基于血清紫外可见吸收光谱的胆固醇含量研究

第２９卷，第４期２００９年４月光谱学与光谱分析ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＶ０１．２９。Ｎｏ．４。ｐｐｌ００４—１００７Ａｐｒｉｌ，２００９基于血清紫外一可见吸收光谱的胆固醇含量研究朱卫华１’２，赵志敏¨，郭昕１，陈会１１．南京航窄航天大学理学院，江苏南京２１００１６２．河海大学理学院，江苏南京２１００９８摘要将血清紫外一可见吸收光谱与神经网络理论结合用于血液中胆同醇含量的分析。研究表明，在３５０～６００１１ｔ１１波段范围内，吸收光谱具有以下几个特征：（１）不论胆固醇含量如何，在４１６ｎｌｎ处均有一个较强的吸收峰；（２）在波段４５０～５００ｎ／ｎ之间有一肩峰，其中心波长位于４６０ｎｎｌ处；（３）在５７８１１１２１处还有一个较弱的峰；（４）不同胆固醇含鼍的吸收光谱的形状是明显不同的。血清吸收光谱是胆同醇等多种组分光谱叠加的结果，’４１６ｎｌｎ处的吸光度与胆固醇含量之间无明显相关性，呈现出一种随机的关系，因此不能由４１６显的相关性，文章构建了血清吸收光谱与胆固醇含量之间关系的神经网络模型。关键词胆固醇含量；紫外一可见吸收光谱；神经网络；血清中图分类号：０４３３．４文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｍ１０００－０５９３（２００９｝０４－１００４－０４的随机的关系，分析其原因认为是实际血清中除了胆固醇含ｎｌｎ处的吸光度来确定胆固醇的含量是否异常。基于波段４５５～４７５ｎｌＴｌ范围内血清的吸光度与胆固醇含量有明引言２００２年世界卫生组织（ＷＨＯ）公布的人类健康十大危险量变化外，其他生化指标如血糖等均变化，４１６ｎｌｎ处的吸光度是各组分吸光度的线性组合。基于４５５～４７５ｎｌｎ波段范围内血清的吸收光谱与胆同醇含量有明显的相关性，本文利用神经网络的可学习性和强大的非线性映射能力的特点，构建了血清吸收光谱与胆固醇含量之间关系的神经网络模型，并得到了比较好的预测结果。因素中，胆固醇过高疾患位居第八位，据统计由于体内胆固醇过高导致４４０万人死亡，并可使１８％的人群诱发心血管疾病。因此对血液中胆固醇的分析研究具有十分重要的意义。生物体尤其是人体，是复杂的生命系统，所携带的信息量大而丰富，其中就隐藏着重要的光谱信息（荧光光谱、红外光谱和紫外光谱）。研究表明，生物组织出现异常时光谱特征将发生变化。据报道，瑞士科学家发现，神经细胞组织的变性是导致早老性痴呆症的主要原因，通过分析细胞组织变性过程的荧光信息，可对该病进行早期诊断ｆ１］。因此，充分利用生物组织的光谱信息，对疾病进行有效的分析和诊断，尤其是血液光谱分析技术是新的具有挑战性的研究课题，已引起有关学者的关注，并做出有意义的研究ｌ－２１５１。文献㈨表明，在３７０～６００ｎｌｎ的波段范围内，正常人血清和高胆固醇血症者血清的吸收光谱有明显的不同，通过实验也发现，对某一血清样本增加胆固醇含量，４１６ｎｌＴｔ处的吸光度在一定的浓度范围内单调增加。我们通过大量实际血清样本的测试，发现了４１６ｎ／ｎ处吸光度与胆固醇含量之间呈现一种比较复杂神经网络结构与方法神经网络能够模拟人类学习、感知事物的过程，处理高度非线性问题，这一优越性使得该技术得以广泛应用于复杂系统的预测计算问题上，达到传统算法难以实现的非线性映射效果‘１６’１７Ｊ。图１为神经网络结构中研究得最多、也是应用最广泛的ＢＰ网络，是一种前馈神经网络，式中Ｉ为输入，ｏ为输出。这种网络结构中的神经元通常仅接收前一层的神经元的输出，同一层内的神经元之间没有连接，研究表明，３层前馈神经网络就能以任意精度逼近任何连续函数［１“。本文将ＢＰ神经网络用于血液中胆固醇含量测定。其构造含一个隐层的三层人工神经网络模型，它们分别对应于系收稿日期：２００７—１０—２０．修订日期：２００８－０１—２６基金项目：国家自然科学基金项日（１０１７２０４３），南京航空航天大学科研创新基金项目（１００８９０５７０４）和河海大学自然科学基金项目（２００８４３０３１１）资助ｅ－ｍａｉｌ：ｗｅｉｈｕａ＿ｚｈｕ＠１２６．ｃｏｎ２作者简介：朱Ｉｌ华，１９６３年生，河海大学理学院教授＊通讯联系人ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｚｈｉｍｉｎ＠ｎｕａｆｌ．ｅｄｕ．