近红外光谱检测
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用近红外光谱分析是一种基于分子振动谱的无损检测技术，广泛应用于化工、食品、医药等领域。
在药品检测中，近红外光谱分析技术具有快速、准确、无损、高效等优点，已经成为药品行业中不可或缺的检测手段。
本文将就近红外光谱分析在药品检测中的应用进行浅谈。
一、近红外光谱分析原理近红外光谱分析原理是通过物质与光的相互作用，分析物质内部的分子振动、转动和延伸振动等信息，从而实现对样品成分、结构、性质等的分析。
在近红外光谱区域，分子内的一些结合键和官能团吸收、散射、辐射电磁波所产生的光谱可用于分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析技术可以快速、准确地获取样品的光谱信息，并通过专门的数据处理软件进行定量和定性分析。
1. 药品成分分析在制药过程中，药品的成分及其含量是非常重要的参数。
通过近红外光谱分析技术可以快速准确地确定药品中各种成分的含量，包括药物成分、助剂成分等。
通过建立合适的光谱库和定量模型，可以对药品的成分进行快速检测，保证药品的质量。
2. 药品质量控制药品的质量受到制备工艺、原材料选择、存储条件等多方面因素的影响，通过近红外光谱分析技术可以对药品的质量进行实时监测和控制。
可以通过光谱分析技术对药片的含量均匀性、药液的稳定性等进行检测，及时发现并解决质量问题，保证药品的质量稳定性。
3. 药品真伪鉴别随着全球药品贸易的不断增加，药品的真伪鉴别成为一个重要的问题。
通过近红外光谱分析技术可以对药品进行快速鉴别，包括原材料鉴定、药品真伪鉴别等。
通过建立光谱库和模型，可以对不同药品进行快速鉴别，保障患者用药安全。
4. 药品生产过程控制近红外光谱分析技术还可以用于药品生产过程中的实时监测和控制，包括原材料检测、反应过程监控、成品检验等。
通过光谱分析技术可以实现对制药过程中各个环节的快速、无损检测，保障药品的生产质量和安全性。
1. 多模式光谱采集技术当前，近红外光谱分析已经不仅仅局限于单一的样品分析，而是发展为多模式光谱采集技术，包括透射光谱、反射光谱、光纤光谱等。
近红外光谱分析的原理技术与应用
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
溶液的近红外光谱检测技术-概述说明以及解释
溶液的近红外光谱检测技术-概述说明以及解释1.引言1.1 概述近红外光谱技术作为一种非常重要的分析手段，被广泛应用于溶液的检测和分析领域。
通过对样品吸收、反射或透射光谱的测量，可以获取样品的化学信息，实现对溶液中各种成分的定量和定性分析。
近红外光谱技术具有快速、无损、非破坏性等优点，逐渐成为现代溶液分析的重要工具之一。
本文将深入探讨溶液的近红外光谱检测技术，包括其原理、应用与发展情况。
通过对该技术的全面介绍，希望读者能对近红外光谱在溶液分析中的作用有更深入的了解，并为未来相关领域的研究和实践提供参考依据。
1.2 文章结构本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
在引言部分中，首先会对近红外光谱检测技术进行概述，介绍其基本原理和应用领域。
然后会详细描述本文的结构和目的，为读者提供一个整体的框架。
在正文部分，将首先介绍近红外光谱技术的基本概念和原理，包括光谱仪的构成以及如何进行光谱数据的采集和分析。
然后会重点讨论溶液的近红外光谱检测原理，包括溶液光谱的特征和检测方法。
最后会探讨该技术在不同领域的应用和发展情况。
在结论部分，将对文章中介绍的近红外光谱技术在溶液检测中的作用进行总结，概括其优势和局限性。
然后会展望未来该技术的发展方向，提出一些建议和展望。
最后会得出结论，强调该技术在溶液检测领域的重要性和前景。
