动态光谱法无创检测人体血液胆固醇的探讨

杨小金 黄之初 曾宇娟 覃云清

胆固醇（cholesterol）是一种小分子的环戊烷多氢菲衍生物，又称为胆甾醇。它广泛存在于动物细胞膜的脂质双分子层中，动物体以它为前体，可在不同器官内合成胆汁酸、醛固酮等重要的调节性小分子化合物，以及睾丸酮、皮质醇、雌二醇等多种肾上腺皮质激素。因此，胆固醇在体内发挥着重要的生理作用。但当其过量时，也极易对机体产生不利的影响，临床上称为高胆固醇血症。经研究发现，高胆固醇血症与多种疾病例如动脉粥样硬化、胆石症及静脉血栓形成有着紧密的联系。血液中胆固醇检测结果通常被作为诊断动脉粥样硬化、高血压、肝炎、冠心病的重要依据之一[1-2]。血清胆固醇是医院检验科的常规生化检测项目，目前多采用化学试剂法和酶检测法，但这些方法都需要有创采集患者静脉血，对试剂及实验环境均有严格要求，甚至存在交叉污染的可能性[3]。本文欲探索一种更为便捷、准确的光谱检测法来取代传统的实验室试剂检测法。

由于近红外光谱技术拥有快速、无创、低成本等无可比拟的优点，临床上的血液和组织成分分析上均有其广泛的应用[4]。近期，它也已经成为生物医学工程领域炙手可热的研究重点[5]。经过30多年的发展，可以较为成熟地在离体条件下利用近红外光谱法来测定血液中血红蛋白、血糖及一些相关成分[6-7]。然而，其在体的测量结果却差强人意。失败的原因有很多，其中个体差异和外部测量条件是该技术存在的最为突出的问题。为了消除这些影响，在近红外光谱法的基础上，学界提出了一种新的无创检测方法——动态光谱法[8]。该方法系统地设计了相应的数据处理和调整了检测精度，已取得了相当显著的在体实验结果[9-10]。经过无数后续实验的验证，动态光谱法现已被应用于血红蛋白和多种其他蛋白等血液成分含量的检测中[11-12]。但利用该法进行胆固醇这一醇类含量检测的实验研究稍显不足，本文就利用该法对人体血液中胆固醇含量的检测进行实验验证与分析探索。

1 材料与方法

1.1 实验设备 使用美国海洋公司的QE65000型光谱仪，波长范围210～1100 nm，通过USB与计算机相连。本仪器由光源、光纤入口、光谱仪、USB数据传输线3部分组成。在实验过程中，光源发出的光线透射过被测者手指，由光谱仪采集光线数据，并经光谱仪内自带的光电转换器将光源数据转换为数字信号，导入计算机进行统计计算。

1.2 实验原理 光的频率经过人体组织时，会有不同程度的衰减。总体来讲，600～1000 nm的光衰减率较小，而在光波衰减图中可以看出，在600～650 nm波段内，胆固醇对光有比较明显的吸收。利用此原理，本研究通过对600～650 nm波段范围内的光谱吸收情况来分析待测者体内胆固醇的含量。

1.3 测量对象及过程 实验对象为本院2013年10月-2014年1月的96名健康体检者，年龄18～65岁，清晨空腹。检测时需保证待测者心情平静，轻轻将其右手食指完整覆盖方形的光纤入口，接触力度保持稳定，静置60 s，通过光谱仪采集光谱数据。待确认采集到光谱数据后，即由本院体检科护士对被测者实行肘部抽取静脉血3 mL，静置5 min，速送检验科，3000 r/min离心10～15 min取上层血清用奥林巴斯AC640全自动生化分析仪器进行检测分析而获取其血液胆固醇含量的真实值。

1.4 主成分提取 目的在于将数据集简化，减少数据集的维数，保留数据的最重要部分。

1.5 神经网络模型的建立 在生物医学工程等很多领域中，都会使用到人工神经网络（artificial neural network，ANN）方法，这种非线性建模方法具有很强的函数逼近能力。神经网络采用业内广泛认可且使用的3层（单隐含层）误差反向传播BP网络模型模拟法。该算法将样本数据分成两个子集，分别作为校正和预测用。在本实验中，将96位待测者分为两个子集，其中81个样本作为模型校正集，15个样本作为预测集。设置输出层神经元数为1，输入层神经元数为32。采用网格计算法，将双隐含层神经元最优个数分别调整为 21和9。

