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[發明專利]一種腦心通膠囊近紅外光譜的檢測方法有效

專利信息
申請號: 201310323419.6 申請日: 2013-07-29
公開(公告)號: CN103411893A 公開(公告)日: 2013-11-27
發明(設計)人: 楊洪軍;吳宏偉;方靖;付梅紅;徐海玉;李耿;劉峰;黨艷妮;馬久太;盧露;陳衍斌;謝偉;楊東花 申請(專利權)人: 陜西步長制藥有限公司
主分類號: G01N21/25 分類號: G01N21/25
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 712000 陜西省*** 國省代碼: 陜西;61
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 腦心通 膠囊 紅外 光譜 檢測 方法
【權利要求書】:

1.一種腦心通膠囊近紅外光譜的檢測方法,所述的腦心通膠囊是由如下重量份的藥材組成:黃芪66份、赤芍27份、丹參27份、當歸27份、川芎27份、紅花13份、桃仁27份、制乳香13份、制沒藥13份、雞血藤20份、牛膝27份、桂枝20份、桑枝27份、地龍27份、全蝎13份、水蛭27份,其特征在于所述的檢測方法按以下步驟操作:

⑴樣本的制備:

A取所述腦心通膠囊組成中的16味藥材分別粉碎成粉末,按比例混合均勻,即得腦心通缺味配方樣本;

B將腦心通膠囊外殼棄去,收集膠囊填充物粉末,即得腦心通完整配方樣本備用;

⑵將⑴中所述的所有樣本采用近紅外光譜測試,采樣附件為近紅外漫反射積分球,將樣品放入底樣品盤,直接進行測試,得出測試數據;

⑶使用軟件對⑵中所測得的數據進行處理,每個配方隨機選擇多個樣本作為校正集,其余樣本作為驗證集,用于驗證該方法對未知樣品預測結果的可靠性,將未經任何數據處理的原始近紅外光譜直接導入軟件,選擇置信度、得分擴展因子、殘差擴展因子;

⑷使用一階導數和標準正態分布校正對原始光譜進行預處理,不同配方樣本近紅外光譜的主要差異集中在一定區域內,所以只使用該區域的近紅外光譜進行檢測;

⑸將驗證集數據與校正集比對,即得。

2.如權利要求1所述的檢測方法,其特征在于:

⑴樣本的制備:

A取所述腦心通膠囊組成中的每味藥材分別粉碎成粉末,按比例混合均勻,制得腦心通11種缺味配方樣本;

B將腦心通膠囊外殼棄去,收集膠囊填充物粉末,即得腦心通完整配方樣本備用;

⑵將⑴中所述的所有樣本采用傅里葉變換近紅外光譜儀Frontier?FT-IR/NIR?Spectrometer,采樣附件為外置式近紅外漫反射積分球External?NIRA,將樣品直接放入石英底樣品盤,輕輕壓實后直接進行測試,測試光譜范圍12000-3500?cm-1,分辨率15-17?cm-1?,每張光譜累積掃描30-40次,光譜背景為SpectralonTM聚四氟乙烯參比物,測試后得出各樣本數據;

⑶使用AssureID?軟件,選擇SIMCA聚類分析法對⑵中所測得數據進行處理,每個配方隨機選擇20-40個樣本作為校正集,其余樣本作為驗證集,驗證該模型對未知樣品預測結果的可靠性,將未經任何數據處理的原始近紅外光譜直接導入AssureID軟件,選擇SIMCA算法,置信度設置為95%-100%,得分擴展因子設置為1-5,殘差擴展因子設置為0-5;

⑷使用窗口寬度為10-15點的一階導數和標準正態分布校正對原始光譜進行預處理,不同配方樣本近紅外光譜的主要差異集中在7000-3000?cm-1區域內,所以只使用該區域的近紅外光譜建立模式識別模型;

⑸將驗證集數據與校正集比對,即得。

3.如權利要求2所述的檢測方法,其特征在于:

⑴樣本的制備:

A取所述腦心通膠囊組成中的每味藥材分別粉碎成粉末,按比例混合均勻,即得腦心通11種缺味配方樣本;

B將腦心通膠囊外殼棄去,收集膠囊填充物粉末,即得腦心通完整配方樣本備用;

⑵將⑴中所述的所有樣本采用傅里葉變換近紅外光譜儀Frontier?FT-IR/NIR?Spectrometer,采樣附件為外置式近紅外漫反射積分球External?NIRA,將樣品直接放入石英底樣品盤,輕輕壓實后直接進行測試,測試光譜范圍10000-4000cm-1,分辨率16cm-1?,每張光譜累積掃描32次,光譜背景為SpectralonTM聚四氟乙烯參比物,測試后得出各樣本數據;

⑶使用AssureID?軟件,選擇SIMCA聚類分析法對⑵中所測得數據進行處理每個配方隨機選擇30個樣本作為校正集,其余樣本作為驗證集,驗證該模型對未知樣品預測結果的可靠性,將未經任何數據處理的原始近紅外光譜直接導入AssureID軟件,選擇SIMCA算法,置信度設置為99%,得分擴展因子設置為2,殘差擴展因子設置為1;

⑷使用窗口寬度為13點的一階導數和標準正態分布校正對原始光譜進行預處理,不同配方樣本近紅外光譜的主要差異集中在6000-4000cm-1區域內,所以只使用該區域的近紅外光譜建立模式識別模型;

⑸將驗證集數據與校正集比對,即得。

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