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中药饮片指纹图谱构建的研究

为寻求解决中药饮片质量控制和评价问题的新突破，在对现行中药指纹图谱方法调研，并进行一系列试探性实验的基础上，可利用Videometerlab荧光多光谱成像技术进行中药饮片检测及指纹图谱构建。采集中药饮片荧光多光谱图像，从中提取各像素荧光光谱，并对其分类。根据分类结果获得饮片不同生物组织结构的空间分布状态，并对饮片图像进行图像分割，提取饮片空间分布特征作为空间指纹图谱。将中药饮片与其常见伪品、地方习用品等作对照，提取饮片及其不同组织结构的荧光特征光谱，进而提取饮片主要活性成分的特征光谱。构建中药饮片的"空间＋光谱"指纹图谱，实现检品真伪、品质、基源、生品与炮制品的鉴别。本技术检测过程准确、快速、无损；不同形态，不同药用部位均可检测；同一样品可反复检测，结果重复性好。所构建指纹图谱具备特征性、专属性、稳定性、模糊性和有效性，所有数据均可量化。Videometerlab多光谱测量系统是一项有望广泛用于中药生产与研究的设备。

药用植物种及品种鉴定指纹图谱

在医学上药用植物被定义为用于防病、治病的植物。随着医学和农学的发展，药用植物逐渐成了栽培植物，但在栽培过程中，易发生品种混杂，因此对于药用植物的无损鉴别有着重要意义。

潜在应用研究实例：以林下山参和园参为研究对象，将采集的多光谱信息和图像预处理后，结合形态学以及主成分-马氏距离法建立分析模型，正确判别率较高。可将采集到的卷柏属药用植物的多光谱信息，取平均后转换为一阶导数光谱，结合形态学图像，再进行聚类，可鉴定卷柏属药用植物品种。还可将基于聚类分析和 PCA的模式识别法结合多光谱参数用于鉴别虎掌南星和天南星，结果准确可靠。菟丝子易与同属药材南方菟丝子、金灯藤等发生混淆，可以它们为材料，采用多光谱漫反射光谱结合移动窗口偏较小二乘法进行 PCA，对菟丝子及其同属混淆药材进行了鉴定。针对铁棍山药与白玉山药经加工处理后难以鉴别这一问题进行了研究，在特定波 段下对样品多光谱进行二阶导数和矢量归一化处理,聚类后得到树状图，基于聚类分析的多光谱技术能准确、快速的将铁棍山药和白玉山药进行分类。姜黄、白皮等与三七长得较为相似，很多不法药商经常用这些伪品冒充三七出售，为了将它们区分开，可将采集的多光谱用矢量归一加二阶导数法处理后，采用因子化法建立鉴别模型，方法准确有效，基于这一组合的多光谱研究方法准确性非常高，可应用在人工牛黄、蒲黄、黄芩等的鉴定研究上。

利用多光谱成像系统建模方法探究除了在不同药用植物上进行了多光谱品种的鉴定外，研究方法上也做了进一步的探索。可将多光谱法与ANN相结合，对几十个不同品种的大黄样品进行了测定和鉴别，正确识别率可较过达95%。为了提高准确性，进一步完善以上方法，将收集到的多光谱用 WT 进行压缩，再采用 ANN 建模分析，品种正确识别率较高。为了达到较高的准确性，将基于 多光谱结合高木-关野模糊系统用于了大黄品种的鉴定，高木-关野模糊系统是具有一些模糊逻辑特性的系统，它是由基于若干反向传播神经网络组成，结果表明，高木-关野模糊系统优于通用的 BP 网络，鉴定正确率可达100%。将基于多光谱结合支持向量机(SVM)分析法进行了不同品种和不同产地的大黄样品的鉴定，品种正确识别率较过98%，他将此结果与基于神经网络的 NIRS 分析法进行了比较，发现 SVM 较适合大黄的鉴定。

除以上探索外，还可通过采集西洋参和人参主根横断面的多光谱，从形态物理和多光谱特征物理因素和化学因素几个个方面进行光谱分析，方法是选定原始光谱的特定波段分别进行物理因素主导建模、化学因素主导建模、理化因素综合建模 3 种模型，由物理因素主导建立的模型识别率相对较低，由化学因素主导建立的模型识别率较高，但数据处理复杂。综合考虑下理化因素综合模型用于西洋参和人参品种鉴定效果较优。

中药作为我国传统文化中较具代表性和较富少有内涵的文化遗产，近年来在上愈发受到重视。但我国在中草药生产工艺、质量控制等方面远远没有达到标准与要求，为此以中药指纹图谱这一质量控制评价体系来保证中药的稳定可控、有效有效，对中药产业的快速发展和走向化有重要的意义。可以名贵中药材兰科植物天麻的干燥块茎为研究对象，探索性地建立其光谱、色谱指纹图谱，构建区分识别、含量检测模型，较全面对天麻进行了综合的、系统的评价。

天麻药材指纹图谱的应用研究

着重以研究相对较少的光谱指纹图谱，对于不同产地、不同等级、野生与栽培天麻以及天麻伪品四个方面进行相关区分识别。近红外及紫外光谱天麻特征峰，并以近红外谱图主成分分析、紫外相似度分析结合天麻的形态学特征等建立识别模型。可利用Videometerlab结合色谱尝试建立标准多光谱色谱相关指纹图谱，从而能较好的多模式对天麻进行评价，便于质量控制，提高药材本身有效性。

VideometerLab 4多光谱成像系统用于植物品种鉴定的准确性与仪器的稳定性、取样的科学性和建模的有效性有关，鉴于中国植物物种的多样性，还需做较多研究。

目前VideometerLab 4已经用于植物表型组学的研究。仪器上，继续向智能化、集成化、芯片化等方向发展外，便携的现场测试仪的开发也必将成为研究的热点；为满足不同物品状态在不同条件下的测量，Videometer将继续推出适合不同环境条件的定制仪器，包括台式和便携手持式分析仪。

除此之外，各个领域的有经验的专业人员，充分利用各项资源进行软件利用和模型的建立，规范检测标准和扫描条件，确定较优参数组合，实现模型的通用性；利用网络技术实现模型的有效升级，并使异地检测成为可能；仿生模式识别以高维空间复杂集合形体寻找样本较佳覆盖，基于仿生模式识别的多光谱技术将成为研究的重点；鉴于多光谱的鉴定的成本较高，可以考虑在不影响识别率的情况下，使用短波段代替全波段或长波段，Videometerlab目前波段较长不到1100nm，波段范围覆盖370nm-970nm。

多光谱成像技术在植物种及品种鉴定中的成功应用是光谱技术在农业上的又一次巨大突破，它凭借其强大的分析能力，不仅克服了形态学、细胞学等鉴定方法的弊端，实现了品种的快速准确鉴定，还可有效保证被测样品的完整性，做到无损检测。但是，没有哪项技术能做到有效的无可挑剔，多光谱技术在这一领域的应用也存在很多问题，如取样上缺乏统一标准；建模难度大，难以实现通用性；除此之外，多光谱技术本身具有时限性，费力建立的模型仅限于一定的时间和空间内使用，需不断维护和较新。目前，多光谱成像技术在植物种及品种鉴定上已获得了一定的成绩，随着中国对多光谱测量仪器的研发和相关理论的深入，随着植物表型组学的进步，多光谱分析技能将不断提高，用于植物种及品种鉴定的优势也将越发明显。多光谱成像技术将在这一领域发挥强大的分析魔力，真正成为“分析的巨人”。

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