1.3 目的本文的主要目的是探讨溶液的近红外光谱检测技术在化学分析和质量控制领域的应用。
通过对近红外光谱技术原理和溶液样品特性的分析，展示其在溶液成分分析、反应监测、溶解度测定等方面的优势和潜在应用。
同时，总结近红外光谱技术在溶液检测中的作用，探讨其未来的发展方向与挑战。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴，推动近红外光谱技术在溶液检测中的进一步应用和发展。
2.正文2.1 近红外光谱技术简介近红外光谱技术是一种非常重要的分析检测技术，它利用近红外光波段（700-2500nm）的光谱信息来获取样品的化学信息。
近红外光谱分析技术在食品质量检测中的应用
近红外光谱分析技术在食品质量检测中的应用现今，食品安全问题已经成为了每个人都关心的话题。
而其中，食品质量检测是保证食品安全的重要手段之一。
目前，近红外光谱分析技术已经在食品质量检测中广泛应用，并取得了良好的检测效果。
本文将介绍近红外光谱分析技术在食品质量检测中的应用及其优势。
一、近红外光谱分析技术的原理近红外光谱分析技术是一种非破坏性的检测方法，它通过测量物质在近红外波段内的吸收、反射和散射等光谱特性来检测物质的性质和含量。
近红外光谱波长范围为800~2500nm，其中最常用的是波长范围为1100~1600nm的近红外区域。
二、近红外光谱分析技术在食品质量检测中的优势1.快速性相比于传统的检测方法，近红外光谱分析技术不需要样品处理和提取，可以直接对样品进行检测，且检测速度非常快，一般只需几秒钟至几分钟。
2.高效性近红外光谱分析技术可以同时检测多个指标，比如蛋白质、脂肪、水分、糖分等，可以大大提高检测效率。
3.准确性近红外光谱分析技术可以提供高精确度的检测结果，其预测误差一般在数值百分之几到数值十分之几之间。
4.可重复性近红外光谱分析技术可以提供高可重复性的检测结果，其检测结果的偏差一般在数值百分之几以内。
三、近红外光谱分析技术在食品质量检测中的应用1.奶制品在奶制品生产过程中，近红外光谱技术可以用于检测脂肪、蛋白质和乳糖的含量，以及检测细菌、菌落总数等指标，用于确定奶制品的质量。
2.肉制品在肉制品生产过程中，近红外光谱技术可以用于检测肉中蛋白质、脂肪、水分等含量，以及检测肉类中的细菌、谷氨酰胺等指标，用于确定肉类品质。
3.水果及果汁在水果及果汁生产过程中，近红外光谱技术可以用于检测水果中果糖、葡萄糖、蔗糖含量，以及检测果汁中酸度、pH值等指标，用于确定水果及果汁的质量。
四、总结近红外光谱分析技术在食品质量检测中发挥着越来越重要的作用。
它的快速性、高效性、准确性以及可重复性成为了它的优势。
在食品质量检测中的应用范围也越来越广泛。
光谱仪近红外
光谱仪近红外指的是一类光谱仪器，用于检测和分析近红外波段的光谱信息。
近红外波段通常包括700纳米到2500纳米的范围。
近红外光谱仪通过测量物质在近红外光波段的吸收、散射或透射等特性，获取样品的光谱数据，并进一步分析和解释。
近红外光谱具有许多应用领域，包括但不限于以下几个方面：
1.化学分析：近红外光谱仪可以用于化学成分分析、质量控制、反应动力学等方面的研究。
通过检测样品在近红外波段的吸收特性，可以识别和定量分析化合物的种类和含量。
2.农业和食品领域：近红外光谱仪可用于农作物和食品品质的分析。
例如，可以通过近红外光谱技术判断水果的成熟度、检测农产品中的营养成分、预测食品的新鲜度等。
3.药物和生物医学研究：近红外光谱可用于医药领域的药物分析和生物医学研究。
例如，可以通过近红外光谱检测药物的纯度、质量等；同时，在生物医学研究中，近红外光谱被用作非侵入性的、实时的生物体监测工具。
4.环境监测：近红外光谱仪可以用于水质、空气质量、土壤污染等环境领域的监测和分析，帮助评估环境中的污染物含量和类型。
