動態光譜法無創檢測人體血液膽固醇的探討

楊小金 黃之初 曾宇娟 覃云清

膽固醇（cholesterol）是一種小分子的環戊烷多氫菲衍生物，又稱為膽甾醇。它廣泛存在于動物細胞膜的脂質雙分子層中，動物體以它為前體，可在不同器官內合成膽汁酸、醛固酮等重要的調節性小分子化合物，以及睪丸酮、皮質醇、雌二醇等多種腎上腺皮質激素。因此，膽固醇在體內發揮著重要的生理作用。但當其過量時，也極易對機體產生不利的影響，臨床上稱為高膽固醇血癥。經研究發現，高膽固醇血癥與多種疾病例如動脈粥樣硬化、膽石癥及靜脈血栓形成有著緊密的聯系。血液中膽固醇檢測結果通常被作為診斷動脈粥樣硬化、高血壓、肝炎、冠心病的重要依據之一[1-2]。血清膽固醇是醫院檢驗科的常規生化檢測項目，目前多采用化學試劑法和酶檢測法，但這些方法都需要有創采集患者靜脈血，對試劑及實驗環境均有嚴格要求，甚至存在交叉污染的可能性[3]。本文欲探索一種更為便捷、準確的光譜檢測法來取代傳統的實驗室試劑檢測法。

由于近紅外光譜技術擁有快速、無創、低成本等無可比擬的優點，臨床上的血液和組織成分分析上均有其廣泛的應用[4]。近期，它也已經成為生物醫學工程領域炙手可熱的研究重點[5]。經過30多年的發展，可以較為成熟地在離體條件下利用近紅外光譜法來測定血液中血紅蛋白、血糖及一些相關成分[6-7]。然而，其在體的測量結果卻差強人意。失敗的原因有很多，其中個體差異和外部測量條件是該技術存在的最為突出的問題。為了消除這些影響，在近紅外光譜法的基礎上，學界提出了一種新的無創檢測方法——動態光譜法[8]。該方法系統地設計了相應的數據處理和調整了檢測精度，已取得了相當顯著的在體實驗結果[9-10]。經過無數后續實驗的驗證，動態光譜法現已被應用于血紅蛋白和多種其他蛋白等血液成分含量的檢測中[11-12]。但利用該法進行膽固醇這一醇類含量檢測的實驗研究稍顯不足，本文就利用該法對人體血液中膽固醇含量的檢測進行實驗驗證與分析探索。

1 材料與方法

1.1 實驗設備 使用美國海洋公司的QE65000型光譜儀，波長范圍210～1100 nm，通過USB與計算機相連。本儀器由光源、光纖入口、光譜儀、USB數據傳輸線3部分組成。在實驗過程中，光源發出的光線透射過被測者手指，由光譜儀采集光線數據，并經光譜儀內自帶的光電轉換器將光源數據轉換為數字信號，導入計算機進行統計計算。

1.2 實驗原理 光的頻率經過人體組織時，會有不同程度的衰減?？傮w來講，600～1000 nm的光衰減率較小，而在光波衰減圖中可以看出，在600～650 nm波段內，膽固醇對光有比較明顯的吸收。利用此原理，本研究通過對600～650 nm波段范圍內的光譜吸收情況來分析待測者體內膽固醇的含量。

1.3 測量對象及過程 實驗對象為本院2013年10月-2014年1月的96名健康體檢者，年齡18～65歲，清晨空腹。檢測時需保證待測者心情平靜，輕輕將其右手食指完整覆蓋方形的光纖入口，接觸力度保持穩定，靜置60 s，通過光譜儀采集光譜數據。待確認采集到光譜數據后，即由本院體檢科護士對被測者實行肘部抽取靜脈血3 mL，靜置5 min，速送檢驗科，3000 r/min離心10～15 min取上層血清用奧林巴斯AC640全自動生化分析儀器進行檢測分析而獲取其血液膽固醇含量的真實值。

1.4 主成分提取 目的在于將數據集簡化，減少數據集的維數，保留數據的最重要部分。

1.5 神經網絡模型的建立 在生物醫學工程等很多領域中，都會使用到人工神經網絡（artificial neural network，ANN）方法，這種非線性建模方法具有很強的函數逼近能力。神經網絡采用業內廣泛認可且使用的3層（單隱含層）誤差反向傳播BP網絡模型模擬法。該算法將樣本數據分成兩個子集，分別作為校正和預測用。在本實驗中，將96位待測者分為兩個子集，其中81個樣本作為模型校正集，15個樣本作為預測集。設置輸出層神經元數為1，輸入層神經元數為32。采用網格計算法，將雙隱含層神經元最優個數分別調整為 21和9。

