陳科力，陳 龍

(湖北中醫(yī)藥大學 教育部中藥資源與中藥復方重點實驗室，武漢430065)

礦物類中藥指以天然礦物、礦物加工品、動物和動物骨骼的化石入藥的一類中藥[1].它是傳統(tǒng)中藥的3個組成部分之一，具有獨特顯著的療效.如石膏有清熱瀉火、除煩止渴之功效[2]，赭石能平肝潛陽，重鎮(zhèn)降逆，涼血止血[3]，為常用中藥.又如雄黃[4]被用于治療血液系統(tǒng)腫瘤及部分實體瘤，特別是在白血病治療方面療效顯著.另有報道[5-7]麥飯石、硇砂、朱砂等亦表現(xiàn)一定的抗腫瘤活性.

礦物類中藥具有較大的應用價值，但由于其來源復雜，且受礦石形成的地質條件、組成成分、微量元素及伴生礦物等影響[8]，使得其鑒定存在一定困難.目前，對礦物類中藥的鑒定主要采用性狀鑒定方法及一般理化鑒別反應.性狀鑒別主觀性較強，且難以區(qū)分礦物類中藥的粉末；一般理化鑒別方法的專屬性不強，有些操作繁瑣耗時.由于分析技術的制約，市場上礦物類中藥存在一些質量問題.如將礦物鐘乳石的細長尖端部分鐘乳鵝管石與珊瑚鵝管石混用[9]；爐甘石常以方解石冒充[10]；用現(xiàn)代動物的牙齒經(jīng)處理后冒充化石類中藥龍齒[11]等.

為滿足礦物類中藥準確、快速鑒別的需要，越來越多的現(xiàn)代分析方法被應用于對礦物類中藥的分析，如：X射線衍射法、中紅外光譜技術、近紅外光譜技術、原子光譜法、電感耦合等離子體質譜法等[12].其中，近紅外光譜技術以其快速、無損的特點，在礦物類中藥鑒定中表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢.

本課題組經(jīng)過前期探索[11,13,14]，借鑒近紅外技術在礦物學和地質學研究上的成熟方法，證明了礦物類中藥近紅外鑒別方法的可行性，基本形成了一套基于近紅外光譜快速鑒別礦物類中藥的方法，并逐漸趨于實際應用，現(xiàn)就該方法在礦物類中藥鑒別中的幾個關鍵步驟進行探討.

1 礦物類中藥近紅外光譜

1.1 礦物類中藥的近紅外光譜特征

1.2 影響礦物近紅外光譜特征的因素

影響礦物光譜特征的因素[16]較多，其中晶體結構和化學成分是影響礦物光譜特征最主要的因素之一.不同的礦物類中藥由于在礦物組成及含量上存在差異，它們的近紅外光譜特征亦表現(xiàn)出不同，這種圖譜上的不同即成為其定性分析的依據(jù).

與植物類中藥相比，礦物藥化學成分較為單一，近紅外圖譜相對簡單.但確定譜帶的歸屬卻是比較困難的，因為每個近紅外譜帶可能是由不同基頻的倍頻及合頻譜帶組合而成，多是重疊譜峰和肩峰.另外，鍵強度、化學組分、電負性等多種因素共同影響近紅外譜帶位置變化.對于固體樣品，散射、漫反射、特殊反射、表面光澤、折光指數(shù)和反射光的偏振等都被加載到樣品近紅外光譜上，這些都使近紅外光譜的解析復雜化[20].所以通過直接解析礦物類中藥近紅外光譜特征來鑒定其真?zhèn)?，在實際應用中是不可行的.

在礦物鑒定中，常根據(jù)礦物各基團吸收光譜產(chǎn)生的不同峰型、峰位以及強度，建立區(qū)域標準吸收譜線，通過該標準吸收譜線對區(qū)域未知礦物吸收譜線對比, 判斷礦物種類、礦物定名及進行礦物分析[21].同理，利用近紅外光譜技術鑒別礦物類中藥真?zhèn)我嗫赏ㄟ^建立校正模型來實現(xiàn).

2 建立礦物類中藥近紅外光譜鑒別模型的方法簡介

2.1 建立近紅外光譜分析模型的基本步驟

近紅外分析方法是一種通過模型來識別、定量的二次分析方法，在進行定性定量分析時首先需要建立校正模型，校正模型的好壞直接影響近紅外分析方法的測定結果[22].建立模型后必須對模型進行驗證，通過化學計量學方法對模型進行評估.模型通過驗證后方可用于未知樣品的檢測.必要時進行模型維護.由于近紅外光譜的采集速度較快，所以在完成建模后，通過相應的計算機軟件將待測樣品圖譜與模型對比，即可快速實現(xiàn)對未知樣品的檢測.

