基于近紅外圖譜的小兒抽水散不同缺味復方快速分類研究

基于近紅外圖譜的小兒抽水散不同缺味復方快速分類研究

中藥復方智能識別動物類中藥種類繁多，來源復雜，難以識別。特別是全蝎、蜈蚣等貴重藥材,療效好,價格高,市場上以假亂真現(xiàn)象時有發(fā)生,嚴重影響了臨床用藥的療效與安全,所以有必要尋找一種快速、準確鑒別動物類中藥真?zhèn)蔚姆椒?為臨床合理用藥和動物類中藥的鑒別研究提供科學依據(jù)。中藥是一個復雜的混合物體系,所含各化合物吸收強度的疊加具有難以解析的復雜性,造成譜圖有較大的相似性。但事實上不同種的中藥材及不同配伍組分的中藥復方,只要各化學成分的含量不同,紅外的譜圖就會有差異,借助藥材指紋譜圖的差異,建立相關(guān)的模式識別法,實現(xiàn)譜圖的辨認是可行的,已有文獻報道[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]。在此基礎(chǔ)上采用該技術(shù)嘗試中藥復方缺味藥的智能識別。小兒抽風散是由蜈蚣、全蝎、蟬蛻、僵蠶、半夏、天南星、厚樸、橘紅、枳殼、甘草、朱砂、土鱉蟲、鉤藤、薄荷十四味藥組成的中藥復方,含五種動物藥。本文運用模式識別中的聚類分析法對不同缺味藥的小兒抽風散進行了快速識別,達到了預(yù)期判別的結(jié)果。1實驗部分1.1血壓儀器型ssinaas檢測近紅外光譜儀(NIR)為美國PerkinElmer公司的SpectrumOne,INGAAS檢測器,分辨率16cm-1,測量范圍:4000～10000cm-1,掃描信號累加16次。1.2藥物組合組合組方蜈蚣(Scolopendra)、全蝎(Scorpio)、僵蠶(BombyxBatryticatus)、土鱉蟲(EupolyphagaseuSteleophaga)、蟬蛻(PeriostracumCryptotympanae)5個組分購于北京同仁堂,由北京中醫(yī)藥大學中藥學院的張貴君教授鑒定。按照符合散劑的技術(shù)要求,分別將藥材研成粉末,然后按組方的不同配比進行組方,具體配伍組分如表1所示。分別取樣品各2g,置測量杯中,進行掃描,并做重現(xiàn)性測定,共得到200張紅外譜圖。1.3處理數(shù)據(jù)紅外光譜聚類分析采用PerkinElmer公司的Quant+和SIMCA應(yīng)用軟件。2結(jié)果與討論2.1缺乏和組合的近紅外譜各缺味復方的近紅外譜圖如圖1所示,各譜圖相似度較高,難以從表觀上進行指紋特征提取,故采用模式識別技術(shù)進行智能識別。2.2基于analogy聚類分析方法的聚類分析選SIMCA(Softindependentmodelingofclassanalogy)聚類分析方法,從200個缺味復方譜圖中隨機抽取160個組成訓練集,利用PerkinElmer公司的Quant+軟件,對其訓練集樣本進行訓練。選用波數(shù)范圍在7500～4000cm-1的指紋特征較強的區(qū)域,建立聚類模型。2.3缺乏、復合聚類模型的評估指標2.3.1聚類聚類間距在選用SIMCA進行聚類分析中,一般采用聚類中心之間的距離(類間距)評價聚類的效果,而聚類結(jié)果好壞的關(guān)鍵是合適特征的選取。得到類間距的數(shù)值后,數(shù)值越大表明類與類之間差異越明顯。本實驗中5個缺味復方模型的類間距如表2所示。2.3.2拒絕率的計算識別率與拒絕率是反映類模型之間聚類可信度。所謂識別率就是考察某類供試品有多少落在該類模型的區(qū)域內(nèi),而拒絕率是考察某類供試品模型對于其他不屬于該類的未知供試品的拒絕程度,即是否落在該類模型的區(qū)域外。當2個值都為100%時,表明供試品之間沒有重疊,可以較好的將其聚類分開。表3為5個缺味復方的識別率與拒絕率。為了直觀地表述,可以將表3轉(zhuǎn)換為識別率和拒絕率的柱形圖,如圖2所示。2.4聚類分析的結(jié)果圖3所示為5個缺味復方的聚類模型圖。從模型圖上看,5個缺味復方之間沒有重疊,互不干擾,聚類結(jié)果比較理想。2.5未知供試品的聚類分析最后將重新配制的盲樣進行分析,所有未知樣本均都識別正確。經(jīng)計算得出準確率為90%。如表4所示為某未知供試品的檢測結(jié)果,同時給出了該未知供試品屬于某類復方的可能性。圖4所示為一未知供試品的聚類分析結(jié)果。圖中橫坐標為建模殘差,縱坐標為光譜殘差,圖中弧線表示未知供試品落在該區(qū)域內(nèi),而FUFANG3的標準集合也在此區(qū)域內(nèi),所以可以認定該未知物為缺少僵蠶的復方,結(jié)果與實際是一致的。模型經(jīng)過檢驗合格后,就可以用來對未知物進行分類。3不確定性檢驗總之,聚類分析法可以對小兒抽風散不同的缺味復方(蜈蚣、全蝎、僵蠶、土鱉蟲和蟬蛻)進行快速鑒別。說明所建的模型基本上是合理的,并且有較強的識別能力。對于預(yù)測錯誤或不準確的樣本,將譜圖放大分析后,發(fā)現(xiàn)造成的原因主要是樣本在掃描時出現(xiàn)操作上的問題,導