1.6 統計學處理 采用SPSS18.0統計學軟件對數據進行F檢驗。

2 結果

2.1 血清膽固醇的預測值與真實值的比較 預測集15位待測者的膽固醇預測值、真實值及相對誤差如下表l所示。從表1可以看出，預測值與真實值之間的相對誤差較小，最大相對誤差為25.33%，最小相對誤差為0.39%，平均相對誤差為13.49%。

表1 血清膽固醇的預測值與真實值的比較

2.2 參與建模與預測的樣本主要數據參數結果 參與建模與預測的樣本各主要數據參數結果如下：校正模型的相關系數達到98.8%，預測樣本集中預測值與檢驗值相關系數高達95.65%，預測誤差均方根（rootmeansquare error of prediction，RMSEP）為 -0.2526 mmol/L。

3 討論

高脂血癥所致的心血管系統疾病及其危險日趨突出，越來越多的國內外研究表明，血脂增高尤其是膽固醇增高是導致冠心?。–HD）的危險因素[13-16]。也有報道說患者血清膽固醇顯著增加容易發生動脈粥樣硬化癥，使得冠脈發生狹窄，最終導致血供不足、缺血、心肌損傷壞死[17]。隨著人們對血液中高膽固醇濃度與冠心病風險間關系認識的不斷增加，對于膽固醇的關注也在持續增加，并引發了人們對于人體內膽固醇濃度檢測的興趣。與此同時，世界范圍內空前地把焦點聚在了臨床實驗室上，人們迫切需要膽固醇濃度的可靠檢測方法[18]。動態光譜的無創血液成分檢測是利用近紅外和可見光照射指端得到透過人體脈動血液的光強信息。透射光的強度變化理論上僅僅來自于動脈的充盈和收縮，而血液成分對不同波長光的吸光度差異會反映在不同波長下的光電對數脈搏波的幅值上，可以消除皮膚組織、皮下組織等一切具有恒定吸收特點的人體成分對于動脈血液吸光度的影響。通過檢測透射對數光電脈搏波的峰峰值，即可得到含有n種血液成分濃度信息的方程組，建立相關模型便可得到相應的血液成分濃度。

本次實驗中的動態光譜法結合了主成分分析法和ANN神經網絡非線性建模法。主成分分析法大大排除了實驗中的冗余信息，最大限度地減少了無用數據量，提高了建模效率并對良好預測結果的出現奠定了基礎。ANN神經網絡非線性建模法則合理地預測了兩種方法的相對誤差，確定了動態光譜法的可行性。

通過動態光譜法和血液生化分析法對96名健康體檢者進行了血液中膽固醇含量的對比分析，實驗數據指出，預測值與真實值最大相對誤差為25.33%，最小相對誤差為0.39%，平均相對誤差為13.49%，而預測樣本集中預測值與檢驗值相關系數高達95.65%，校正模型的相關系數也達到了98.8%?？梢钥闯?，某些樣本的預測值與檢測值相對誤差較大，達到了20.81%～25.33%，但這是由其本身真實值較小導致的，兩者的絕對誤差較小，不會影響醫生對膽固醇含量的診斷，所以可認為該建模方法取得了較好的預測效果，待測者體內膽固醇含量的預測值與真實值之間相對誤差較小。故采用動態光譜法對膽固醇含量進行測量是一種精確性很高的無創檢測分析方法。但本實驗還缺乏足夠的實驗數據，無法搭建室內質量評價體系，對樣品無法實行質量控制，這也是該方法在日后推廣過程中需要進一步探索的問題。

膽固醇檢測方法的發展歷史是人類不斷探索自然世界奮斗史的一小段縮影，體現了人類不滿足于現有方法，對簡便、安全、準確的新方法的持之以恒的追求[18]。光譜法在血液和組織成分分析上得到廣泛的應用，具有無創、快速、準確等特點[19-20]。采用動態光譜法對膽固醇含量進行無創檢測，為人體膽固醇含量的檢測提供了新的快捷簡便分析方法，開創了動態光譜法在人體血液膽固醇含量的檢測新篇章。

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