ｃｎ万方数据第４期光谱学与光谱分析１００５Ｈｉｄｅｌａｙｅｒｎ蛋１Ｄ蛐ｇｒａｍｏｆａＢＰＭｉｌｌ＊ａ］ｎｅｔｗｏｒｋ统的输入、过渡和输出。网络输人层由某一波段范围内的吸光度构成，隐层节点数由试凑法来确定，输出层含１个输出节点，表示胆固醇含量（用浓度表示）。两层间的传递函数形式不同，输入层与隐层之间采用Ｓ型函数，此处具体函数为双曲正切形式，隐层与输出层之间则采取线性函数形式。为了提高神经网络的训练效率，对吸收光谱作了预处理：（１）归一化处理，使得归一化后的输入和目标数据均服从正态分布；（２）对归一化后的样本数据进行主元分析，消除样本数据中的冗余成分，起到数据降维的目的。为了提高网络的推广能力和识别能力，训练中采用“提前中止”的方法，为此将样本数据划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集，验证样本和测试样本是从原样本数据中均匀选取１／４而生成的。２实验设备与测试条件２．１吸收光谱检测系统研究所用的吸收光谱检测系统为日本岛津公司生产的ＵＶ３６００紫外一可见近红外分光光度计。其光路图如图２所示。ＭＦｉｇ，２肼雒阳ｍｏｆａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒａｔｅｓｔｉｎｇｏｐｔｉｃａｌｐａｔｈ采用双光束分光光路，从光源Ｄ２或ｗ发射的辐射经反射镜Ｍ１、平面反射镜Ｍ２、入射狭缝Ｓｌ到达准直镜Ｍｓ形成平行光束，到达光栅Ｇ被色散后，经Ｍ。到出射狭缝Ｓ２，再经扇形镜＆．和反射镜Ｍ４，交替地进入样品槽和参比槽，最后又交替地经过＆，最终到达光电倍增管ＰＭ，经过转换放大处理后，显示在计算机上。实验扫描波长范围为２００～９００ｎｒｎ，缝宽０．２啪，扫描速度为快速，间隔为０．５２．２实验样品实验样品选用人体血液，选自南京航空航天大学校医院。由受试者清晨空腹后采血得到。取０．２ＩＴｌＬ血清，加２ｚｎＬ蒸馏水混合。取适量混合样品注入比色皿，放入光谱仪检测其吸收光谱。万方数据３实验结果与分析３．１吸收光谱图３为利用ＵＶ３６００紫外一可见红外分光光度计获得的部分不同人体血清吸收光谱，其胆固醇含量各不相同。由图３分析可知，在３５０～６００ＩｌｒｒＩ范围内，吸收光谱具有以下几个特征：（１）不论胆固醇含量如何，在４１６ｎＩｎ处均有一个较强的吸收峰；（２）波长为４５０～５００ｎｉｌ］处为一肩峰，其中心波长位于４６０ｎｒｎ处；（３）在５７８舳处还有一个较弱的峰，但不明显；（４）不同胆固醇含量血清的吸收光谱的形状是不同的。０．４４０Ｉｏ５００６００Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｒａｎＦｉ昏３Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒａｏｆｐａｒｔｈｕｍａｎｓｅｒｌｌｌｎ１：５．４４ＩＩｌｌｎ０１．Ｉ．一１，２：５．１９ＩＴＩＩＴＩＯ卜Ｌ一１Ｉ３：７．０６ｒｒｌｌＴｌＯ卜Ｌ一１４：４．３６Ｉｉｌｒｌｌ０１．Ｌ一１３．２４１６帅处吸光度与胆固醇含量的关系图４是４１６ｍ处吸光度与胆固醇含量之间的关系图，图中横坐标表示胆固醇含量，纵坐标表示吸光度。ｌ２ｌＯＯ８０６Ｏ４０２０３４５６７８９Ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｄ／（ｍｏｌ·Ｌ一１）Ｆｉｇ．４Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａｂｓｏｒｂａｎｃｅａｔ４１６ｎｅｌｌａｎｄｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ分析图４可知，两者之间呈现一种随机的关系。其原因是实际血液成分比较复杂，整个吸收光谱是由多种成分共同作用的结果，某一波长处的吸光度等于各组分吸光度之和。因此，虽然某一样本的胆固醇含量比较小，但可能血脂等其他组分的含量比较大，从而导致４１６ｎＩｎ处的吸光度反而会光谱学与光谱分析第２９卷比胆固醇含量高的样本的吸光度要大。因此，对实际血液来了比较好的预测效果。这也表明了血液中的胆固醇含量的信息确实隐含在吸收光谱中，神经网络为光谱信息获取提供了一种较好的手段。讲，仅考虑４１６ｎＩｎ处峰值的吸光度，还不能用来确定胆固醇含量是否异常。３．