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基于電子眼技術的中藥川貝母真?zhèn)渭耙?guī)格的快速辨識研究
發(fā)布日期:2023-01-30
        川貝具有清熱潤肺,化痰止咳,散結消癰的功效。用于肺熱燥咳,干咳少痰,陰虛勞嗽,痰中帶血,瘰疬,乳癰,肺癰等,為臨床常用中藥,也是業(yè)內(nèi)公認的較名貴中藥。對川貝母的傳統(tǒng)人工評價在一定時期起到過重要的作用,但隨著摻偽手段不斷翻新,評價工作日趨困難。川貝母藥典檢測結果雖精準可靠,但也存在復雜耗時的問題。故本文擬通過電子視覺技術探索建立一種新的質(zhì)量評價方法,兼具上述 2 種方法的優(yōu)點,快速、精準地實現(xiàn)川貝母藥材真?zhèn)渭耙?guī)格的鑒別。
        方法與結果
        辨識方法
       傳統(tǒng)經(jīng)驗辨識法( M1 )
        聘請 8 位在中藥鑒定研究領域擁有豐富經(jīng)驗的專家( 具有 15 年以上工作經(jīng)驗且一直在醫(yī)藥行業(yè)從事中藥飲片檢驗、鑒定工作) ,參照 2015 年版《中國藥典》一部質(zhì)量標準外觀性狀規(guī)定,將編號后的樣品隨機放置,由專家依據(jù)顏色、形狀、氣味、質(zhì)地、口感等差異結合既往經(jīng)驗進行鑒定,對川貝母的真?zhèn)渭吧唐芬?guī)格做出鑒定。最后,以評價專家人數(shù)是否≥3 /4 比例原則確定每個樣本的真?zhèn)渭吧唐芬?guī)格。
        現(xiàn)代藥典辨識法( M2 )
        外觀性狀鑒別、顯微鑒別、薄層鑒別均參照 2015 年版《中國藥典》一部川貝母鑒別檢查項下的方法。
        電子眼辨識法( M3 )
        利用電子眼對 80 批川貝母待測樣品進行檢測,提取其光學數(shù)據(jù)并借助化學計量學方法建立適宜的辨識模型,該模型以電子眼采集的 65 個色度信息值為自變量矩陣 X( 80×65) ,以 M1 和 M2 相結合的綜合結果作為標準因變量 Y,建立 X 和 Y 之間的關系 Y =M( X) 模型,基于該模型實現(xiàn)對未知樣品的辨識。
        辨識結果
        傳統(tǒng)經(jīng)驗辨識
        真?zhèn)舞b別 23,24,61~80 號樣本為偽品,42,43 號未判出,其余均為真品。商品規(guī)格鑒別 1~20 號為爐貝,21,22,25~40 號為松貝,41,44~60 號為青貝,61~78,80 號為平貝,79 號樣本專家評價結果分歧較大,且任一種結果都不滿足≥3 /4比例原則,因而被剔除,見表 1。
        現(xiàn)代藥典辨識
        外觀性狀不滿足的樣本有23,24,43~46,61~80 號; 顯微結果顯示樣本 71,74,78 號不含螺紋導管,其余均滿足藥典要求; 薄層結果顯示樣本 23,24 號中不含貝母素乙,61~80 號與平貝母對照藥材相對應的位置顯相同顏色的斑點; 80 個樣本貝母素甲、西貝母堿、貝母素乙 3 種生物堿總量均為 0~0. 05%,判別結果見表 2。
        電子眼顏色信息值
        本研究中 80 批川貝母待測樣品的光學數(shù)據(jù)為 65 種色號,經(jīng)篩選后 65 種色號均是有效信息,均可參與建模。最終,電子眼光學數(shù)據(jù)為 80×65 的數(shù)據(jù)矩陣。
        真?zhèn)文P湍P偷慕换ヲ炞C
        DA 辨識模型及交互驗證 80 個樣本的測試結果多元正態(tài)分布檢驗圖見圖 1,橫坐標為平方廣義距離,縱坐標為卡方上側分位數(shù)對應的檢驗值。樣本分布圖形略呈線性; 約 44%的距離小于卡方分布分位數(shù)表 0. 5 對應的檢驗值,說明檢驗值在卡方分布分位數(shù)表 0. 5 對應的檢驗值的下側分布略微集中。
        DA 最優(yōu)辨識模型參數(shù)為變量選擇 65 個,識別模式選擇線性。結果顯示 54 個正品中有 10 個被錯分為偽品,26 個偽品有 4 個被錯分為正品,模型整體正判率為 82. 5%。
       LS-SVM 辨識模型及交互驗證
       變量選擇65 個,函數(shù)選擇徑向基函數(shù)核。結果顯示 54 個正品分類全部正確,26 個偽品有 8 個被錯分為正品,模型整體正判率為 90. 0%。
       PLS-DA 辨識模型及交互驗證
       PLS-DA 最優(yōu)辨識模型參數(shù)為變量選擇 4 個,識別模式選擇線性; 采用留一法交互驗證的模型內(nèi)驗證方法,模型最優(yōu)正判率為 96. 2%。各主成分貢獻百分比見圖 2,前 4 個主成分之和達 75%以上,可解釋原變量大部分信息。
