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高光譜成像儀在茯苓產(chǎn)地鑒別中的應用

更新時間:2025-02-19      點擊次數(shù):108

茯苓是一種常見的名貴中藥材,產(chǎn)地主要在云南、安徽、湖北、福建、湖南、廣西、河南等地,不同產(chǎn)地茯苓所含有效成分不同。因此,就有必要對茯苓的產(chǎn)地進行鑒別。本文介紹了高光譜成像儀在茯苓產(chǎn)地鑒別中的應用。

茯苓

茯苓產(chǎn)地傳統(tǒng)鑒別方法:


茯苓,作為多孔菌科真菌茯苓的干燥菌核,是我國傳統(tǒng)名貴中藥材。早在唐代,《道藏》便將其列入 “九大仙草",稱其為 “除濕之圣藥"“仙藥之上品"。經(jīng)加工后的茯苓,兼具藥用與食用價值,是我國衛(wèi)生部公布的 34 種藥食兩用品種之一,在常見中醫(yī)臨床組方中,其配伍率超 70%。在 2020 年,中華人民共和國工業(yè)和信息化部發(fā)布的《疫情防控重點保障物資(醫(yī)療應急)清單》里,茯苓作為真菌類藥材,經(jīng)統(tǒng)計分析,還是治療病毒感染的高頻用藥。云南各地、安徽大別山區(qū)、湖北九資河產(chǎn)出的茯苓,在市場上備受認可,品質(zhì)優(yōu)良。此外,福建、湖南、廣西、河南等地也有茯苓種植。因菌種差異以及栽培環(huán)境等因素,不同產(chǎn)地的茯苓,不僅表觀特征有別,有效成分含量也存在差異。

傳統(tǒng)鑒別茯苓產(chǎn)地的方法,多依賴主觀判斷,像觀察形態(tài)、咀嚼感受口感、嗅聞氣味、掂量質(zhì)地等。這類方法易受主觀因素干擾,難以形成統(tǒng)一規(guī)范并廣泛推廣。借助測量化合物含量鑒別產(chǎn)地的方法,如 HPLC、紫外分光光度法、UPLC - QTOF - MS/MS 等,需要將樣品粉碎配制成溶液進行測量。但這些方法受場地、儀器、材料價格、專業(yè)人員等條件限制,存在耗時久、成本高、樣品無法還原等問題。因此,迫切需要一種快速、便捷、耗時短且操作簡單的茯苓產(chǎn)地鑒別方法,高光譜成像技術應運而生。

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高光譜成像儀在茯苓產(chǎn)地鑒別中的應用


高光譜成像技術,結(jié)合多種算法分析,以其簡單、快捷、準確性高的優(yōu)勢,在食用菌產(chǎn)地鑒別中廣泛應用。該技術光譜范圍覆蓋可見光(400~780nm)與近紅外光(780~2526nm),波長范圍更廣,能實現(xiàn) “無損、快速、操作簡易" 的批量檢測。無需粉碎或溶解樣品制成溶液,通過探測燈掃描即可獲取樣品光譜信息。而且,高光譜可將可見 - 短波紅外波長范圍分成 2 個波段分別或融合處理分析,便于建立識別模型時選擇最合適的波段類型。目前,高光譜成像技術已在食品、農(nóng)作物、醫(yī)藥、土壤環(huán)境等眾多領域廣泛應用?;诖思夹g的無損產(chǎn)地鑒別,能夠建立預測模型,提高茯苓產(chǎn)地鑒別的準確性。具體操作步驟如下:

  1. 樣品選擇:廣泛搜集不同區(qū)域的茯苓產(chǎn)品,每個區(qū)域選取多塊茯苓,以此確保測試數(shù)據(jù)的準確性與代表性。

  2. 光譜數(shù)據(jù)采集:運用高光譜成像儀采集樣品光譜數(shù)據(jù)。采集時,需將環(huán)境溫度控制在 20℃,把茯苓樣品按規(guī)定放置于移動平臺,每次可同時掃描多個樣品。

  3. 光譜數(shù)據(jù)處理

    • 圖像校正:利用儀器自帶校正軟件,對收集到的原始高光譜圖像數(shù)據(jù)進行校正,消除儀器、電流等外部因素對樣品數(shù)據(jù)的干擾。

    • ROI 區(qū)域提取:借助 ROI 工具,從校正后的高光譜圖像數(shù)據(jù)中,提取每個樣品感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù),用于后續(xù)處理。

    • 光譜預處理:采用不同預處理方法,如 S - G 平滑法、一階導數(shù)法、二階導數(shù)法等,去除原始光譜數(shù)據(jù)中的干擾信息。

    • 分類模型建立:運用偏最小二乘法辨別分析等不同分析方法,結(jié)合各類預處理方法,構(gòu)建茯苓產(chǎn)地識別模型。

    • 模型評價:產(chǎn)地識別模型構(gòu)建完成后,通過不同組合訓練集和預測集的準確率來評估模型性能。不過在實際應用中,若數(shù)據(jù)分組不均衡,單純依靠準確率評估存在明顯缺陷。所以,需采用多種方法對模型進行綜合評價,以保障分類模型的精度。


采用高光譜成像技術對不同地區(qū)茯苓樣品進行數(shù)據(jù)采集,獲取茯苓樣品高光譜數(shù)據(jù)后,提取相關感興趣區(qū)域的平均光譜。運用不同光譜分析方法,確定茯苓樣品的敏感波段,構(gòu)建茯苓樣品判別的預測模型,并對模型進行評判。最終,選用模型下敏感波段對應的高光譜圖像展開分析,獲取茯苓樣品的不同信息特征,從而實現(xiàn)對茯苓樣品產(chǎn)地的準確劃分。
高光譜成像技術在茯苓產(chǎn)地鑒別中的具體應用案例有哪些?
除了高光譜成像技術,還有哪些方法可以鑒別茯苓產(chǎn)地?


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