Computer spectrophotometry in medical diagnostics.pdf В обширном арсенале современных методов диагностики, основанных на оценке морфологических, функциональных, биохимических и генетических параметров организма, появляются принципиально новые методические подходы в анализе гомеостатических систем. Важное место среди этих методов принадлежит оптической спектроскопии, которая дает информацию о физико-химических свойствах среды, таких как строение молекулы, природа химических связей, межмолекулярные взаимодействия, позволяет определять качественно и количественно состав среды. В связи с этим, в современной литературе достаточно активно обсуждаются возможности спектроскопии в диагностике широкого круга заболеваний человека [1-7]. Спектрофотометрические методы имеют большое диагностическое значение при исследовании биологических веществ, таких, например, как кровь (цельная, плазма, сыворотка), моча, мягкие ткани организма, биологически активные вещества (витамины, гормоны, ферменты). В частности, изучение аминокислот в клинической химии играет большую роль для диагноза и наблюдения наследственных болезней, аминокислотного метаболизма и других обменных процессов. Спектры поглощения многих веществ, как правило, накладываются друг на друга, что создает трудности при их идентификации. Поэтому автоматизация спектрофотомет-рических измерений должна включать в себя соответствующее программное обеспечение, позволяющее решать задачу разделения полос поглощения с целью проведения дальнейшего количественного анализа. В данной работе при обработке экспериментальных данных, полученных на автоматизированном спектрофотометре СФ-26, использовались для этой цели методы производной спектрофотомет-рии и метод разложения исследуемого спектра многокомпонентной смеси по базисным спектрам, взятыми из предварительно созданного банка экспериментальных спектров компонентов смеси. Полученные результаты не только иллюстрируют возможности компьютерной спектрофотомет-рии в диагностике биологических объектов, но и представляют самостоятельное значение в количественном анализе состава исследуемых веществ. §1. Методика эксперимента В этом параграфе изложены аппаратурная реализация экспериментальной установки и методы обработки результатов измерения, используемые в данной работе. 1.1. Автоматизированный спектрофотометр СФ-26 Для автоматического сбора и обработки данных спектрофотометрических измерений на основе лабораторного спектрофотометра СФ-26 и микро-ЭВМ была создана автоматизированная установка (без каких-либо конструктивных изменений спектрофотометра). Принципы автоматизации. Задача заключается в том, чтобы сканируя с определенным шагом оптическую систему (в данном случае призму) спектрофотометра, собрать, обработать и предоставить в удобной форме информацию об изменении светового потока при данной длине волны, проходящего через исследуемый образец. Для этого был разработан блок сопряжения спектрофотометра с ЭВМ, состоящий из функциональных элементов: (аналого-цифрового преобразователя с динамическим диапазоном 105; устройства управления шаговым двигателем; параллельного интерфейса), и необходимые управляющие программы, позволяющие устанавливать режимы сканирования спектра; проводить накопление и обработку регистрируемых спектров; создавать на диске банк спектров. Технические характеристики экспериментальной установки: - спектральный диапазон измерений: 186-1100 нм; - обратная линейная дисперсия: 1; 7,5; 42,4 нм/мм соответственно при 200, 340, 600 нм; - динамический диапазон чувствительности по оптической плотности D: 10-3пс, то концентрация базисных спектров, не представленных в смеси, будет близка к нулю. Отметим возможность использования метода для обнаружения межмолекулярного взаимодействия при сильном перекрывании спектров, когда другие методы не позволяют обнаружить деформацию контуров. Детектором наличия такого взаимодействия может служить большая ошибка 5 или несоответствие концентраций фактически приготовленным. 1.3. Производная спектрофотометрия Количественный анализ по спектрам поглощения основан на законе Бугера-Ламберта-Беера, отражающем линейную зависимость оптической плотности D и ее производных от концентрации раствора C и толщины поглощающего слоя d [8]: i=1 Система (2) разрешается в случае k=n (n - число отсчетов в каждом спектре). Однако на практике обычно имеем п»к, т.е. число экспериментальных отсчетов значительно превышает число анализируемых компонентов. Система (2) оказывается переопределенной и требует специальных методов решения. В этой ситуации можно прибегнуть к формальным методам разложения функций по функциональному базису, полагая, что D1(X),.,Dk(X) - это базисные функции, D(X) - разлагаемая функция, а Ci - коэффициенты разложения. Коэффициенты Ci определяются единственным образом, если базисные функции D1(X), ...,Dk(X) являются линейно-независимыми, т.е. невозможно получить базисный спектр D ,(X) из Dj(X) при fcj никакой линейной операцией. На практике это условие выполняется всегда. Для построения системы уравнений с учетом переопределенности домножим (2) почленно на D1(X) и просуммируем по всем строкам. Затем повторим эту процедуру для D2(X),..., Dk(X). В итоге получим систему уравнений с симметричной относительно главной диагонали матрицей, которая легко может быть решена относительно C : YPJ (X) D (X) =YCi Y^Dj (X) Dt (X), X i X (3) X=X 1 X n ; ./=l,..., k . Разложение можно считать успешным, если относительная погрешность восстановления спектра 5

Скачать электронную версию публикации