根據(jù)近紅外分析模型的建模和維護的基本步驟，礦物類中藥鑒別過程可概括為以下幾點.

(1)選擇足夠多且具代表性的樣本，鑒別樣品真?zhèn)?，采集近紅外光譜，建立校正集，再將校正集樣品分為訓練集和預測集；

(2)選擇合適的近紅外譜段、預處理方法及算法，利用訓練集樣本初步建立數(shù)學模型；

(3)利用預測集樣品對模型進行評價和優(yōu)化；

(4)用經(jīng)過評價、預測效果較好的近紅外分析模型判斷未知樣品相關性質；

(5)模型更新與傳遞.

2.2 校正集樣品的選擇及性質測定

校正集樣品在性質及分布上都要具有代表性.故礦物類中藥的近紅外光譜鑒別模型的校正集樣品應包括各種礦物類中藥的正品、次品、偽品及中間過渡態(tài).

近紅外光譜法為間接校正方法[23]，必須依靠標準分析方法或參考方法提供建模需要的性質數(shù)據(jù)，這就要求所測量的校正集樣品的性質數(shù)據(jù)準確可靠.具體到礦物類中藥近紅外光譜定性分析，則要求能準確鑒別建模所用樣品的種類及真?zhèn)?礦物類中藥的真?zhèn)舞b別主要以性狀鑒別為主，但主觀性較強.通過X射線衍射技術[24]可以準確測定出礦物類中藥的組成、晶型、分子的構型構象及成分含量，這從分子結構層面上可以準確反映出礦物藥的真?zhèn)蝺?yōu)劣.故在進行近紅外光譜分析時，可結合性狀鑒別與X衍射法對校正集樣品進行定性分析，以保證近紅外模型的準確性.

2.3 礦物類中藥近紅外光譜的采集

獲得近紅外光譜主要應用兩種技術[25]: 透射光譜技術和反射光譜技術.對于均勻或透明的樣品(如水溶液)的近紅外光譜分析常采用透射法測量光譜.而對于礦物類中藥這一類固態(tài)樣品，則應當使用近紅外漫反射技術.如在建立化石類礦物中藥龍骨、龍齒、石燕和石蟹等近紅外快速模型過程中即使用的是漫反射技術[13].一般在漫反射測量時，入射光應垂直于樣品表面，從側面收集漫反射光，這樣盡量減少不攜帶任何樣品信息的鏡面反射光的干擾[25].

光譜采集附件可選積分球或光纖漫反射探頭.其中光纖探頭使用方便，對塊狀樣品及粉末都可進行測量，亦可對包裝袋中的樣品直接測量[23]，可提高分析效率，防止樣品污染及交叉污染.

影響漫反射光譜重復性的因素包括樣品的粒度、密度、平整度及表面性質等[22,25].Kubelka-Munk理論指出漫反射吸光度A與散射系數(shù)s有關，樣品顆粒形狀、粒徑大小及分布等都將影響散射系數(shù)s的變化.s不變時，A與樣品濃度c才能在一定范圍內(nèi)成正比.故在檢測采集圖譜時必須注意這些條件的穩(wěn)定，常將礦物類中藥制成均勻的細粉[13].

另外，水分對光譜影響較大，在建立分析模型前，可以對樣品進行烘干處理[23].

2.4 礦物類中藥近紅外光譜預處理及建模譜段優(yōu)化

近紅外光譜還包含一些與樣品性質無關的因素帶來的干擾，導致了光譜的基線漂移和光譜的不重復性.因此對原始光譜進行預處理是十分必要的.礦物類中藥近紅外光譜預處理多采用傳統(tǒng)的矢量歸一化加一階導數(shù)法，5、9、或13點平滑.平滑處理可以有效平滑高頻噪音，提高信噪比.應用時，窗口寬度選擇非常重要，應依據(jù)實際情況而定.窗口內(nèi)數(shù)據(jù)點過多，光譜分辨率下降，光譜失真；但數(shù)據(jù)點太少，不能達到平滑去噪的效果[26].矢量歸一化法可校正光纖路徑長度潛在變異、光源強度波動及人為因素的影響.導數(shù)校正[27]可以減少由于樣品表面物理性質及光纖采樣點位置引起的譜圖變化，強化譜帶特征、克服譜帶重疊.此外，為消除礦物類中藥粉末的粒度分布不均，顆粒大小不一產(chǎn)生的散射影響，可采用多元散射校正(MSC)[22]的預處理方法.

