近红外光谱法测定天麻中天麻素的含量

目的 采用近红外光谱法对不同产地的天麻中天麻素含量进行快速测定.方法 以HPLC分析值作为参照,采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术采集天麻的近红外光谱,结合偏最小二乘法(PLS)建立天麻素含量的快速测定方法.结果 天麻素校正模型的相关系数(R)、校正均方差(RMSEC)、内部验证均方差(RMSEP)分别为0.990 6、0.043 2、0.032 4.经外部验证,预测值与真实值的相关系数达0.996 6.结论 该方法准确、快速、简便,可实现大批量样品的快速分析.     

基于红外光谱数据融合的姜半夏鉴别方法研究

目的联合采用近红外(NIR)和中红外(MIR)光谱技术,通过数据融合方式建立姜半夏及其伪品姜虎掌南星的快速鉴别方法。方法收集22批姜半夏和14批姜虎掌南星样品,采集其NIR和MIR光谱数据,以偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法分别建立单一光谱数据和融合数据的姜半夏及其伪品的判别模型,以分类准确率对不同PLS-DA模型的判别结果进行评价,并以得分图展示样本在不同PLS-DA模型潜变量空间的分布情况。结果采用NIR光谱建立的PLS-DA模型对校正集和验证集的分类准确率分别为100%和84.62%,采用MIR光谱建立的PLS-DA模型对校正集和验证集的分类准确率分别为100%和92.41%,将NIR和MIR光谱数据融合后建立的PLS-DA模型对校正集和验证集的分类准确率均为100%,并且数据融合后,样本在PLS-DA模型潜变量空间呈现明显的分类聚集现象。结论数据融合方式可以显著提高姜半夏红外光谱鉴别准确率。本文为鉴别姜半夏及其伪品提供了新的研究思路和解决方法,为保证姜半夏临床用药安全、有效提供依据。     

20种金丝桃属植物的近红外漫反射光谱法鉴别

为了建立近红外漫反射光谱快速鉴别金丝桃属药用植物的方法，本实验采用聚类分析方法对金丝桃同属20种植物进行定性鉴别。结果表明，本方法有效、简便、快速、低消耗，可用于属内不同种药材的鉴别与质量控制。     

近红外光谱技术快速测定麦门冬药材中水分的含量

[目的]利用近红外漫反射光谱法结合化学计量法建立一种快速测定麦门冬药材中水分含量的方法。[方法]以烘干法测定90批麦门冬的水分含量作为参考值,利用近红外光谱仪采集麦门冬漫反射光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立麦门冬药材中水分定量校正模型。[结果]运用SNV+First Derivative+Norris平滑光谱预处理方法,筛选最佳建模波段在5 000~9 000 cm-1,主因子数为8,建立的定量模型内部交叉验证相关系数R为0.981 1,交叉验证误差均方差RMSECV为0.131,12批验证集样品的参考值与预测值经统计学t检验,P=0.950.05,表明2组数据无统计学意义。[结论]运用近红外光谱技术建立麦门冬水分定量模型可快速预测其水分值,该方法快速、简便,结果准确,为中药材质量的实时监测提供数据支持。     

AOTF近红外光谱技术在淫羊藿浓缩过程在线检测中的应用

目的 研究声光可调滤光器(AOTF)近红外光谱技术,以实现淫羊藿浓缩过程的在线检测。方法 采用AOTF近红外光谱仪,在淫羊藿提取液的浓缩工艺实时采集近红外光谱,通过实时取样,紫外分光光度法离线检测。通过一阶微分和偏最小二乘法(PLS1)建立校正模型,利用外部验证和内部验证的方法考察模型预测的准确性。结果 经AOTF近红外光谱技术得到的光谱数据和离线检测数据关联性很好,相关系数达到0.98;所建立模型在预测淫羊藿浓缩过程中总黄酮含量时的绝对偏差,内部验证为0.596 mg/mL,外部验证为1.380 mg/mL,均符合浓缩过程中能接受的偏差范围。结论 AOTF近红外光谱技术在实际生产过程中可有效实现实时在线质量控制,从而解决离线分析结果滞后的缺陷。     

色甘酸钠滴眼液近红外光谱法一致性检验模型的建立

目的: 利用近红外光谱技术建立一种快速鉴别不同厂家生产的色甘酸钠滴眼液方法。方法: 用固体光纤探头采集了9个厂家53批色甘酸钠滴眼液的近红外漫反射光谱,采用化学计量学方法对光谱进行预处理,建立色甘酸钠滴眼液的一致性检验模型,并进行模型验证。结果: 将经一阶导数+矢量归一化法预处理所建立的模型用于识别各厂家生产的色甘酸钠滴眼液,其准确性和专属性均良好。结论: 所建模型可用于色甘酸钠滴眼液的快速鉴别,为鉴别色甘酸钠滴眼液提供了一条准确、简单、有效的途径。     

