基于SiPLS-SPA波長優選的血紅蛋白定量分析研究

高西婭，張朱珊瑩*，盧翠翠，蒙泳吉，曹匯敏，鄭冬云，張 莉，謝勤嵐

1.中南民族大學生物醫學工程學院，湖北 武漢 430074 2.認知科學國家民委重點實驗室，湖北 武漢 430074 3.醫學信息分析及腫瘤診療湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430074

引 言

血紅蛋白、葡萄糖、白蛋白、乳酸等人體生理信息的檢測對疾病的預防和診斷具有重要的意義，因此各種生理參數的檢測技術被廣泛研究[1-3]。光譜學因為高靈敏度、高選擇性以及能夠檢測多種生物醫學參數應用比較廣泛[4]，其中，紅外光譜技術是一種無損、快速用于分析生理參數的指紋技術[5]。但光譜數據背景復雜，有效信息微弱，建立一個精準的定量分析模型，需要提取盡可能多的有效信息并剔除無效和干擾信息，波長優選可以去除光譜中無關波長，提取測量樣品中與目標成分相關的有效信息，解決光譜重疊的問題，并且壓縮信息，提高檢測效率。通常波長選擇可以分為五個大類，分別為組合區間偏最小二乘法(synery interval patial least squares，SiPLS)、連續投影策略(successive projections algorithm，SPA)、波長區間、智能優化算法和模型集群分析策略。

SiPLS是間隔區間偏最小二乘法的改進算法，SiPLS是將光譜區間等間隔劃分為N個區間，對區間進行任意數量組合，通過交叉驗證均方根誤差(RMSECV)選擇最優組合方式從而實現波段優選，可以去除無效光譜并盡可能多的保留有效光譜信息。SPA算法通過計算波長的投影，把投影最大的波長選為特征波長[6-7]，選出的特征波長解釋性好，增強定量模型的穩定性。

李明等[8]基于近紅外光譜原理，采用SiPLS-PLS模型選擇最佳波長對電子煙油中煙堿含量進行預測，與全譜PLS相比，提高了準確性。……