建模譜段需確定近紅外光譜中與待測化合物結構關聯(lián)密切并受干擾程度較小的典型特征波數(shù)區(qū)域作為近紅外特征譜段.由于成分組成較為簡單，礦物藥近紅外圖譜特征性相對較強，通過直接觀察樣品圖譜，總結樣品圖譜有差異的譜段，并進行篩選，即可確定特征譜段，如對8種碳酸鹽類礦物類中藥的分析[12].但這種方法工作量較大，結果較主觀.目前，在多元校正分析中，波長的選擇方法主要有相關系數(shù)法、方差分析法、遺傳算法(GA) 等，其中GA是應用較廣泛的一種波長選取方法[28]. 嘗試用其他新方法去確定建模譜段將具有較大的意義.例如郭志明等[29]提出了自適應蟻群優(yōu)化偏最小二乘法優(yōu)選特征波長的方法.蟻群優(yōu)化算法選擇的波長數(shù)量少，且有效選擇近紅外光譜特征波長，使模型簡化，預測能力及適應性曾強.王立琦等[30]提出了卡爾曼濾波法，該算法無復雜的參數(shù)設置和變量選擇的隨機性，物理意義明確，可優(yōu)選出少數(shù)對模型影響較大的特征波長變量以代替全譜建模.

2.5 近紅外光譜模式識別方法

礦物類中藥真?zhèn)舞b別可通過建立模式識別模型來完成.模式識別[22]方法按照有無訓練集可以劃分為無監(jiān)督的模式識別方法和有監(jiān)督的模式識別方法.有監(jiān)督方法通過選擇訓練集樣品建立分類模型，再根據(jù)未知樣本在已知樣本集中的位置對未知樣品進行歸屬.故可利用校正集樣品，通過優(yōu)化特征譜段，選擇適當預處理方法，建立參比光譜及確定模型匹配閾值，并組建多種礦物標準參比光譜庫.在對未知樣品進行檢測時，選取相應的識別方法將未知樣品光譜經(jīng)預處理與定性模型譜庫中的所有參比光譜進行逐一對比、匹配.當匹配值小于某類樣品的閾值時，則認為該待測品與該類樣品性質一致.常用的匹配方法包括相關系數(shù)法、殘留變量法、光譜距離以及馬氏距離法等.如采用相關系數(shù)法建立真?zhèn)锡堼X定性模型[31]，預測正確率90%，有較好的預測能力，可用于快速鑒別真?zhèn)锡堼X.

聚類分析[32]屬于無監(jiān)督的模式識別方法，適用于對于樣本沒有類的先驗知識的情況，常用相似系數(shù)和距離定義樣本間的相似性.袁明洋等[13]采用歐式距離計算樣本間的相似性，進行聚類分析，成功將8種共38批含碳酸鹽類礦物類中藥樣品區(qū)分開.

2.6 近紅外光分析模型的評價、傳遞及維護

模型建立后，需要通過對驗證樣品的檢測結果與已知的參數(shù)數(shù)據(jù)比較運算，用殘差、相關系數(shù)、標準偏差等指標來評價模型的好壞.

由于不同廠商的近紅外光譜儀器在性能上有所不同，其所測近紅外圖譜有所差異，模型不能在儀器間直接通用.解決這一問題途徑除了完善儀器硬件加工的標準化外，還需要應用模型傳遞技術[23]，常用的方法有S/B算法、直接校正算法、分段直接校正算法等.

在日常檢測過程中，會遇到樣品不在模型范圍內(nèi)，無法識別，這就需要把該樣品補充到模型中去，不斷的維護、完善模型.

