近年來，保護(hù)環(huán)境的呼聲愈發(fā)高漲，相關(guān)研究也在不斷深入。自然環(huán)境中人造有害物質(zhì)的發(fā)現(xiàn)與處理正逐漸成為研究的熱點。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，水生生物會隨著進(jìn)食而不斷在體內(nèi)積累塑料微粒（MPs），濃度過高時會導(dǎo)致生物死亡，這對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大的威脅。因此，尋找一種快速檢測體內(nèi)塑料微粒的方法將有利于及時針對性的治理當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境。目前，拉曼及紅外光譜等技術(shù)已廣泛應(yīng)用于有機(jī)體中的物質(zhì)檢測，但以上方法均需要復(fù)雜的手段對組織與被測物進(jìn)行分離，費時費力。而基于高光譜技術(shù)的新方案則可以實現(xiàn)原位直接掃描、定位，極大提升了檢測效率。高光譜成像技術(shù)（HSI，Hyperspectral Imaging）有著極高的空間分辨率和光譜分辨率，可以輕松地獲得視野內(nèi)某一像素點的光譜信息，還具有極快的成像速度，可在短時間內(nèi)完成某一區(qū)域的掃描，獲得大量信息。今天與大家分享一篇發(fā)表在環(huán)境領(lǐng)域頂級期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY上的文章。作者通過高光譜的快速成像功能，識別了魚腸道組織中的多種塑料微粒，該方法快捷、簡便、無需復(fù)雜的分離提純手段，是高光譜技術(shù)應(yīng)用的典型案例。

 

圖1 文章摘要圖-簡述實驗步驟

     
在此項研究中作者將檢測樣本分為三組，分別為1）標(biāo)準(zhǔn)組：選取五種高聚物顆粒（PE、PS、PET、PP、PC），選取養(yǎng)殖鯽魚以排除自身所含微粒的影響。2）常見材料對照組：選取日�？梢姷乃芰喜牧线M(jìn)行對比（瓶蓋、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夾以及CD光盤）。3）野生魚對照組：選取野生魚類，直接解剖，并通過拉曼光譜測試以驗證高光譜測試的準(zhǔn)確性。
 

圖2 左側(cè)為腸組織光學(xué)照片，中間為高光譜成像，右側(cè)為選區(qū)反射譜。第一行為為干燥樣品，第二行為干燥樣品
 

在對照組試驗中，如圖2所示，將腸組織開平鋪至特氟龍平板上，并將MPs按種類與尺寸進(jìn)行排列。經(jīng)HSI掃描后，手動選擇大尺寸微粒以生成反射光譜圖，并建立支持向量機(jī)（SVM）模型，該算法模型可通過分析材料的光譜特征，自動識別分類多種不同的材料。如圖2右側(cè)所示，盡管微粒種類不同，但都具有相似的特征譜線。以特征譜線作為標(biāo)記，經(jīng)SVM模型處理后，可清晰的得到微粒在組織中的分布情況（藍(lán)底彩色斑點圖像），也可以通過計算像素數(shù)量得到微粒的尺寸數(shù)據(jù)。
 

圖3 濕潤樣品（左）與干燥后樣品（右）的成像分析結(jié)果對比
 

圖3 五種不同種類的常見塑料顆粒（括瓶蓋、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夾以及CD光盤）及準(zhǔn)確率、檢出率統(tǒng)計表

在實際情況下，生物體內(nèi)的塑料微粒中通常含有多種添加劑，此時材料的光譜會有所不同，這有可能影響SVM算法的準(zhǔn)確性。因此作者進(jìn)行了第二組實驗，如圖3所示，利用日常所見的塑料材料制作樣品進(jìn)行檢測，結(jié)果顯示檢測精度及檢出率為97.19%和91.98%（近似于標(biāo)準(zhǔn)組中的96.15%和96.85%）。表明這種檢測手段在近似實際條件的測試中依然十分可靠。

圖4 在野生魚腸組織中檢測到的PP微粒，通過紅外光譜進(jìn)行驗證
 

圖5 野生魚體內(nèi)檢測到的不同塑料微粒及纖維
 

這個工作的亮點在于極快的檢測速度與相當(dāng)高的檢測精度。在文中，作者提到，整個實驗過程只需要不到40 min，包括處理并干燥樣本30 min， 掃描成像1 min， 數(shù)據(jù)處理5 min。這極大的提升了工作的效率，也減少了耗材的使用�？傮w檢測精度與傳統(tǒng)方法持平（紅外、拉曼光譜）的同時，對0.2 mm以上的微粒和纖維達(dá)到了100%的檢出率。這表明，基于高光譜技術(shù)的檢測手段在環(huán)境領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。此外，結(jié)合SVM等相關(guān)算法模型，高光譜成像技術(shù)還可擴(kuò)展到地理測繪、工業(yè)生產(chǎn)、文物保護(hù)等等多個領(lǐng)域，如同一座寶藏，等待人們的進(jìn)一步研究。

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