近红外光谱仪的使用使得对物质的分析更加简便、高效、准确，广泛应用于科学研究、工业生产、环境监测等领域。
近红外检测实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过近红外光谱法，利用近红外光谱仪对样品进行定量和定性分析，掌握近红外光谱分析的基本原理和实验技术，提高对样品成分、结构和性质的认识。
二、实验原理近红外光谱法是一种利用近红外光区（750-2500nm）的电磁波对物质进行检测的方法。
该波段的电磁波具有较长的波长，能够穿透样品，与样品中的分子振动、转动和电子跃迁相互作用，从而产生特征光谱。
根据样品的光谱特征，可以实现对样品的定量和定性分析。
三、实验仪器与试剂1. 仪器：海能Unity近红外光谱仪SpectraStar2500XL1、近红外光谱仪专用样品池、数据处理软件。
2. 试剂：实验样品、标准品、溶剂。
四、实验步骤1. 样品准备：将实验样品和标准品分别称量，按照一定比例混合，加入适量的溶剂，制成待测溶液。
2. 光谱采集：将待测溶液倒入样品池，置于近红外光谱仪中，采集光谱数据。
3. 数据处理：利用数据处理软件对采集到的光谱数据进行预处理，包括基线校正、平滑、一阶导数等操作。
4. 定量分析：根据标准品的光谱数据，建立定量分析模型，对实验样品进行定量分析。
5. 定性分析：根据实验样品的光谱特征，与标准品的光谱数据进行比对，判断实验样品的成分和结构。
五、实验结果与分析1. 定量分析结果：根据建立的定量分析模型，对实验样品进行定量分析，结果如下：样品名称 | 定量结果（%） | 相对误差（%）--------|--------------|--------------样品1 | 85.2 | 1.2样品2 | 78.6 | 1.5样品3 | 90.1 | 1.12. 定性分析结果：根据实验样品的光谱特征，与标准品的光谱数据进行比对，得出以下结论：样品1：含有成分A、B、C，结构较为复杂。
样品2：含有成分A、B，结构较为简单。
样品3：含有成分A、B、C、D，结构较为复杂。
六、实验讨论1. 近红外光谱法具有快速、简便、非破坏性等优点，适用于多种样品的定量和定性分析。
近红外光谱检测关键技术
多元散射校正
吸光度不仅与成分含量有关，还与样品颗粒大小、均匀性 及装样的松紧度有很大关系，这些因素统称为颗粒原因。
不同样品间吸光度的差异中通常只有极小部分与样品的成 分含量差异有关，其他绝大部分由颗粒度原因造成的吸光 度的差异可视为干扰信息，在对光谱进行分析时应当尽量 消除。
多元散射校正则在解决样品的粒径不均匀或测样容器不一 致对光谱的影响上有良好的效果。
对光信号进行调制：
直流变交流，再通过后续滤波电路消除干扰信号
使用滤光片：
直接把不需要的光滤掉，减少杂光干扰
分光系统
一般来讲，光学质量可靠的分光系统本身不会直接影响 到仪器的信噪比，但由于仪器中装载分光系统的可动部 件如光栅转轴、滤光片盘轴，在连续高强度的运行中可 能存在磨损问题，从而影响光谱数据的可靠性，这样也 可能会影响到仪器信噪比。
近红外光谱分析结果受多种因素的影响，如样品的温度、颗粒度、均匀 度及装样密度等，这些物理特性在各定标样品中的差异直接影响样品光 谱信息与化学成分信息之间的线性关系，使得近红外的分析结果低于化 学分析的结果。
3.不能分析小量样品或浓度过低的样品
如果分析的样品量很小，则很难获得正确的近红外光谱。同时，当检测 低浓度含量的成分时，其它高浓度成分成了主要干扰信息，一般很难较 为精确的分析出低浓度含量的成分。
不管哪种方式，都是建立在化学计量学(Chemometrics)理 论基础之上的。
主要方法：
多元线性回归(MLR) 主成分回归(PCR) 偏最小二乘回归(LSR) 人工神经网络(ANN)
线性问题 非线性问题
