的安全性和疗效至关重要，由于气相色谱仪具有很高的分辨率和灵敏度，可以分辨出样品中含量极低的化学成分，且分离能力强大，故而可以最大程度地保证实验结果可靠性和精确性。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统，其特征在于，该系统包括：
样品筛选模块：用于将本批次中药饮片样品进行等比例抽样，得到各等份量中药饮片样本集合，进而获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率；
温度梯度测试模块：用于对各等份量中药饮片样本集合进行相同预处理，并投入气相色谱仪中进行梯度温度分离检验，得到各温度下的各气体样品色谱图，并获取各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征；
成分识别模块：用于获取各设定温度下的气体样品标准色谱图，据此对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别；
气体成分解析模块：用于基于各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的气体样本成分一致性系数，并分析各温度下的气体样本成分含量合格度；
异物成分解析模块：用于对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别，进而评估异物成分对样品质量的影响系数；
数据结果解释模块：用于基于样本集合的成分解析数据，对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定；
数据库：用于存储各设定温度下的气体样品标准色谱图，存储标准样本的质量，存储各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适宜含量，并存储各异物种类对应的异常影响因子；
所述获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率相应内容为：对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行质量检测，并获取标准样本的质量，对比得到各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率；
所述峰形特征包括峰形的开始显示时刻、结束显示时刻、峰高；
所述对各温度下的各气体样品色谱图中的气体成分种类进行识别的方式为：
从数据库中提取各设定温度下的气体样品标准色谱图，得到各设定温度下各气体成分种类的标准峰形；
获取各等份量中药饮片样本集合中各取样样品对应重量的误差修正比率，将其标记为各温度下的各样品色谱图对应的气体成分误差修正比率，结合各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形特征，计算各温度下的各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下各气体成分种类的标准峰形对应的保留时间符合度和相对峰面积符合度，记为，/>为温度编号，/>，/>为气体样品色谱图编号，/>，/>为峰形编号，，/>为气体成分种类编号，/>；
计算得到各温度下各气体样品色谱图中的各峰形与相应温度下的各气体成分种类的标准峰形相似度，当/>时，表示第/>温度下的第/>个气体样品色谱图中的第/>个峰形为第/>种气体成分，/>为设定的相似度对比值，进而得到各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类；
所述计算各温度下的气体样本成分一致性系数的方式为：
从各温度下的各气体样品色谱图中的各气体成分种类中提取各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分种类；
基于有效性气体成分种类对应峰形特征得到各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量，/>为有效性气体成分种类编号，/>；
计算各温度下的气体样本成分一致性系数,其中/>为有效性气体成分含量的设定标准差，/>为有效性气体成分种类数量，/>为气体样品色谱图数量，/>为在第/>温度下第/>个气体样本色谱图中的第/>种有效性气体成分的开始显示时刻，/>为在第/>温度下气体样品标准色谱图中的第/>种有效性气体成分的预计开始显示时刻，/>为设定的开始显示时刻对应的误差允许时长，/>为设定的有效性气体成分的含量和开始显示时刻对应影响占比因子；
所述分析各温度下的气体样本成分含量合格度相应步骤包括：
从数据库中提取各温度下对应标准气体样品色谱图中的各有效性气体成分相应适宜含量，记为；
结合各温度下的各气体样品色谱图中的各有效性气体成分含量，计算各温度下的各气体样品色谱图中的气体样本成分含量合格度,其中，/>为第/>温度下的第/>个样品色谱图对应的有效性气体成分误差修正比率，/>为设定的挥发性成分含量合格度偏差修正因子，e为自然常数；
根据得到各温度下的气体样本成分含量合格度；
所述对各等份量中药饮片样本集合中各取样样品的异物成分进行识别的方式为：
对各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品进行图像采集，根据图像识别技术对采集的图像进行异物轮廓识别，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域；
基于各异物种类对应的像素点特征，得到各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异常轮廓区域相应异物种类，进而统计各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的异物种类数量；
所述评估异物成分对样品质量的影响系数相应内容包括：
获取各等份量中药饮片样本集合中的各取样样品对应的各异物种类包含的异常像素点数量，记为，/>为等份量中药饮片样本集合编号，/>，/>为取样样品编号，/>，/>为异物种类编号，/>；
从数据库中提取各异物种类对应的异常影响因子，记为；
由计算得到异物成分对样品质量的影响系数,其中，/>为第/>等份量中药饮片样本集合中的第/>个取样样品对应图像的像素点总数，/>为第/>等份量中药饮片样本集合中的第/>个取样样品对应的异物种类数量，/>为设定的异物种类总数，/>为设定的偏差补偿因子，/>为取样样品数量；
所述样本集合的成分解析数据包括各温度下的气体样本成分一致性系数、各温度下的气体样本成分含量合格度、异物成分对样品质量的影响系数；
所述对本批次中药饮片的质量稳定性进行判定的方法为：
对本批次中药饮片样品的抽样数量进行统计，并获取本批次中药饮片样品总数量，进行除法运算得到本批次中药饮片样品的抽样比率，记为；
计算本批次中药饮片的质量稳定性系数，,其中，/>为温度的设定数量，/>为设定常数，/>，/>为设定的质量稳定性偏差修正系数，/>为设定的参照抽样比率；
将本批次中药饮片的质量稳定性系数与预设的质量稳定性系数阈值进行作差，若其作差结果大于或等于0，则判定本批次中药饮片的质量稳定。
CN202311221037.2A 2023-09-21 2023-09-21 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统 Active CN116973495B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311221037.2A CN116973495B (zh) 2023-09-21 2023-09-21 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311221037.2A CN116973495B (zh) 2023-09-21 2023-09-21 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116973495A CN116973495A (zh) 2023-10-31
CN116973495B true CN116973495B (zh) 2023-12-15