近红外光谱技术快速测定川芎中阿魏酸及藁本内酯含量

目的：应用近红外光谱技术建立一种川芎中阿魏酸及藁本内酯的快速测定方法。方法：以HPLC法测定的样品中阿魏酸及藁本内酯的含量为真实值,运用近红外漫反射光谱技术采集50份川芎样品的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘法（PLS）建立阿魏酸及藁本内酯含量的定量分析模型。结果：所建阿魏酸及藁本内酯校正模型的相关系数（R2）和内部交叉验证均方差（RMSECV）分别为0.9833,0.0175和0.9771,0.1550;经外部验证,模型的预测相关系数（r2）和预测均方差（RMSEP）分别为0.9819,0.0095和0.9335,0.1139。结论：该方法简便,快速,无污染,可用于川芎中阿魏酸和藁本内酯含量的快速测定。     

近红外漫反射光谱-偏最小二乘法非破坏定量分析维生素C片

目的采用近红外漫反射技术结合偏最小二乘法对维生素C片中的维生素C进行非破坏性定量分析。方法110个校正集样品采用近红外二阶导数在10 000~4 000 cm-1光谱区间建立了维生素C片中维生素C的含量定量分析模型,对验证集进行验证,并计算实际样品的标示含量。结果校正集预测值与真实值的相关系数（r）为0.996 9,校正均方根误差（RMSEC）为1.30。对10个验证集样品进行外部验证,预测均方根误差（RMSEP）为0.656,预测值的平均回收率为97.24%（RSD=4.89%,n=10）。结论本方法简便,快速,准确,适用于药品快速检查和质量控制。     

近红外光谱和聚类分析法快速鉴别周围神经束性质的实验研究

目的:建立一种快速鉴别神经束性质的方法。方法:取Beagle狗的脊神经前根和后根,利用近红外漫透射方式进行快速采样并以它们的近红外吸收图谱进行聚类分析,对其进行分类鉴别。结果:脊神经的前根和后根作为两种不同性质的神经纤维有不同的近红外吸收光谱,经聚类分析初步可以区分出来,其准确率近85%。结论:近红外光谱分析技术有可能成为一种快速鉴别神经束性质的方法。     

近红外光谱法快速鉴别琥珀酸亚铁片

目的：利用近红外光谱技术建立一种快速鉴别不同厂家生产的琥珀酸亚铁片方法。方法：用固体光纤探头采集了不同厂家70批琥珀酸亚铁片的近红外漫反射光谱,采用化学计量学方法对光谱进行预处理,建立琥珀酸亚铁片的一致性检验模型,并进行模型验证。结果：将经一阶导数＋矢量归一化法预处理所建立的模型用于识别各厂家生产的琥珀酸亚铁片,其准确性和专属性均良好。结论：所建模型可用于琥珀酸亚铁片的快速鉴别。     

中药白及抑制酪氨酸酶及清除DPPH自由基的有效部位筛选及其制备工艺考察

目的:对白及不同提取物的抗氧化活性和对酪氨酸酶的抑制作用进行考察,筛选具有抗氧化及美白作用的功效部位,为白及的综合利用开发提供依据。方法:采用水、70%乙醇、70%乙醇提取后水提等提取方式分别对白及进行回流提取,酪氨酸酶抑制法及DPPH自由基清除试验对各提取部位进行相关活性比较。以酪氨酸酶抑制率及DPPH自由基的清除率为指标,对醇提浓度及具体制备工艺进行考察。结果:白及水提物具有促进酪氨酸酶活性作用(-96.78%),其作用随反应时间延长而减弱,白及醇提物对酪氨酸酶具有良好的抑制率(68.36%),而醇提后水提物对酪氨酸酶呈现出先抑制后促进的作用,而后促进作用减弱;白及醇提物与水提物具有一定的清除DPPH自由基能力,其中醇提物抗氧化能力较高,为37.13%,而醇提水提物有增强自由基活性作用(为-43.73%)。综上结果得出,白及醇提物对酪氨酸酶具有良好的抑制作用,对DPPH自由基具有一定的清除作用。因此对醇提部位进行提取浓度、用量及提取时间、次数的考察,结果以95%乙醇,用量为100倍,提取时间为2 h,共提取1次,所得提取物的酪氨酸酶抑制率及DPPH自由基清除率较高。结论:白及具有一定的抗氧化及美白功效,其中具体活性成分尚需进一步研究。     

