基于高光谱成像的丹参饮片多指标成分原位快速定量方法
秦梦廷1
崔伟亮2
任小英1
李慧芬3
董钰宁1
桑梦娇4
汪冰2
林永强5
1.天津中医药大学,天津 301617;山东省食品药品检验研究院,中药标准创新与质量评价山东省工程研究中心,中药配方颗粒共性技术山东省工程研究中心,产业技术公共服务平台,山东 济南 2501012.山东省食品药品检验研究院,中药标准创新与质量评价山东省工程研究中心,中药配方颗粒共性技术山东省工程研究中心,产业技术公共服务平台,山东 济南 250101;山东中医药大学,山东 济南 2503553.山东中医药大学,山东 济南 2503554.山东大学,山东 济南 2005125.天津中医药大学,天津 301617;中国食品药品检定研究院,药品监管科学全国重点实验室,北京 100061
摘要：目的 本研究旨在构建一种基于高光谱成像技术的丹参饮片 5 种指标成分原位快速定量分析方法,并深入探究不同波段范围及特征选择策略对偏最小二乘回归(PLSR)模型预测性能的影响.方法 采集 115 批次丹参饮片在可见近红外和近红外波段的高光谱图像数据,并测定丹酚酸B、丹参酮Ⅰ、隐丹参酮、丹参酮ⅡA及总丹参酮的含量.基于高光谱分析平台中的分类算法,分别提取VNIR、NIR及融合全波段的光谱数据,采用多元散射校正、标准正态变换等 6 种方法对光谱进行预处理,再结合竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除法(UVE)进行特征筛选,构建PLSR预测模型,并通过验证集相关系数、验证集均方根误差和剩余预测偏差综合评估模型性能.结果 基于全波段光谱并结合CARS特征选择所建立的PLSR模型预测性能最优,5 种指标的RV值均达到0.92～0.96,RPD值均高于3.5,展现出更强的模型稳健性和预测可靠性.结论 全波段高光谱数据融合CARS特征选择策略可实现丹参饮片 5 种指标成分的快速、无损、精准定量分析,可为中药饮片智能化质量控制体系的建立和现场快速检测提供理论基础和科学支撑.
关键词：高光谱成像丹参指标成分预测模型原位定量
分类号：R284.1(中药学)R286(中药学)
资助基金：国家重点研发计划(No.2023YFC3504102)药品监管科学全国重点实验室课题(No.2025SKLDRS0338)中药监管科学研究项目(No.ZYJGKX202410)山东省自然科学基金(No.ZR2020MH374)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-03-25（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 163-169 )
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