Family

ID=88485295

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311221037.2A Active CN116973495B (zh) 2023-09-21 2023-09-21 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116973495B (zh)

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01250860A (ja) * 1988-03-31 1989-10-05 Shimadzu Corp アルコール飲料の分析システム
CN101051041A (zh) * 2006-04-06 2007-10-10 辛宁 一种中药定量指纹图谱的建立方法
CN101256177A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 皖南医学院 中药数字化色谱指纹谱相似度评价系统
CN101271092A (zh) * 2007-03-19 2008-09-24 沈阳药科大学 中药色谱指纹图谱特征数字化和全定性全定量质量控制方法
WO2011021198A2 (en) * 2009-08-20 2011-02-24 Spectrosense Ltd. Gas chromatographic analysis method and system
CN103115973A (zh) * 2013-01-25 2013-05-22 山东大学 一种用于中药批次一致性的判断方法
CN103278591A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 江苏师范大学 一种色谱指纹图谱相似度评价方法
CN104833749A (zh) * 2015-03-17 2015-08-12 中山市中智药业集团有限公司 菊花破壁饮片的指纹图谱构建及其质量检测方法
WO2021093354A1 (zh) * 2019-11-11 2021-05-20 中国药科大学 一种基于人工智能的中药识别方法
CN114088847A (zh) * 2022-01-19 2022-02-25 华谱科仪(北京)科技有限公司 基于色谱分析的样品确定方法、装置、存储介质及服务器
WO2022041796A1 (zh) * 2020-08-31 2022-03-03 四川省中医药科学院 一种利用声表面波气相色谱仪现场鉴别高挥发性中药材的方法
CN114154029A (zh) * 2022-02-10 2022-03-08 华谱科仪(北京)科技有限公司 一种基于人工智能和色谱分析的样品查询方法及服务器
CN114295751A (zh) * 2021-12-30 2022-04-08 浙江工业大学 一种基于多波长指纹图谱的山里黄根质量评价方法
CN114577967A (zh) * 2020-12-01 2022-06-03 中国科学院大连化学物理研究所 基于人工神经网络和差谱的中药复方样品色谱分析方法
WO2023016259A1 (zh) * 2021-08-11 2023-02-16 苏州泽达兴邦医药科技有限公司 一种基于数据挖掘的中药提取过程质量控制方法
CN116046968A (zh) * 2023-03-02 2023-05-02 北京澳诺科技有限公司 一种液相色谱工作站数据处理方法、系统及可存储介质
CN116339986A (zh) * 2023-03-16 2023-06-27 重庆邮电大学 一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法
CN116467612A (zh) * 2023-03-11 2023-07-21 宋超 一种基于人工智能的医学检测液体的挥发性有机物数据处理系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6574585B2 (en) * 2001-02-26 2003-06-03 International Business Machines Corporation Method for improving robustness of weighted estimates in a statistical survey analysis
US8886467B2 (en) * 2008-10-27 2014-11-11 Schlumberger Technology Corporation Process and apparatus for processing signals

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01250860A (ja) * 1988-03-31 1989-10-05 Shimadzu Corp アルコール飲料の分析システム
CN101051041A (zh) * 2006-04-06 2007-10-10 辛宁 一种中药定量指纹图谱的建立方法
CN101271092A (zh) * 2007-03-19 2008-09-24 沈阳药科大学 中药色谱指纹图谱特征数字化和全定性全定量质量控制方法
CN101256177A (zh) * 2007-11-21 2008-09-03 皖南医学院 中药数字化色谱指纹谱相似度评价系统
WO2011021198A2 (en) * 2009-08-20 2011-02-24 Spectrosense Ltd. Gas chromatographic analysis method and system
CN103115973A (zh) * 2013-01-25 2013-05-22 山东大学 一种用于中药批次一致性的判断方法
CN103278591A (zh) * 2013-05-16 2013-09-04 江苏师范大学 一种色谱指纹图谱相似度评价方法
CN104833749A (zh) * 2015-03-17 2015-08-12 中山市中智药业集团有限公司 菊花破壁饮片的指纹图谱构建及其质量检测方法
WO2021093354A1 (zh) * 2019-11-11 2021-05-20 中国药科大学 一种基于人工智能的中药识别方法
WO2022041796A1 (zh) * 2020-08-31 2022-03-03 四川省中医药科学院 一种利用声表面波气相色谱仪现场鉴别高挥发性中药材的方法
CN114577967A (zh) * 2020-12-01 2022-06-03 中国科学院大连化学物理研究所 基于人工神经网络和差谱的中药复方样品色谱分析方法
WO2023016259A1 (zh) * 2021-08-11 2023-02-16 苏州泽达兴邦医药科技有限公司 一种基于数据挖掘的中药提取过程质量控制方法
CN114295751A (zh) * 2021-12-30 2022-04-08 浙江工业大学 一种基于多波长指纹图谱的山里黄根质量评价方法
CN114088847A (zh) * 2022-01-19 2022-02-25 华谱科仪(北京)科技有限公司 基于色谱分析的样品确定方法、装置、存储介质及服务器
CN114154029A (zh) * 2022-02-10 2022-03-08 华谱科仪(北京)科技有限公司 一种基于人工智能和色谱分析的样品查询方法及服务器
CN116046968A (zh) * 2023-03-02 2023-05-02 北京澳诺科技有限公司 一种液相色谱工作站数据处理方法、系统及可存储介质
CN116467612A (zh) * 2023-03-11 2023-07-21 宋超 一种基于人工智能的医学检测液体的挥发性有机物数据处理系统
CN116339986A (zh) * 2023-03-16 2023-06-27 重庆邮电大学 一种面向核磁谱图特征峰相似度分析算法的并行计算方法