３神经网络预测胆固醇含量如上所述，血清吸收光谱是多种组分共同作用的结果，每个波长处包含有许多成分的信息，因此，光谱分布中包含了血液中胆固醇含量等信息。本文构建的神经网络模型就是基于某一段吸收光谱来获取血液中胆固醇含量信息。通过计算发现当光谱波段取４５５～４７５Ｂｉｎ的时候，可以找到一个比较好的网络预测模型。图５是网络训练误差变化曲线，图中横坐标表示训练次数，纵坐标表示均方误差。由图可知，验证误差、测试误差８Ｏ７Ｏ６Ｏ５Ｏ４Ｏ的变化趋势（图中虚线）基本一致，说明样本集的划分基本合理（验证样本和测试样本是从原样本数据中均匀选取１／４而生成的）。网络训练迭代至第６步时提前停止，这是由于测试误差已经开始变大。由训练误差曲线可见，训练误差结果是比较满意的。∞∞Ｆｉｇ．６３４５６ｒ７８９Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｏｕｔｐｕｔｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ１：Ｂｅｓｔｌｉｎｅａｒｆｉｔ；２：Ａ—Ｔ；ｒ＝０．９６８４结论∞∞（１）血清紫外一可见吸收光谱是胆固醇等多种组分吸收光谱叠加的结果，每个波长处包含有多种成分的信息，因此光∞∞∞ＯＯｌ谱分布中包含了胆固醇含量等信息，这是光谱分析用于血液检测的基础。（２）由于不同血液样本的生化指标均不相同，因此吸收光谱中的峰值一般受多种血液成分的影响，４１８啪处峰值２３４５６与胆固醇含量之间呈现出一种随机的非线性关系，对于实际应用来说，不能由４１６ｎｉＴｌ峰值来确定胆固醇的含量是否异常。（３）ＢＰ神经网络用于血液胆固醇的预测中，基于４５５ＥｐｏｃｈＦｉｇ．５Ｅｒｒｏｒｔｒａｉｎｉｎｇｃｌｌｒｖｅｓ图６是网络输出胆固醇含量的回归分析结果，胆固醇含量预测结果Ａ与目标输出Ｔ的相关系数达到了０．９６８，达到４７５ｎｇｎ波段的吸光度作为网络的输入信息，取得了良好的预测效果，为胆固醇含量的测定提供一种光谱分析方法。参１考文献ＳＵＮＺｈｏｕ（孙州编译）．Ｎａｎｊｉｎ－ｇＤａｉｌｙ（南京日报），２００４－０２—２０．［［［［２］］］ＷＡＮＧＬｅ－ｘｉｎ。ＺＨＡＯＺｈｉ－ｍｉｎ，ＹＡＯＨｏｎｇ－ｂｉｎｇ，ｅｔａｌ（王乐新，赵志敏，姚红兵，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００２，２２（６）：９８０．３ＺＨＡＯＺｈｉ－ｍｉｎ，ＣＨＥＮＹｕ－ｍｉｎｇ，ＹＵＸｉａｏ－ｌｅｉ，ｅｔａｌ（赵志敏，陈玉明，俞晓磊，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００３，２３（５）ｔ９２２．４］ＺＨＡＯＺｈｉ—ｍｉｎ，ＧＵＯＬｉｒｒｆｅｎｇ，ＹＵＸｉａｏ－ｌｅｉ，ｅｔａｌ（赵志敏，郭林峰，俞晓磊，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００５，２５（１２）ｌ２０５６．［５］］ＺＨＵＷｅｉ－ｈｕａ，ＺＨＡＯＺｈｉ—ｒａｉｎ，ＺＨＥＮＧＭｉｎ，ｅｔａｌ（朱卫华，赵志敏，郑敏，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分ａｌ（秀风，刘建刚，刘莹，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００７，２７（１２）：２５３１．［６ＬＡＮＸｉｕ－ｆｅｎｇ，ＬＩＵＪｉａｎ－ｇａｎｇ，ＬＩＵＹｉｎｇ。ｅｔ析），２００６．２６（３）：４６７．７ＧＵＨｕａｉ－ｍｉｎ，ＸＩＮＧＤａ（谷怀民，邢达）．ＡｃｔａＦａｎ－ｇｕａｎｇ，ＧＵＹｉｎｇ，ｅｔＰｈｏｔｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ（光子学报），２００３，３２（５）：６４０．Ｊ．Ｌａｓｅｒ［［８］］ＹＵＣｈａｎｇ－ｑＬｎｇ，ＵＵａｌ（于常青，刘凡光，顾瑛，等）．ｃ１１ｉｒＬＭｅｄ．Ｓｕｒｇ．（中国激光医学杂志），２００４，１３：４１．万方数据第４期光谱学与光谱分析１００７［９］ＬＩＪｉａｎ－ｄｏｎｇ，ＤＩＮＧＪｉａｎ－ｈｕａ，ｗｕＭｉｎ，ｅｔａｌ（李建东。丁建华，吴敏，等）．ＡｐｐｌｉｅｄＬａｓｅｒ（应用激光），２００４，２４（２）：１１２．［１０］ＭＥＮＧＪｉ－ｗｕ，ＺＨＥＮＧＲｏｎｇ－ｅｒ，ＺＨＡＮＧＹｕｎ－ｄｏｎｇ（继武，郑荣儿，掌蕴东）．Ｃｈｉｎ．Ｊ．