       PLS-DA 辨識結果顯示,54 個正品中有 1 個被錯判為偽品,26 個偽品有 2 個被錯判為正品,模型整體正判率為 96. 2%。
       PCA-DA 辨識模型及交互驗證
       變量選擇15 個,識 別 模 式 選 擇 線 性; 模 型 最 優(yōu) 正 判 率 為93. 8%。各主成分貢獻百分比見圖 3,前 3 個主成分之和達 75%以上,可解釋原變量大部分信息。
        PCA-DA 辨識結果顯示,54 個正品分類均正確,26個偽品有 5 個被錯分為正品,整體正判率為 93. 8%。
        商品規(guī)格模型的交互驗證
        DA 辨識模型及交互驗證
        變量選擇 65 個,識別模式選擇線性,模型見圖 4。
        結果顯示,20 個爐貝樣本中有 1 個被錯判成青貝,2 個被錯判成平貝; 18 個松貝樣本中有 1 個被錯判成平貝; 18 個青貝樣本中有 1 個被錯判成平貝; 19 個平貝樣本中有 3 個錯判成青貝; 不存在未分類的樣本,整體正判率為 89. 3%。
        LS-SVM 辨識模型及交互驗證
        變量選擇 65 個,函數(shù)選擇徑向基函數(shù)核。結果顯示,20 個爐貝樣本有 1 個被錯分為青貝,18 個松貝樣本分類全部正確,18 個青貝樣本有 2 個被錯分為平貝,19 個平貝樣本分類全部正確,模型整體正判率為 96. 0%。
        PLS-DA 辨識模型及交互驗證
        變量選擇 6 個,識別模式選擇線性; 模型最優(yōu)正判率為 90. 7%。前 6 個主成分之和達 75%以上,可解釋原變量大部分信息,見圖 5。
        結果顯示,20 個爐貝樣本中有 2 個未被分類; 18 個松貝樣本中有 1 個未被分類; 18 個青貝樣本中有 1 個未被分類; 19 個平貝樣本中有2 個未被分類; 其余分類均正確,模型整體正判率為 90. 7%。
        PCA-DA 辨識模型及交互驗證
       變量選擇14 個,識 別 模 式 選 擇 線 性; 模 型 最 優(yōu) 正 判 率 為97. 3%。前 3 個主成分之和達 75%以上,可解釋原變量大部分信息,見圖 6。

        結果顯示,20 個爐貝樣本分類均正確; 18 個松貝樣本分類均正確; 18 個青貝樣本中有 1 個被錯判成爐貝; 19 個平貝樣本中有 1 個錯判成爐貝; 不存在未分類的樣本,整體正判率為 97. 3%。
        時效性及正判率的比較
        通過比較,電子眼辨識與傳統(tǒng)經(jīng)驗辨識正判率無顯著性差異; 電子眼辨識不如傳統(tǒng)經(jīng)驗辨識快( P<0. 01) ,但較藥典檢測快( P<0. 01) ,見圖 7。
        電子眼各色號( 變量) 對辨識模型的貢獻度
        在只考慮變量信息本身、不考慮分類結果模型的情況下,65 個變量所攜帶變異信息( Wilkslamda) 的柱狀圖見圖 8,Wilkslamda 越小則表示變量攜帶變異信息越多。真?zhèn)伪孀R中 65 個變量在潛變量上的載荷圖,見圖 2,50 號變量在原點附近,說明該特征屬性的波動對于樣本之間的區(qū)別貢獻不大,其余64 個變量整體較為分散,說明這 64 個變量均攜帶有顯著的變異信息。商品規(guī)格辨識中 65 個變量在潛變量上的載荷圖見圖 6。
        結論
        真?zhèn)伪孀R模型的正判率從高到底依次為 PLS-DA>PCA-DA>LS-SVM>DA,最終優(yōu)選PLS-DA 模型用于川貝母的真?zhèn)伪孀R; 商品規(guī)格辨識模型的正判率從高到低依次為 PLS-DA>PCA-DA>LS-SVM>DA,最終優(yōu)選PCA-DA 模型用于川貝母的商品規(guī)格辨識。綜合比較,電子眼辨識正判率與傳統(tǒng)人工經(jīng)驗鑒別無顯著性差異,電子眼辨識不如傳統(tǒng)經(jīng)驗辨識快,但較藥典檢測時間極顯著縮短??傮w而言,該技術能夠?qū)崿F(xiàn)對中藥飲片質(zhì)量相對快速、準確地辨識,為中藥飲片的質(zhì)量評價提供了新思路、新技術,同時為構建中藥飲片質(zhì)量快速辨識智能專家系統(tǒng)奠定了基礎。
        來源:感官科學與評定 轉載請注明來源。
        參考文獻:劉瑞新,郝小佳,張慧杰,張璐,桂新景,林兆洲,羅崇念,田亮玉,王艷麗,馮文豪,姚靜,李學林.基于電子眼技術的中藥川貝母真?zhèn)渭耙?guī)格的快速辨識研究[J].中國中藥雜志,2020,45(14):3441-3451.轉載請注明來源。
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