RT - article
SR - Electronic
T1 - Выбор спектральных переменных в спектрах ближнего ИК-диапазона для моделирования содержания гемоглобина в биологических водных растворах
JF - Журнал прикладной спектроскопии
SP - 2024-08-03
A1 - Fang R. , 
A1 - Han X. , 
A1 - Li X. , 
A1 - Tong J. , 
A1 - Gao M. , 
A1 - Wang Y. , 
YR - 2024
UL - https://www.academjournals.by/publication/15168
AB - Для повышения надежности результатов спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (NIRS), на которые оказывает влияние фоновое содержание воды в образцах, смоделированы типичные образцы биологической воды, содержащие гемоглобин (Hb), глюкозу (Glc) и дистиллированную воду. Использованы четыре алгоритма выбора спектральных переменных: CARS, RF, GA и VIP, для определения характерных полос, устойчивых к помехам воды, при комбинировании с методом частичных наименьших квадратов (PLS) для построения модели надежного количественного определения Hb. Применимость и достоверность модели подтверждены с использованием трех прогнозных наборов P1, P2, P3 с различным водным фоном (метод составления и состав оставались прежними, последовательно увеличивалось лишь содержание воды). Показано, что с помощью алгоритмов RF, GA и VIP можно исключать характерные длины волн Hb с низкой чувствительностью к изменениям количества воды и успешно корректировать влияние воды, однако из-за большого количества характеристических переменных исключается и большое количество избыточных переменных, в том числе переменных, относящихся к помехам воды, что в конечном итоге делает модель несовершенной. Алгоритм CARS показывает лучшие результаты, а RMSEP трех прогнозных наборов составляет 0.016, 0.017 и 0.038, что ближе к RMSECV калибровочного набора. Следовательно, NIRS в сочетании с выбором переменных может уменьшить влияние воды на надежность модели и повысить точность прогнозирования модели методом выбора эффективных интервалов волновых чисел, а CARS может быть одним из идеальных алгоритмов для решения таких задач.