1.6 统计学处理 采用SPSS18.0统计学软件对数据进行F检验。

2 结果

2.1 血清胆固醇的预测值与真实值的比较 预测集15位待测者的胆固醇预测值、真实值及相对误差如下表l所示。从表1可以看出，预测值与真实值之间的相对误差较小，最大相对误差为25.33%，最小相对误差为0.39%，平均相对误差为13.49%。

表1 血清胆固醇的预测值与真实值的比较

2.2 参与建模与预测的样本主要数据参数结果 参与建模与预测的样本各主要数据参数结果如下：校正模型的相关系数达到98.8%，预测样本集中预测值与检验值相关系数高达95.65%，预测误差均方根（rootmeansquare error of prediction，RMSEP）为 -0.2526 mmol/L。

3 讨论

高脂血症所致的心血管系统疾病及其危险日趋突出，越来越多的国内外研究表明，血脂增高尤其是胆固醇增高是导致冠心病（CHD）的危险因素[13-16]。也有报道说患者血清胆固醇显著增加容易发生动脉粥样硬化症，使得冠脉发生狭窄，最终导致血供不足、缺血、心肌损伤坏死[17]。随着人们对血液中高胆固醇浓度与冠心病风险间关系认识的不断增加，对于胆固醇的关注也在持续增加，并引发了人们对于人体内胆固醇浓度检测的兴趣。与此同时，世界范围内空前地把焦点聚在了临床实验室上，人们迫切需要胆固醇浓度的可靠检测方法[18]。动态光谱的无创血液成分检测是利用近红外和可见光照射指端得到透过人体脉动血液的光强信息。透射光的强度变化理论上仅仅来自于动脉的充盈和收缩，而血液成分对不同波长光的吸光度差异会反映在不同波长下的光电对数脉搏波的幅值上，可以消除皮肤组织、皮下组织等一切具有恒定吸收特点的人体成分对于动脉血液吸光度的影响。通过检测透射对数光电脉搏波的峰峰值，即可得到含有n种血液成分浓度信息的方程组，建立相关模型便可得到相应的血液成分浓度。

本次实验中的动态光谱法结合了主成分分析法和ANN神经网络非线性建模法。主成分分析法大大排除了实验中的冗余信息，最大限度地减少了无用数据量，提高了建模效率并对良好预测结果的出现奠定了基础。ANN神经网络非线性建模法则合理地预测了两种方法的相对误差，确定了动态光谱法的可行性。

通过动态光谱法和血液生化分析法对96名健康体检者进行了血液中胆固醇含量的对比分析，实验数据指出，预测值与真实值最大相对误差为25.33%，最小相对误差为0.39%，平均相对误差为13.49%，而预测样本集中预测值与检验值相关系数高达95.65%，校正模型的相关系数也达到了98.8%。可以看出，某些样本的预测值与检测值相对误差较大，达到了20.81%～25.33%，但这是由其本身真实值较小导致的，两者的绝对误差较小，不会影响医生对胆固醇含量的诊断，所以可认为该建模方法取得了较好的预测效果，待测者体内胆固醇含量的预测值与真实值之间相对误差较小。故采用动态光谱法对胆固醇含量进行测量是一种精确性很高的无创检测分析方法。但本实验还缺乏足够的实验数据，无法搭建室内质量评价体系，对样品无法实行质量控制，这也是该方法在日后推广过程中需要进一步探索的问题。

胆固醇检测方法的发展历史是人类不断探索自然世界奋斗史的一小段缩影，体现了人类不满足于现有方法，对简便、安全、准确的新方法的持之以恒的追求[18]。光谱法在血液和组织成分分析上得到广泛的应用，具有无创、快速、准确等特点[19-20]。采用动态光谱法对胆固醇含量进行无创检测，为人体胆固醇含量的检测提供了新的快捷简便分析方法，开创了动态光谱法在人体血液胆固醇含量的检测新篇章。

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