第34卷，第2期 2014年2月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol, 34 ,No. 2 -pp494-497 February 2014
净信号预处理结合径向基偏最小二乘回归在而糖无创检测中的应用
李庆波，黄政伟
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，精密光机电一体化技术教育部重点实验室，北京100191
摘要为了提高人体血糖近红外光谱定量分析模型的预测精度，结合净信号预处理（NAP)算法和径向基偏最小二乘（RBFPLS)回归建立广一种适合于人体血糖测量的非线性建模方法NAP-RBFPLS。本文首先利用NAP对近红外光谱进行预处理来有效地提取原始光谱中仅与葡萄糖信号相关的光谱信息，从而有效地减弱了人体血中水、白蛋白、血红蛋白、脂肪等成分的吸收十扰以及人体体温的变化、测量仪器本身的漂移、测量环境的变化和测量条件的变化引起的干扰因素与血糖变化的偶然相关问题；然后把净信号预处理后的近红外光谱数据通过RBFPLS建立了非线性定量分析模型来解决由于人体强散射引起的血糖浓度与近红外光谱之间的非线性关系：并与偏最小二乘（PLS）、基于净信号预处理的偏最小二乘（NAP-PLS)和RBF PLS这三种建模方法建立的定量分析模型进行了对比分析。实验结果表明，这两种方法相结合建立的非线性校正模型对预测集的预测精度有了很大的提高，这将对人体血糖浓度无创检测技术的研究具有实际应用价值。
关键词近红外光谱：净信号预处理：径向基偏最小二乘：非线性校正模型：血糖浓度
中图分类号：0657.3
引言
文献标识码：A
DOI : 10. 3964 /j. issn. 1000-0593(2014 )02-0494-04
1NAP-RBFPLS算法
糖尿病及其并发症正在给社会带来流重负担，据国际糖尿病联盟（IDF)最新统计2012年全球糖尿病人数高达3.71 亿，其中我国已达9230万，成为世界糖尿病第一大国"]。近红外光谱分析技术凭借其快速、无损、准确等优点33]，在人体血糖检测中得到广泛的研究4]。但该技术进行人体血糖检测时，各种干扰因素的变化都可能与血糖浓度变化产生偶然相关问题5。又由于人体是强散射体，人体血糖浓度与吸光度光谱之间存在非线性关系".汀，因此如何从这多变和非线性光谱信号中有效提取血糖浓度信息是人体近红外无创血糖检测面临的技术难点之一。
由于净信号预处理（net analytepreprocessing，NAP）能减弱十扰因素号起的偶然相关间题，能剔除一部分十扰因素的影响，径向基偏最小二乘（radialbasisfunctionspartial least squares，RBFPLS)是在PLS的基础上建立的非线性建模方法，能解决人体强散射引起的血糖浓度和光谱之间的非线性间题，因此本文将NAP与RBFPLS非线性建模方法相结合用于人体近红外无创血糖的研究。
收稿日期：2013-05-08，修订日期：2013-07-11
1.1净信号预处理法
净信号预处理法是Goicoechea等在2001年提出的3]，
其基本思想是利用数学上空间正交的原理，寻找一个只包含干扰信号而不包含被测成分含量变化信息的子空间，将样品信号对该子空间进行投影，即X二X十X-（X：测量信号， X：有关的净信号，X-：无关信号）。净信号与测量信号之间的几何关系示图如图1所示。
X
X
Fig. 1 The geometric relationship between the net
analyte signal and the measurement signal
基金项目：长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0705)和北京航空航天大学蓝天新星项目资助
作者简介：李庆波，女，1975年生，北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院副教授
e-mail : qbleebuaa@ buaa, edu. cn