一种基于光学的吲哚菁绿检测方法与流程

本发明涉及光谱数据处理，具体涉及一种基于光学的吲哚菁绿检测方法。

背景技术：

1、吲哚菁绿是一种常用的荧光染料，广泛应用于生物医学领域中的光谱检测，具有优异的光学特性和生物相容性。通常是通过对样品中的吲哚菁绿施加特定光源激发，使其发射荧光。莹光信号经过光学镜头聚焦后，转化为光谱曲线，并于已知浓度下的吲哚菁绿标准曲线进行比对，从而确定浓度。但由于设备以及噪声干扰，通常在进行吲哚菁绿检测时，需要对采集到的的光谱信号进行移动平滑滤波去噪处理，从而使得后续的数据分析更加准确可靠。

2、常规均值滤波进行去噪时，通常以固定局部窗口长度进行均值计算，但由于吲哚菁绿浓度检测常用方式是，通过对当前样品中采集光谱信号并与确定的标准浓度的吲哚菁绿光谱曲线进行比对，从而确定浓度，而当噪声信号在无吸收波段与吸光波段中都出现时，其与原始光谱信号的混合会导致模态混乱，因此固定的滤波程度过小，可能会导致噪声滤波效果不好，程度过大，便会导致原光谱信号中的信息受损，进而影响检测精度。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种基于光学的吲哚菁绿检测方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，该方法包括以下步骤：

4、获取吲哚菁绿样品的原光谱曲线，并将原光谱曲线分解为多个分量；

5、获取每个分量的最大吸收度和最小吸收度，根据每个分量的最大吸收度和最小吸收度得到每个分量的幅值范围；根据每个分量的幅值范围对每个分量进行区间的均等划分，得到每个分量的若干区间；

6、获取每个分量各区间的波段数量，根据每个分量各区间的波段数量和每个分量中的总波段数量得到每个分量的离散差异大小；

7、根据预设滑窗得到每个波段位置的局部窗口，根据每个波段位置的局部窗口内相邻极值点之间的波段位置对应原光谱吸收度得到第一特征；

8、根据局部窗口内相邻极值点之间的波段位置对应原光谱吸收度残差值的累加和得到第二特征；

9、根据局部窗口内对应原光谱中最大吸收度和最小吸收度得到第三特征；

10、根据第一特征、第二特征和第三特征得到每个分量每个窗口的局部波动情况；

11、根据每个分量的离散差异大小和每个分量每个窗口的局部波动情况得到原光谱曲线上每个局部窗口的调整系数；根据原光谱曲线上每个局部窗口的调整系数得到原光谱曲线上每个波段位置的最终调整系数；

12、根据原光谱曲线上每个波段位置的最终调整系数得到原光谱曲线上每个波段位置的最终局部窗口长度，根据原光谱曲线上每个波段位置的最终局部窗口长度对原光谱曲线的进行平滑，用平滑后的光谱信号对不同浓度的吲哚菁绿进行匹配检测。

13、进一步地，所述根据每个分量的幅值范围对每个分量进行区间的均等划分，得到每个分量的若干区间，包括的具体步骤如下：

14、将每个分量的幅值范围均等划分为个区间，表示区间个数阈值。

15、进一步地，所述每个分量的离散差异大小的具体获取步骤如下：

16、每个分量的离散差异大小的公式为：

17、

18、式中，表示为第n个分量的第m个区间，表示为第n个分量的第m个区间中波段的数量在第n个分量的总波段数量中的占比，表示为区间数量，表示为第n个分量的离散差异大小。

19、进一步地，所述第一特征的具体获取步骤如下：

20、将局部窗口内相邻极值点之间的所有波段位置对应原光谱吸收度的标准差作为第一特征。

21、进一步地，所述残差值的具体获取步骤如下：

22、获取局部窗口内相邻极值点之间对应的分量的光谱曲线，记为第一光谱曲线，获取局部窗口内相邻极值点之间对应的原光谱曲线，第一光谱曲线与所述对应的原光谱曲线之间所有波段对应吸收度差值，记为一组残差值序列，其中残差值序列中有多个残差值。