白芨和三七联合奥美拉唑和克拉霉素治疗胃溃疡70例疗效观察

目的 :观察白芨和三七在治疗胃溃疡中的作用。方法 :1 36例经胃镜证实为活动性胃溃疡病人分为对照组 6 6例 ,给予常规治疗 (奥美拉唑 2 0mgqd早餐前 5min ,克拉霉素 2 5 0mgqid) ;联合治疗组 70例 ,在常规治疗基础上 ,三餐前半小时口服白芨粉剂 5 .0gtid ,三七粉剂 5 .0gtid。 4周后复查胃镜。结果 :联合治疗组的胃溃疡治愈率为 94 .3% ,对照组 80 .3% ,P <0 .0 5。结论 :白芨和三七起到保护溃疡面、减轻其炎性反应、促进溃疡组织再生和修复作用。     

近红外光谱法快速测定甘草饮片中甘草酸和甘草苷的含量

目的 利用近红外光谱法建立快速测定甘草饮片中甘草酸和甘草苷含量的模型。方法 采用HPLC测定不同产地的甘草饮片中甘草酸和甘草苷的含量作为参考值,分别选取2200~2049、1750~1450、1151~1001nm和1795~1475、1395~1293、1125~1030nm波长范围的近红外光谱,利用偏最小二乘（PLS）回归分析结合交叉验证法,建立快速测定甘草饮片中甘草酸和甘草苷含量的模型。结果 所建立的甘草酸和甘草苷含量校正模型的相关系数分别为0.980和0.919,交互验证均方差分别为0.184和0.144。结论 近红外光谱法结合PLS法操作简便、快速、无损,适合大批甘草饮片中甘草酸和甘草苷的含量测定,为快速评价甘草饮片质量提供了一种新方法。     

External and Internal Validation of a Computer Assisted Diagnostic Model for Detecting Multi-Organ Mass Lesions in CT images

Objective We developed a universal lesion detector (ULDor) which showed good performance in in-lab experiments. The study aims to evaluate the performance and its ability to generalize in clinical setting via both external and internal validation.Methods The ULDor system consists of a convolutional neural network (CNN) trained on around 80K lesion annotations from about 12K CT studies in the DeepLesion dataset and 5 other public organ-specific datasets. During the validation process, the test sets include two parts: the external validation dataset which was comprised of 164 sets of non-contrasted chest and upper abdomen CT scans from a comprehensive hospital, and the internal validation dataset which was comprised of 187 sets of low-dose helical CT scans from the National Lung Screening Trial (NLST). We ran the model on the two test sets to output lesion detection. Three board-certified radiologists read the CT scans and verified the detection results of ULDor. We used positive predictive value (PPV) and sensitivity to evaluate the performance of the model in detecting space-occupying lesions at all extra-pulmonary organs visualized on CT images, including liver, kidney, pancreas, adrenal, spleen, esophagus, thyroid, lymph nodes, body wall, thoracic spine, etc. Results In the external validation, the lesion-level PPV and sensitivity of the model were 57.9％ and 67.0％, respectively. On average, the model detected 2.1 findings per set, and among them, 0.9 were false positives. ULDor worked well for detecting liver lesions, with a PPV of 78.9％ and a sensitivity of 92.7％, followed by kidney, with a PPV of 70.0％ and a sensitivity of 58.3％. In internal validation with NLST test set, ULDor obtained a PPV of 75.3％ and a sensitivity of 52.0％ despite the relatively high noise level of soft tissue on images. Conclusions The performance tests of ULDor with the external real-world data have shown its high effectiveness in multiple-purposed detection for lesions in certain organs. With further optimisation and iterative upgrades, ULDor may be well suited for extensive application to external data.     

基于电子鼻技术的多基原莪术鉴定?

目的：建立基于电子鼻技术的多基原莪术的鉴定方法。方法以检测器响应值为评价指标,优化样品的检测参数和筛选金属传感器,应用主成分分析和辨别因子分析对特征数据进行多元统计学分析。结果建立了多基原莪术的电子鼻检测法,得到其气味识别指纹图谱。结论基于电子鼻技术的多基原莪术鉴定方法可行,为中药材和中成药的鉴定提供了新思路。     

五味骨疽拔毒散质量标准研究

目的建立五味骨疽拔毒散的质量评价方法。方法采用显微鉴别法观察方中山药、生天南星的显微特征;采用薄层色谱法（TLC）对方中冰片和山药进行定性鉴别;采用返滴定法测定方中白矾的含量。结果五味骨疽拔毒散中山药、生天南星的草酸钙针晶显微特征显著;冰片和山药的TLC斑点清晰,分离良好,阴性对照无干扰;返滴定法测定白矾含量的方法学考察符合规范要求,平均回收率为98.90%,相对标准偏差为1.29%（n=6）。结论建立的显微鉴别、TLC及返滴定法,操作简便、准确、重复性好,可用于五味骨疽拔毒散质量的控制。     