2.7 近紅外光譜定量分析方法初探

在利用近紅外模式識別模型對礦物類中藥進行真?zhèn)舞b別的同時，本課題組也在探索建立用于預測礦物類中藥中某些成分含量的的定量校正模型.如在含碳酸鹽類礦物類中藥的研究[12]中，采用偏最小二乘法，將訓練集的近紅外光譜與EDTA滴定法測定的碳酸鈣含量參考值相關聯(lián).采用CV(Cross-Validation)和 TSV(Test Set Validation)兩種驗證方法對定量模型進行驗證，以決定系數(shù)(R2)、交叉驗證均方差(RMSECV)和外部驗證均方差(RMSEP)等參數(shù)作為模型性能的綜合評價指標.在上述評價方法的基礎上，利用OPUS軟件中自動優(yōu)選建模參數(shù)功能，選擇幾組較好的建模參數(shù)，并對最好的建模參數(shù)進行適當優(yōu)化.最終綜合考慮內(nèi)部交叉驗證結果和外部驗證結果，選擇7500～4150cm-1譜段，F(xiàn)D(5)+MSC預處理方法，建立定量校正模型.該模型預測結果的平均相對偏差為0.24%，平均回收率為100.3%，結果準確、可靠.偏最小二乘法[33]采用主成分分析技術將光譜數(shù)據(jù)轉化為主成分數(shù)據(jù)，然后和化學分析數(shù)據(jù)相關聯(lián)進行定標建模，是目前近紅外分析較常使用的方法.

3 建立礦物類中藥近紅外快速鑒別系統(tǒng)的構思

國內(nèi)外學者對中藥近紅外光譜分析方法的研究大多數(shù)是分散的、非系統(tǒng)的，并沒有建立一個能夠推廣應用的方法，造成了大量人力、物力、財力的浪費.對礦物類中藥的鑒別亦是如此.

在各領域，應用近紅外光譜技術的研究者都嘗試建立信息化、系統(tǒng)化、便攜化的快速分析方法.如在地質學方面，修連存等[34]研制適合野外測量的便攜式近紅外礦物分析儀進行礦物填圖、區(qū)域調(diào)查和礦物鑒定.他們將包含有各種礦物標準圖譜的數(shù)據(jù)庫的光譜分析軟件搭載到便攜式儀器上，采集未知樣品光譜，從中提取相關信息，與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行匹配，達到鑒別礦物的目的.在農(nóng)業(yè)領域，李軍會等[35]提出構建“中國農(nóng)業(yè)近紅外分析技術軟件及網(wǎng)絡系統(tǒng)”.該系統(tǒng)是一個信息系統(tǒng)，包括信息的采集、處理、傳送和利用等各個信息環(huán)節(jié).在中藥領域，華國棟[36]提出建立常用中藥飲片近紅外光譜數(shù)據(jù)庫用于中藥飲片識別的思想.該數(shù)據(jù)庫建立在傳統(tǒng)經(jīng)驗鑒別的基礎上，采集近紅外光譜數(shù)據(jù)，利用 ISIS/Base 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)庫.此外，黃華等[37]為了在近紅外光譜分析中實現(xiàn)對現(xiàn)有光譜模型資源共享，提出了利用云計算中心的高性能服務器代替單機版的主機，然后在云服務器上開發(fā)近紅外光譜軟件分析系統(tǒng).

結合以上研究成果，我們提出建立基于云計算的近紅外光譜快速鑒別系統(tǒng)的構思.該系統(tǒng)可采用“移動終端+云計算服務”的運作模式.移動終端進行礦物類中藥信息的采集和特征提取，云計算服務進行礦物類中藥成分分析與處理，然后將檢測結果推送至移動終端.并采取云端知識服務和本地知識庫相結合的方式對光譜數(shù)據(jù)進行管理，用戶可以將部分云端服務的內(nèi)容保存在本地，形成本地知識庫，讓系統(tǒng)擁有更好的適應性和靈活性.對于部分在近紅外區(qū)無響應的礦物類中藥，也可通過結合其他光譜技術，對該系統(tǒng)的應用范圍補充.該系統(tǒng)亦可進一步地向常用中藥飲片及珠寶鑒別方向轉化，其應用市場將會更加廣闊.

4 總結及展望

本文綜述了礦物類中藥近紅外光譜的基本原理及建立近紅外光譜分析的基本方法，并提出了構建礦物類中藥近紅外光譜快速鑒別系統(tǒng)的思路.前期對礦物類中藥一些建模方法的研究為建立礦物類中藥近紅外光譜的快速鑒別系統(tǒng)的奠定了基礎，也擴展了近紅外技術在中藥領域的應用，具有一定的科研及市場價值.

目前，近紅外光譜技術作為一種快速、無損的分析方法，已被中國、美國、日本、歐盟等多個國家和組織的藥典所收載，廣泛應用于制劑分析、化學分析、物理分析和過程分析等領域[38].雖然目前近紅外光譜技術在中藥鑒定中的應用還很有限，但隨著中藥化學物質基礎研究的深入，以及信息技術和近紅外光譜技術的快速發(fā)展，近紅外技術逐漸成為一項迅猛發(fā)展的新的分析技術，也將為礦物類中藥的真?zhèn)舞b別和快檢技術提供新的方法.

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