多元线性回归(MultiplyLinearRegression，MLR)
常见问题：
欠拟合：线性回归定标方法中参与变量太少，如定标所用 的主成分因子数太少，会使一些有用的信息没有包含在模 型中，导致得到的校正的结果和预测的结果都不会很好。
近红外检测原理
近红外检测原理近红外（NIR）检测是一种非侵入式的光谱分析技术，广泛应用于农业、食品、制药等领域。
它通过检测物质在近红外光波段的吸收和散射特性，来获取物质的相关信息。
近红外检测原理基于光的相互作用和物质的分子结构。
1. 光的相互作用与近红外光谱光是由一系列电磁波组成的，包括可见光、紫外光、红外光等。
近红外光谱波段通常被定义为750-2500纳米（nm），相对于可见光而言，近红外光具有较高的穿透力和较弱的散射能力。
2. 分子的能级和跃迁分子在吸收光的过程中，会发生能级跃迁。
当分子吸收能量与能级间隔相等时，电子会从基态跃迁至激发态。
近红外光的能量正好位于分子能级间隔的范围，因此适用于近红外检测。
3. 物质的吸收特性不同物质在近红外光谱波段的吸收特性是由其分子结构和化学键决定的。
不同的化学键振动和伸缩会导致不同的吸收光谱。
通过测量物质在近红外光谱波段的吸收，可以了解其组成、浓度、质量等信息。
4. 光源、光谱仪和样品槽近红外检测系统由光源、光谱仪和样品槽等组成。
光源发出近红外光，经过样品后，被光谱仪接收并分析。
样品槽是将待测样品放置的空间，通常采用透明的玻璃或石英材料，以便光线穿透。
5. 数据处理和模型建立在近红外检测中，采集到的光谱数据需要进行预处理和分析。
预处理包括光谱校正、信号平滑和噪声滤波等步骤。
分析阶段则需要建立模型，将光谱数据与样品的性质进行关联，以实现定性或定量分析。
6. 应用领域近红外检测技术在农业、食品、制药等领域具有广泛应用。
例如，在农业领域，近红外检测可用于土壤分析、农作物品质评估和植物病害检测等；在食品领域，可用于食品成分分析、食品质量控制和食品安全检测等；在制药领域，可用于药品含量检测、药材鉴定和药品质量监控等。
近红外检测技术凭借其快速、无损、高效等优势，成为现代科学研究和工业生产中的重要工具。
在不断的研究和发展中，相信近红外检测技术将更加成熟和广泛应用于更多领域。
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∆ of max4mm LCBI>median (n=76) 33.0 ± 16.1 211 ± 119 581 ± 208 172 ± 162 -410 ± 193 61.75 ± 10.33 92.0 % 58.3 % 56.6 % 75.3 %
p-value 0.01 <0.001 <0.001 0.22 <0.001 0.38 0.30 0.19 0.75 0.23
• 大多数易损斑块检测设备都针对于薄纤维帽粥样
斑块(TCFAs， thin-cap fibroatheroma)，因为
TCFAs是最常见的易损斑块。
• 然而针对TCFA检测vulner有的TCFAs都有
破裂倾向*。
* Kolodgie FD, Burke AP, Farb A, Gold HK, Yuan J, Narula J, et al. The thin-cap fibroatheroma: type of vulnerable plaque: the major precursor lesion to acute coronary syndromes. Curr Opin Cardiol 2001;16:285-92.
TCFAs
• TCFAs are characterized by the presence
of the following: 较大的坏死核心, 薄纤维帽
, 炎性浸润, 丰富的斑块内字样血管, 正性重
构, 出血和钙化(or both).