23、进一步地，所述第三特征的具体获取步骤如下：

24、第三特征为局部窗口内对应原光谱中最大吸收度和最小吸收度之间的差值。

25、进一步地，所述每个分量每个窗口的局部波动情况的具体获取步骤如下：

26、每个分量每个窗口的局部波动情况的公式为：

27、

28、式中，表示为第n个分量的第u个局部窗口内第i个极值点与右相邻极值点之间的所有波段位置对应原光谱吸收度的标准差；表示为第n个分量的第u个局部窗口内第i个极值点与右相邻极值点之间的波段位置对应原光谱吸收度残差值的累加和；表示为第n个分量的第u个局部窗口内对应原光谱中最大吸收度和最小吸收度之间的差值；表示为第n个分量的第u个局部窗口内极值点的个数；表示为第n个分量的第u个局部窗口内的局部波动情况。

29、进一步地，所述原光谱曲线上每个局部窗口的调整系数的具体获取步骤如下：

30、原光谱曲线上每个局部窗口的调整系数的公式为：

31、

32、式中，表示第n个分量的离散差异大小，表示第n个分量的第u个局部窗口内的局部波动情况，表示为分量的个数，表示第u个局部窗口的调整系数，表示对所有局部窗口的调整系数进行线性归一化函数。

33、进一步地，所述原光谱曲线上每个波段位置的最终调整系数的具体获取步骤如下：

34、统计每个波段位置在所有局部窗口中的调整系数，然后对所有调整系数求均值得到每个波段位置的最终调整系数。

35、进一步地，所述原光谱曲线上每个波段位置的最终局部窗口长度的具体获取步骤如下：

36、获取第个波段位置的最终调整系数，则第个波段位置为中心的局部窗口在调整后的局部窗口长度为，其中，表示为第v个波段位置的最终调整系数，l为调整基数；并对进行四舍五入取整，则得到每个波段位置调整后的局部窗口长度。

37、本发明的技术方案的有益效果是：常规实现是通过对光谱信号曲线进行固定窗口大小的移动平滑去噪，但是由于原光谱信号中同样存在波动，因此与噪声叠加后，会导致每个区域中的波动大小不同，因此固定的平滑力度可能会使数据中原信息损坏或噪声未去干净。因此本实施例通过对光谱信号进行emd分解，并给予emd算法本身的优势与局限，结合当前场景下的数据特征，对不同分量进行分析，并创新型的提出用不同分量作为原信号中的局部范围划分依据，不仅对原光谱信号采用动态滤波平滑窗口，使得数据平滑效果更佳，同时增加了平滑结果的鲁棒性以及准确性。

技术特征：

1.一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述根据每个分量的幅值范围对每个分量进行区间的均等划分，得到每个分量的若干区间，包括的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述每个分量的离散差异大小的具体获取步骤如下：

4.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述第一特征的具体获取步骤如下：

5.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述残差值的具体获取步骤如下：

6.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述第三特征的具体获取步骤如下：

7.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述每个分量每个窗口的局部波动情况的具体获取步骤如下：

8.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述原光谱曲线上每个局部窗口的调整系数的具体获取步骤如下：

9.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述原光谱曲线上每个波段位置的最终调整系数的具体获取步骤如下：

10.根据权利要求1所述一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，其特征在于，所述原光谱曲线上每个波段位置的最终局部窗口长度的具体获取步骤如下：

技术总结
本发明涉及光谱数据处理领域，具体涉及一种基于光学的吲哚菁绿检测方法，包括：获取原光谱曲线和分解后的多个分量；获取每个分量的幅值范围；根据每个分量的幅值范围进行区间的均等划分；根据每个分量各区间的波段数量和总波段数量得到离散差异大小；根据第一特征、第二特征和第三特征得到局部波动情况；根据离散差异大小和局部波动情况得到局部窗口的调整系数；根据局部窗口的调整系数得到每个波段位置的最终调整系数；根据每个波段位置的最终调整系数得到每个波段位置的最终局部窗口长度，根据每个波段位置的最终局部窗口长度对原光谱曲线的进行平滑，并进行匹配检测。本发明光谱数据处理方式获取新的局部窗口长度，提高检测的准确性。

技术研发人员：蔡元学,芦宇,王江华,马福生,王晋研,姜成伟,姜春香
受保护的技术使用者：天津博霆光电技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15