ＬａｓｅｒＭｅｄ．Ｓｕｒｇ．（中国激光医学杂志），２００３，１２（１）：４３．［１１］ＣＨＥＮＲｏｎｇ，ＬＩＢｕ－ｈｏｎｇ，ＣＨＥＮＪｉｎ－ｋａｉ，ｅｔａｌ（陈荣，李步洪，陈金铠，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００３．２３（４）：７４８．［１２］ＧＥＸｉａｎｇ－ｈｏｎｇ，ＺＨＡＯＹｕａｎ—ｌｉ，ＺＨＡＮＧＦｅｎｇ－ｊｉｕ，ｅｔａｌ（葛向红，赵元黎，张凤秋，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００４，２４（７）：８４１．［１３］ＳＨＩＸｉａｏ－ｆｅｎｇ，ＭＡＪｕｎ。ＭＡＯＷｅｉ－ｚｈｅｎｇ，ｅｔａｌ（史晓凤，马君，毛伟征，等）．Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄ析），２００６，２６（２）：２９５．ＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分［１４］ＧＡＯＳｈｕ－ｍｅｉ，ＬＩＵＹｉｎｇ，ＬＡＮＸｉｕ－ｆｅｎｇ，ｅｔａｌ（高淑梅，刘莹，兰秀风，等）．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＬａｓｅｒｓ（中国激光），２００４，３１（７）ｌ８９３．Ｉｔｓ］ＱＩＮＳｈａｏ－ｐｉｎｇ，ＤＩＮＧＪｉａｎ－ｈｕａ，ＬＩＪｉａｎ－ｄｏｎｇ（秦少平，丁建华，李建东）．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｍｎｉｃｓ·Ｌａｓｅｒ（光电子·激光），２００６，１７（５）：６３４．Ｄ６］ｗｕＧｅｎ－ｈｕａ，ＨＥ２２（５）：８１３．Ｃｈｉ－ｙａｎｇ，ＣＨＥＮＲｏｎｇ（吴根华，何池洋，陈荣）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２００２·［１７］ＸＵＦａｎｇ－ｗｅｉ，ＣＡＩＫｕｎ－ｂａｏ（徐方维，蔡坤宝）．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（重庆大学学报），２００４，２７（８）ｌ３５．［１８］ＭＥＮＧｊｏｏＥＲＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，２００２，１３（３）ｌ１５．ＳｔｕｄｙｏｆＣｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄＡｂｓｏｒｐｔｉｏｎＳｐｅｃｔｒｕｍｏｎＳｅｒｕｍＵＶ－ＶｉｓｉｂｌｅＺＨＵＷｅｉ－ｈｕａ＇一，ＺＨＡＯＺｈｉ－ｍｉｎ¨，ＧＵ０Ｘｉｎｌ，ＣＨＥＮＨｕｉｌ１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ２１００１６，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔｔｅｒｏｌＩｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｐａｐｅｒ。ＵＶ—ｖｉｓｉｂｌｅａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｈｅｏｒｙｗｅｒｅｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｈｏｌｅｓ—ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｎｔｈｅｗａｖｅｂａｎｄｏｆ３５０－６００ｎｉｎ：（１）Ｔｈｅｒｅｉｓｔｉｏｎ；（２）Ｔｈｅｒｅｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｐｅａｋａｔ４１６ｆｏｒｔｈｅｔｅｓｔｓａｍｐｌｅｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａ—ａｔｓｈｏｕｌｄｅｒｐｅａｋｂｅｔｗｅｅｎ４５０ａｎｄ５００ｎｌＴｌ，ｗｈｏｓｅｃｅｎｔｒａｌｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｉｓ４６０ｎｎ＇ｌ；（３）Ｔｈｅｒｅｉｓｗｅａｋｅｒｐｅａｋ５７８啪；（４）Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ．Ｔｈｅｒｅｉｓｔｉｏｎ。ＳＯｗｈｅｔｈｅｒｎｏｓｐｅｃｔｒｍｎ＇ｓｓｈａｐｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｂｖｉｏｕｓｌｙ．Ｔｈｅａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍａｓｏｆｓｅｒｕｍｉｓｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｓｒｅｓｕｌｔｏｆｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌａｎｄｏｔｈｅｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ（ｓｕｃｈｓｕｇａｒ），ａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉＳｃｏｎｔａｉｎｅｄｃｏｎｔｅｎｔａｔａｔａｔｅａｃｈｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎａｂｓｏｒｈａｎｅｅａｎｄｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏＩｃｏｎｔｅｎｔ４１６眦，ｓｈｏｗｉｎｇｒｍｎ．Ｂａｓｅｄｎｌｎ，ａｏｎｒａｎｄｏｍｒｅｌａ—ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｉＳａｂｎｏｒｍａｌｉＳｎｏｔｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅａｂｓｏｒｂａｎｃｅｐｅａｋ４１６ｔｈｅｅｖｉｄｅｎｔｃｏｉｒｅ－－ｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｗａｓｓｅｒｕｍａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｗａｖｅｂａｎｄｏｆ４５５—４７５ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｃｏｎｔｅｎｔｂｕｉｌｔｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｆＬＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｅａｃｈｅｓ０．９６８，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｔｗｅｅｎｐｒｅｄｉｃｔｅｄｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｏｕｔｐｕｔＡａｎｄｃｏｎ—ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｃｅｎｔｒａｔｉｏＩＬＴｂｅｒｅｇａｒｄｅｄｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ａｎｄｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓｓｐｅｃｔｒａｔｅｓｔｍｅｔｈｏｄｏｆｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌＫｅｙｗｏｒｄｓＣｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ；ＵＶ－ｖｉｓｉｂｌｅａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｓｐｅｃｔｒｕｍｔＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＮＮ）；Ｓｅｒｕｍ（ＲｅｃｅｉｖｅｄＯｃｔ．２０，２００７；ａｃｃｅｐｔｅｄＪａｎ２６，２００８）＊Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ万方数据基于血清紫外-可见吸收光谱的胆固醇含量研究