NIRS
• 临床上将易损斑块的检测等同于脂质丰富 斑块。 • 其他的临床应用的检测手段，现用的和开 发中的各种设施，比如冠状动脉镜、OCT 、IVUS和磁共振均以脂质丰富（含或不含 坏死核心）的斑块为目标。 • 也有以其他可能指标作为检测标准（薄纤 维帽、炎性细胞等）。
• Background: Peri-procedural myocardial infarction
(peri-MI) is the result of distal embolization of lipid-core
plaque debris and/or thrombus during percutaneous coronary intervention (PCI) and may be associated with change of lipid-core burden index (LCBI) from pre to post-PCI.
• Methods: The COLOR Registry was a prospective, multicenter, observational study of pts undergoing near-infrared spectroscopy (NIRS) during PCI. • Raw spectroscopic information was transformed into a probability of lipid-rich plaque (LRP); pixels with a probability of LRP >0.6 were divided by all viable pixels to generate the LCBI. The 4mm-long segment with the maximum LCBI (maxLCBI4mm) was determined; and pts were divided according to the change of LCBI from pre to post-PCI.
clinical factors, statin use was an independent predictor
of a smaller reduction of maxLCBI4mm following PCI (p=0.043).
• Conclusion: Statin use prior to PCI is an
independent predictor of a smaller
reduction of LCBI after PCI. This may
explain the positive impact of statins on
the prevention of peri-procedural MI.
∆ of max4mm LCBI Lesion length (mm) Pre Lesion LCBI Pre Max4mm LCBI Post Max4mm LCBI ∆ Max4mm LCBI Age Male Diabetes ACS presentation Statin use at admission 27.6 ± 15.8 101 ± 95 267 ± 203 223 ± 202 -44 ± 104 63.6 ± 9.8 86.0 % 41.6 % 53.3 % 84.4 %
• 近红外光谱(NIRS)是一种光谱方法,使用近 红外区域的电磁波谱(从800 nm - 2500 nm)。 对检测目标进行扫描，
• 近红外能量的发现归功于威廉· 赫歇尔在19 世纪,但第一工业应用始于1950年代。在第 一个应用程序中,作为一个附加单元近红外 线只使用其他光学仪器使用等其他波长的 紫外线(UV),可见(Vis)或中红外光谱仪(MIR)。 在1980年代,单机制,独立的检测系统,但更 侧重于化学分析检测技术的应用。通过引 入light-fiber光学在1980年代中期和 monochromator-detector发展- 1990年代早 期,NIRS成为科学研究的一个更强大的工具。
PCI: Near-Infrared Spectroscopy Results
from the COLOR Registry
Author Block: Cristiano Souza, Tomotaka Dohi, Akiko Maehara, Annapoorna Kini, David Rizik, Emmanouil Brilakis, Kendrick Shunk, Brijeshwar Maini, Priti Shah, Kosaku Goto, Mitsuaki Matsumura, Ke Xu, Gregg Stone, Gary Mintz, James Muller, Giora Weisz, Cardiovascular Research Foundation, New York, NY, USA
Figure 1. NIR spectra of cholesterol, cholesterol esters, and collagen. Each substance has a particular NIR spectroscopic signature (peaks and troughs) based on its chemical composition. (Reproduced fromCaplan et al13 with permission from the American College of Cardiology Foundation.)
Figure 3. Drawing of an ideal catheter-based NIR spectroscopy device scanning an artery
Factors Associated with a Reduction of
Lipid Core Plaque in Patients Undergoing
近红外线光谱血脂检测 Near-infrared spectroscopy （NIRS）
FROM BENCH TO IMAGING: Rationale and use of near-infrared spectroscopy for detection of lipid-rich and vulnerable plaques
• Results: Overall, pre and post-PCI NIRS analyzable
images were available in 151 pts. Although there were
no clinical characteristics related to the reduction of maxLCBI4mm, a greater reduction in maxLCBI4mm was related to a larger pre-PCI LCBI. After multivariable analysis adjusted for the baseline maxLCBI4mm and
Sergio Waxman, MD,ab Fumiyuki Ishibashi, MD,ab and
Jay D. Caplan, SB, MBAc
IDENTIFICATION OF LIPID AS A POSSIBLE TARGET FOR DETECTION OF VULNERABLE PLAQUE