近日，中国科学院合肥物质科学研究院（俗称 “科学岛”）安光所团队联合中国科学合肥肿瘤医院，在血液近红外光谱（NIRS）定量分析领域取得重大技术突破。团队研发的 “小波包 - 模糊收缩降噪 + 鲸鱼优化算法” 一体化分析技术，成功将全血中血红蛋白（Hb）定量检测精度提升至临床实用水平，相关成果已发表于生命信号处理领域国际顶刊《Biomedical Signal Processing and Control》，为无创血液检测临床落地提供了关键技术支撑。
无创检测遇难题：三大干扰让 “便捷优势” 难落地
“传统血红蛋白检测需要抽血，不仅耗时 15-30 分钟，还存在穿刺感染风险，尤其对儿童、老人等特殊群体不够友好。” 参与研究的安光所工程师介绍，近红外光谱技术因 “无创、快速、低成本” 的特点，被视为血液检测领域的 “革命性技术”，但其在全血检测中却长期受困于三大技术瓶颈。
据了解，血液中 80% 为水分子，其对近红外线的吸收能力极强，会产生强烈背景信号，如同 “在菜市场里听人说话”，完全掩盖血红蛋白的微弱吸收特征；同时，红细胞、白细胞等细胞成分会导致光线散射，使光谱信号失真；再叠加仪器运行产生的电子噪声，三重干扰让血红蛋白定量误差居高不下，此前行业内采用的二阶导数、连续小波变换等预处理方法，均无法同时解决这些问题，导致该技术长期停留在实验室阶段。
展开剩余61%创新 “双技术组合”：先降噪再寻优，破解精度难题
针对这一行业痛点，科学岛团队历时两年研发，创新提出 “先净化信号、再精准寻优” 的一体化解决方案。“我们先通过小波包 - 模糊收缩去噪（WPT-FS）技术给信号‘过滤杂音’。” 团队负责人解释，该技术引入 “模糊隶属度” 概念，能像 “专业调音师” 一样，在多频率尺度上区分信号与噪声，通过计算光谱节点系数与噪声的 “相似程度” 自适应调整阈值，既压制水分子吸收、仪器噪声等干扰，又完整保留血红蛋白的微弱信号，让光谱数据 “纯净度” 大幅提升。
在降噪基础上，团队进一步引入鲸鱼优化算法（WOA）。“借鉴鲸鱼‘包围 - 搜索’的捕猎策略，算法能在数千个光谱节点中，快速锁定与血红蛋白高度相关的中低频节点，比如 4260 cm⁻¹、4366 cm⁻¹、4600 cm⁻¹ 这些‘专属标识’。” 该负责人表示，通过筛选并强化这些关键节点信号，团队重构出 “聚焦血红蛋白” 的特征光谱，再结合偏最小二乘（PLS）算法构建定量模型，最终实现高精度检测。
106 例样本验证：误差率仅 1.7%，性能超传统方法
一项技术的价值，需用实验数据检验。团队以 106 例临床全血样本为研究对象开展实测，结果显示：全血光谱背景噪声从原始的 58.68×10⁻⁵降至 1.8542×10⁻⁵，信号清晰度提升 97%；血红蛋白预测均方根误差（RMSEP）仅 2.0409，预测决定系数（R²_P）达 0.9746—— 这意味着模型预测值与实际值的吻合度极高，远超传统预处理方法。
为模拟临床样本的多样性，团队还进行了样本扩增测试。在数据分布更复杂的情况下，模型平均百分误差仍仅约 1.7%，充分证明其在急诊、儿科、慢性病监测等不同场景中的稳定性能。“这一精度已达到临床诊断的‘可靠标准’，为后续设备研发和临床应用奠定了基础。” 合肥肿瘤医院检验科主任评价道。
有望打造 “一站式无创检测平台”
据介绍，该技术不仅能解决血红蛋白检测难题，其 “降噪 - 寻优” 的核心逻辑还可推广至血糖、胆固醇等其他血液标志物的光谱分析。“未来，我们计划与医疗设备企业合作，开发便携式检测仪器，医生用探头轻触患者手指或手臂，几分钟就能出检测结果。” 团队负责人透露。
业内专家认为，科学岛团队的这一突破，不仅推动了近红外光谱技术的发展，更有望改变传统血液检测模式。“对于急诊创伤患者，能快速判断失血情况；对于贫血、糖尿病等慢性病患者，可实现定期无创监测，避免反复抽血的痛苦。” 该专家表示，随着技术转化落地，“无创血液检测” 或将成为临床主流，为精准医疗注入新动力。
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