作者：作者单位：

朱卫华， 赵志敏， 郭昕， 陈会， ZHU Wei-hua， ZHAO Zhi-min， GUO Xin， CHEN Hui朱卫华,ZHU Wei-hua(南京航窄航天大学理学院,江苏,南京,210016;河海大学理学院,江苏,南京,210098)， 赵志敏,郭昕,陈会,ZHAO Zhi-min,GUO Xin,CHEN Hui(南京航窄航天大学理学院,江苏,南京,210016)

光谱学与光谱分析

SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS2009，29(4)0次

刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

1.孙州 查看详情 2004

2.王乐新.赵志敏.姚红兵 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2002(06)3.赵志敏.陈玉明.俞晓磊 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2003(05)4.赵志敏.郭林峰.俞晓磊 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2005(12)5.朱卫华.赵志敏.郑敏 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2007(12)6.兰秀风.刘建刚.刘莹 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2006(03)7.谷怀民.邢达 查看详情 2003(05)

8.于常青.刘凡光.顾瑛 查看详情[期刊论文]-中国激光医学杂志 20049.李建东.丁建华.吴敏 查看详情[期刊论文]-应用激光 2004(02)

10.孟继武.郑荣儿.掌蕴东 查看详情[期刊论文]-中国激光医学杂志 2003(01)11.陈荣.李步洪.陈金铠 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2003(04)12.葛向红.赵元黎.张凤秋 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2004(07)13.史晓凤.马君.毛伟征 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2006(02)14.高淑梅.刘莹.兰秀风 查看详情[期刊论文]-中国激光 2004(07)15.秦少平.丁建华.李建东 查看详情[期刊论文]-光电子·激光 2006(05)16.吴根华.何池洋.陈荣 查看详情[期刊论文]-光谱学与光谱分析 2002(05)17.徐方维.蔡坤宝 查看详情[期刊论文]-重庆大学学报 2004(08)18.MENG JOO E R 查看详情 2002(03)

本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_gpxygpfx200904032.aspx授权使用：华南师范大学(hnsfdx)，授权号：0a1205d6-8e05-42f6-9289-9e2200a83abe

下载时间：2010年11月2日