“半蒌贝蔹及攻乌”反药组合对制川乌镇痛作用的影响

[目的]考察"半蒌贝蔹及攻乌"反药组合对制川乌镇痛效果的影响。[方法]采用辐射热刺激甩尾法检测给药前及给药后不同时间点小鼠的痛阈值,明确"半蒌贝蔹及攻乌"各单味药的镇痛效果;在此基础上,将制川乌与各单药以1∶1配伍,考察反药组合对制川乌镇痛效果的影响。[结果]制川乌在含生药4 g/kg剂量下,15 min时镇痛效果最佳,与给药前相比差异有统计学意义;法半夏、瓜蒌、白及单独使用有一定的镇痛作用,与给药前相比差异有统计学意义,但起效时间晚于制川乌;川贝母、白蔹镇痛作用与给药前相比差异无统计学意义;法半夏、川贝母、白及与制川乌配伍后可使制川乌的镇痛起效时间延后;瓜蒌与制川乌配伍使镇痛作用起效时间提前,并可持续一定时间(约30 min);白蔹与制川乌配伍后可显著降低制川乌的镇痛效果。[结论]降低乌头的镇痛作用或延迟起效时间可能是"半蒌贝蔹及攻乌"反药组合相反的具体表现之一。     

中成药丸剂水分测定近红外定量分析模型的建立及应用

[目的]利用近红外漫反射光谱建立快速测定中成药丸剂水分的方法。[方法]采用谱段范围为6572．64246．8cm^-1,预处理方法为一阶导数,回归方法为偏最小二乘（PLS）法建立近红外漫反射光谱,与《中华人民共和国药典》2010年版一部中水分测定法测得中成药丸剂的水分值之间的多元校正模型比较,预测中成药丸剂中的水分。[结果]采用35个浓度范围为7．1％-21．2％样品经内部交叉验证建立预测模型,交叉验证均方差为1．06％,相关系数为0．9872。用15个样品对两种方法验证,结果绝对偏差平均值为0．6％。相对偏差平均值为5．4％。[结论]该法快速无损,建模过程简单,易于操作和掌握,可用于对中成药丸剂水分测定的快速初筛。     

市售白及与三种混伪品的对比鉴别

目的:进行市售白及和3种混伪品的对比鉴别。方法:真伪鉴别采用性状鉴定法、显微鉴定法,拍摄药材照片,粉末图用显微描绘镜绘制。结果:找出了正品白及及其黄精、玉竹、射干等混伪品在药材性状、粉末镜检的主要区别。结论:为白及的真伪鉴别提供了参考依据。     

Using a Nomogram to Preoperatively Predict Distant Metastasis of Pancreatic Neuroendocrine Tumor in Elderly Patients

Objective To establish a nomogram for predicting the distant metastasis risk of pancreatic neuroendocrine tumors (pNETs) in elderly patients.Methods We extracted data of patients with diagnosis of pNETs at age ≥65 years old between 1973 and 2015 from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. All eligible patients were divided randomly into a training cohort and validation cohort. Uni- and multivariate logistic regression analyses were performed on the training cohort to identify independent factors for distant metastasis. A nomogram was developed based on the independent risk factors using rms packages of R software, and was validated internally by the training cohort and externally by the validation cohort using C-index and calibration curves. Results A total of 411 elderly patients were identified, of which 260 were assigned to training cohort and 151 to validation cohort. Univariate and multivariate logistic regression analyses indicated the tumor site (body/tail of pancreas: odds ratio [OR]=2.282; 95％ confidence interval [CI]: 1.174 – 4.436, P<0.05), histological grade (poorly differentiated/undifferentiated: OR=2.600, 95％ CI: 1.266–5.339, P<0.05), T stage (T2: OR=8.913, 95％ CI: 1.985–40.010, P<0.05; T3: OR=11.830, 95％ CI: 2.530–55.350, P<0.05; T4: OR=68.650, 95％ CI: 8.020–587.600, P<0.05), and N stage (N1: OR=3.480, 95％ CI: 1.807–6.703, P<0.05) were identified as independent risk factors for distant metastasis of pNETs in elderly. The nomogram exhibited good predicting accuracy, with a C-index of 0.809 (95％ CI: 0.757 – 0.861) in internal validation and 0.795 (95％ CI: 0.723 – 0.867) in external validation, respectively. The predicted distant metastasis rates were in satisfactory agreement with the observed values by the calibration curves. Conclusion The nomogram we established showed high discriminative ability and accuracy in evaluation of distant metastasis risk in elderly pNETs patients, and could provide a reference for individualized tumor evaluation and treatment decision in elderly pNETs patients.