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fese | 前沿研究：陕西师范大学地理与旅游学院李剑超教授课题组 一种基于光谱机器学习的抗生素快速检测方法 |
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论文标题： . (一种基于光谱机器学习的抗生素快速检测方法)
期刊：
作者：yicai huang (黄溢才) , jiayuan chen (陈佳源) , qiannan duan (段倩囡) , yunjin feng (封云金) , run luo (罗润) , wenjing wang (王雯静) , fenli liu (刘粉莉) , sifan bi (毕思凡) , jianchao lee (李剑超)
发表时间：13 jul 2021
doi：
微信链接：
原文链接：
文章出版：front. environ. sci. eng. 2022, 16(3): 38
原文信息
题目：
作者：
yicai huang (黄溢才) 1, jiayuan chen (陈佳源) 1, qiannan duan (段倩囡) 2, yunjin feng (封云金) 1, run luo (罗润) 1, wenjing wang (王雯静) 1, fenli liu (刘粉莉) 1, sifan bi (毕思凡) 1, jianchao lee (李剑超) 1 (
)
作者单位：
1 shaanxi normal university, china
2 northwest university, china
通讯作者邮箱：
jianchaolee@snnu.edu.cn
关键词：
antibiotic contamination (抗生素污染) ;
spectral detection (光谱检测) ;
machine learning (机器学习)
文章亮点
• 提出了一种光谱机器学习方法来预测混合抗生素；
• 预处理比传统的检测方法简单得多；
• 比较了模型在不同影响因素下的性能；
• 光谱机器学习在复杂物质的检测中具有广阔的应用前景。
文章简介
抗生素广泛应用于医药和畜牧业。然而，由于抗生素对降解的耐药性，大量抗生素进入环境，对生态系统和公众健康构成潜在风险。因此，对环境中抗生素的检测是必要的。然而，传统的检测方法通常涉及复杂的前处理技术和昂贵的仪器，需要相当长的时间和经济成本。本文提出了一种基于光谱机器学习的简化预处理混合抗生素快速检测方法。在改进的光谱仪的帮助下，生成了大量的特征图像来绘制抗生素信息。利用机器学习模型建立特征图像与抗生素浓度之间的关系。采用决定系数和均方根误差来评价机器学习模型的预测性能。结果表明，一个训练良好的机器学习模型可以在几乎没有预处理的情况下，准确地同时预测多种抗生素的浓度。研究结果对促进环境检测技术和数字化环境管理策略的发展具有一定的参考价值。
图1 摘要图1。
图2 摘要图2。
编者点评
本研究初步探索了一种基于光谱ml的简化前处理的混合抗生素检测方法。该方法利用一种改进的光谱装置在短时间内获取多种抗生素特征光谱图像。通过ml技术，将数千幅特征光谱图像与浓度标签关联，实现对多种抗生素浓度的准确预测。在这一过程中，光谱ml通过对高质量数据的强大计算能力显示出其在成本、检测效率和数据标准化方面的优势。但对于真实环境样品的预测，以及在低浓度范围内提高预测性能仍需进一步研究。值得注意的是，整个实验过程中，除ph调节、过滤等简单的预处理外，对样品进行进一步预处理的工作量很小。这是ml和光谱学相结合的一大优点。因此，在未来的研究中，寻找合适的检测方法与ml相结合，将有效地推动环境检测技术的发展。
编者简介
任朋，北京工业大学城市建设学部博士研究生，专业方向为土木工程。
摘要
antibiotics are widely used in medicine and animal husbandry. however, due to the resistance of antibiotics to degradation, large amounts of antibiotics enter the environment, posing a potential risk to the ecosystem and public health. therefore, the detection of antibiotics in the environment is necessary. nevertheless, conventional detection methods usually involve complex pretreatment techniques and expensive instrumentation, which impose considerable time and economic costs. in this paper, we proposed a method for the fast detection of mixed antibiotics based on simplified pretreatment using spectral machine learning. with the help of a modified spectrometer, a large number of characteristic images were generated to map antibiotic information. the relationship between characteristic images and antibiotic concentrations was established by machine learning model. the coefficient of determination and root mean squared error were used to evaluate the prediction performance of the machine learning model. the results show that a well-trained machine learning model can accurately predict multiple antibiotic concentrations simultaneously with almost no pretreatment. the results from this study have some referential value for promoting the development of environmental detection technologies and digital environmental management strategies.
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