基于显微高光谱成像技术的尿沉渣结晶样本分析

更新时间：2025-07-07 点击次数：133

基于显微高光谱成像技术的尿沉渣结晶样本分析

摘要：本文利用显微高光谱成像技术，对尿沉渣中的草酸钙、胱氨酸、磷酸钙、尿酸、三联磷酸盐等结晶样本展开研究。通过搭建显微高光谱成像系统获取样本高光谱数据，结合支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）、决策树（DT）、神经网络（NN）等算法进行分析，实现对不同尿沉渣结晶的精准识别与分类，为尿沉渣检测提供了新的技术手段。

一、引言

尿沉渣成分分析在泌尿系统疾病诊断中具有关键价值，结晶成分作为尿沉渣重要组成，其准确识别对疾病研判意义重大。传统检测手段依赖人工镜检，存在效率低、主观性强等局限。显微高光谱成像技术融合光学显微成像与高光谱分光探测，可同时获取样本空间结构与光谱特征，为尿沉渣结晶精准分析提供新路径。本文构建系统，采集多种尿沉渣结晶高光谱数据，结合机器学习算法实现分类识别，探索该技术在尿沉渣检测中的应用潜力。

二、显微高光谱成像系统搭建

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（一）系统组成

如图 1（a）所示，显微高光谱成像系统由透射光源、光学显微镜、分光器、声光可调滤波器（AOTF）、灰度相机、彩色相机、驱动器、载物台及控制器、控制计算机组成。透射光源为样本提供稳定照明；光学显微镜实现样本微观放大；分光器将光信号分配至不同探测器；AOTF 在驱动器控制下实现光谱调谐，配合灰度相机采集高光谱数据；彩色相机用于样本初步观测；载物台控制器精准控制样本位置；控制计算机统筹系统运行与数据处理。图 1（b）为系统实物图。

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（二）工作原理

光源发出的光经透射照明样本，携带样本信息的光经显微镜放大后，由分光器分配。一路光进入彩色相机，快速获取样本彩色图像，辅助初步定位；另一路光入射至 AOTF，驱动器根据控制计算机指令调节 AOTF，筛选特定波段光，经灰度相机采集，依次更换波段，得到样本在不同波长下的灰度图像序列，即高光谱数据立方体，涵盖空间与光谱维度信息（如图 2 所示），空间维度反映样本形态，光谱维度蕴含物质成分特征。

三、数据采集与预处理

（一）样本制备

收集临床尿沉渣样本，分离出草酸钙、胱氨酸、磷酸钙、尿酸、三联磷酸盐结晶，制成标准样本，放置于载物台，确保样本均匀、无明显杂质干扰，为高光谱数据采集奠定基础。

（二）高光谱数据采集

通过控制计算机设定系统参数，包括 AOTF 波段范围（400 - 800nm ）、采样间隔等，驱动载物台移动，使样本处于视场中心，启动数据采集程序，获取各结晶样本的高光谱数据立方体，如图 3 所示，包含空间（x,y）与光谱（λ）三维信息，记为微信截图_20250707160424.png

（三）数据预处理

为降低噪声与无关信息影响，对高光谱数据进行预处理。采用 Savitzky - Golay 滤波去除随机噪声，公式为：

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四、光谱特征分析

不同尿沉渣结晶因化学成分与结构差异，光谱特征存在显著区别。提取各结晶样本在 400 - 800nm 波段的透射光谱（如图 4 所示），草酸钙（Calcium oxalate）、胱氨酸（Cystine）、磷酸钙（Calcium phosphate tribasic）、尿酸（Uric acid）、三联磷酸盐（Triple phosphate）的透射率随波长变化呈现规律。以尿酸为例，在特定波长（如 600nm 附近）透射率急剧下降，反映其对该波段光的强吸收特性，这由尿酸分子的化学结构与电子跃迁特性决定，可作为识别尿酸结晶的光谱标识。通过对比各结晶光谱曲线的峰值、谷值、斜率等特征参数，构建光谱特征库，为分类识别提供依据。

五、机器学习算法分类识别

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（一）算法选择与模型构建

选取支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）、决策树（DT）、神经网络（NN）四种经典机器学习算法。将预处理后高光谱数据按一定比例（如 7:3 ）划分为训练集与测试集，训练集用于模型训练，测试集验证模型性能。

（二）分类结果与分析

通过混淆矩阵（如图 5 所示）与受试者工作特征曲线（ROC，如图 6 所示）评估模型性能。SVM、KNN、DT、NN 对五种尿沉渣结晶均展现出良好分类能力，NN 在部分类别（如尿酸、胱氨酸）识别中，真阳性率（TPR）接近 1，体现其强大特征学习能力；KNN 对磷酸钙等类别分类准确率高，得益于其对局部特征的有效利用；SVM 凭借分类面，在类别边界样本识别中表现稳定；DT 模型简单，分类过程可解释性强。从准确率看，各模型对尿沉渣结晶分类准确率均在 90% 以上，验证了显微高光谱成像结合机器学习算法在尿沉渣结晶识别中的可行性与有效性。

六、结论

本文搭建显微高光谱成像系统，采集尿沉渣结晶样本高光谱数据，经预处理、光谱分析与机器学习分类，实现对草酸钙、胱氨酸等多种结晶的精准识别。该技术融合空间与光谱信息，突破传统检测局限，为尿沉渣分析提供量化、智能新方法。后续可拓展样本库，优化算法，探索与临床诊断深度融合，推动泌尿系统疾病精准诊断技术发展，彰显高光谱测试与软件分析结合在医学检测领域的应用价值，为相关研究与临床实践提供技术支撑与思路借鉴。

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