[發(fā)明專利]雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201710529512.0
• 申請日: 2017-07-02
• 公開（公告）號: CN107179307A
• 公開（公告）日: 2017-09-19
• 發(fā)明（設計）人: 林凌;甄建蕓;王玉宇;王艷軍;張盛昭;張夢秋;李剛
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G01N21/64
• 分類號: G01N21/64
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201
• 代理人: 李林娟

1.一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

熒光激發(fā)光源的出光光口與光譜接收裝置的入射狹縫緊貼血袋且同軸，熒光激發(fā)光源對血液樣品進行激發(fā)，由光譜接收裝置采集熒光光譜；

位移平臺在保證熒光激發(fā)光源出光光口和光譜接收裝置入射狹縫同軸前提下，控制熒光激發(fā)光源移動，由光譜接收裝置采集熒光光譜；

將兩個位置處采集到熒光光譜歸一化處理，結合化學檢驗的數據，建立數學模型；

采集未知血液樣品兩位置處的熒光光譜，歸一化后帶入數學模型進行計算，得到游離血紅蛋白的含量；

所述方法測量得到的兩位置處的熒光光譜是與產生熒光的位置、強度同時相關的熒光光譜，增加游離血紅蛋白信息量，抑制熒光自吸收帶來的非線性影響；實現(xiàn)快速、無污染的血袋內游離血紅蛋白高精度測量。

2.根據權利要求1所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，位移平臺控制熒光激發(fā)光源移動，由光譜接收裝置采集熒光光譜的步驟具體為：

熒光激發(fā)光源在位置a處對血液樣品進行激發(fā)，由光譜接收裝置采集熒光光譜；

位移平臺控制熒光激發(fā)光源移動至位置b，由光譜接收裝置采集熒光光譜；

或，

熒光激發(fā)光源對血袋內的血液樣品進行激發(fā)，由光譜接收裝置在位置a處采集熒光光譜；

位移平臺控制光譜接收裝置移動至位置b，采集位置b處的熒光光譜；

或，

在位置a處由熒光激發(fā)光源對血袋內的血液樣品進行激發(fā)，在位置a’處由光譜接收裝置采集熒光光譜；

位移平臺控制熒光激發(fā)光源和光譜接收裝置分別移動至位置b、b’處，由光譜接收裝置采集熒光光譜。

3.根據權利要求1或2所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在熒光激發(fā)光源處設置一光纖，作為入射光纖，且保證入射光纖與光譜接收裝置入射狹縫緊貼血袋且同軸；

或，

在光譜接收裝置處設置一光纖，作為出射光纖，且保證出射光纖與熒光激發(fā)光源出光光口緊貼血袋且同軸；

或，

在熒光激發(fā)光源與光譜接收裝置處分別設置入射光纖與出射光纖，且保證入射光纖與出射光纖緊貼血袋且同軸。

4.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，

a位置為入射光纖的第一位置，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對位置a下的熒光光譜；在保證入射光纖與出射光纖同軸的前提下，位移平臺控制入射光纖移動到位置b處，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對位置b下的熒光光譜。

5.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，

a位置為出射光纖的第一位置，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對位置a下的熒光光譜；在保證出射光纖與出射光纖同軸的前提下，位移平臺控制出射光纖移動到位置b處，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對位置b下的熒光光譜。

6.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，

a、a’分別為入射光纖和出射光纖的第一位置，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對該位置下的熒光光譜；在保證入射光纖與出射光纖同軸的前提下，位移平臺控制入射光纖和出射光纖分別移動到位置b、b’處，由光譜接收裝置采集入射光纖與出射光纖相對位置下的熒光光譜。

7.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，所述熒光激發(fā)光源為紫外線燈，可直接發(fā)出紫外光或經入射光纖傳導。

8.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，所述位移平臺為步進電機；所述光譜接收裝置為光譜儀。

9.根據權利要求3所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，所述熒光激發(fā)光源為紫外激光管或紫外發(fā)光管，可直接發(fā)出紫外光或經光纖傳導，所述位移平臺為磁鐵吸合裝置。

10.根據權利要求1-3中任一權利要求所述的一種雙光程熒光光譜測量血袋內游離血紅蛋白含量的方法，其特征在于，

所述數學模型利用主成分分析、人工神經網絡、偏最小二乘回歸、支持向量機、信號分析或統(tǒng)計方法建立。