Non-Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GC-MS-AMDIS结合保留指数技术用于缬草挥发性成分指纹图谱的研究;赵旭;马晓鹏;;中医药信息(第03期);全文 *
UPLC指纹图谱结合多成分含量测定的天麻饮片质量研究;李平;郝敏;苏联麟;季德;中草药(第23期);全文 *
不同产地玄参饮片高效液相色谱指纹图谱及6种化学成分含量测定;袁培培;赵真真;周文杰;张琳;杨荣平;;中南药学(第05期);全文 *
不同产地艾纳香药材的GC指纹图谱研究;夏稷子;赵智;安军;邓言欢;;中国药事(第12期);全文 *
中药配方颗粒与传统汤剂化学成分等效性研究进展;刘月波;章小敏;仇凤梅;何煜;;浙江中医杂志(第01期);全文 *
基于最大似然基的中医药图谱有效性判定模型;张罡;吴水才;沈晋惠;宋娟;;中国医疗设备(第05期);全文 *
气相色谱法鉴别小儿化毒胶囊中冰片、乳香和没药;吴芳;樊宝娟;乔蓉霞;;安徽医药(第11期);全文 *
蓬莪术药材的指纹图谱研究;周欣;陈华国;赵超;龚小见;李明;;时珍国医国药(第06期);全文 *
薏苡仁中药饮片指纹图谱的构建和识别模式研究;毕天琛;杨国宁;仝桂平;赵丹彤;刘延娟;;食品与药品(第02期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116973495A (zh) 2023-10-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110441423B (zh) 一种测定粮食香气成分的方法及其系统
CN106290928B (zh) 一种呼气酒精测试仪的校准方法
KR102202225B1 (ko) 참깨의 원산지 판별용 바이오마커 및 이를 이용한 원산지 판별방법
CN107664664A (zh) 一种同时检测人全血中4类乙醇非氧化代谢物的方法
Van Haaften et al. The measurement of phenol in urine by gas chromatography as a check on benzene exposure
CN109655533A (zh) 一种鉴别香精香料类型的方法
CN109521103B (zh) 一种兼具定性与定量评价的三勒浆口服液质量检测方法
CN109655566A (zh) 一种鉴别卷烟挥发性成分稳定性的方法
CN111208251B (zh) 一种白茶年份判别方法
CN116973495B (zh) 基于气相色谱仪的中药饮片检测数据分析管理系统
CN108872410A (zh) 一种润肺膏指纹图谱的建立方法及其指纹图谱
CN108287206B (zh) 一种毛发中巴比妥类药物定量检测方法及应用
CN107576743B (zh) 鼻宁喷雾剂指纹图谱的建立方法及其指纹图谱
CN110031564B (zh) 基于hplc指纹图谱的天然植物抗球虫饲料添加剂的质量检测方法
CN114216980B (zh) 一种银柴胡hplc-elsd指纹图谱建立方法
Tsanaclis et al. Testing for alcohol use in hair: is ethyl glucuronide (EtG) stable in hair?
CN109490450B (zh) 细叶石仙桃药材指纹图谱的建立方法及其指纹图谱
RU2686118C1 (ru) Способ определения подлинности и выявления фальсификации эфирных коричных масел
CN113466363A (zh) 一种鉴别硫磺熏蒸山楂的方法
CN111007172A (zh) 一种优质桑白皮药材的质控方法
CN114184691B (zh) 一种检测九味熄风颗粒的方法
CN109507322B (zh) 一种利用指纹图谱对牙痛停滴丸进行质量控制的方法
CN115798573B (zh) 一种药物成分分析方法及装置
CN113533607B (zh) 一种评价牡丹叶药材质量的方法
CN114113360B (zh) 一种基于难挥发性有机酸判别酱香型白酒后味的方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant