(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211037828.5 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 中国科学院苏州生物医学工程 技术 研究所 地址 215163 江苏省苏州市高新区科技城 科灵路88号 (72)发明人 高静　王鹏　王策　田玉冰　 陈建生　 (74)专利代理 机构 北京远大卓悦知识产权代理 有限公司 1 1369 专利代理师 黄雁君 (51)Int.Cl. G01N 21/65(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的 血液种属鉴别系统和方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于中阶梯拉曼光谱仪 和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系统和方法， 该 系统包括拉曼增强基底； 拉曼采集模块， 其包括 沿激光入射方向依次设置的激光器、 准直透镜、 二向色镜和显微物镜， 以及沿拉曼信号光的出射 方向依次设置的瑞利滤光片、 光纤耦合镜、 光纤 和中阶梯拉曼光谱仪单元； 以及分类模型。 本发 明使用中阶梯光栅光谱仪能获得宽谱段高分辨 性能， 大幅提高系统的集成度、 便携性并降低了 成本； 采用表 面增强拉曼光谱技术能大幅提高灵 敏度， 采用基于化学计量学方法或机器学习算法 建立的分类模 型自动识别血液种属， 识别准确度 高， 泛化能力强； 本发明仅需微升量级血液， 可以 针对全血、 血浆和血清样品进行分析识别， 具有 很好的应用前 景。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115494044 A 2022.12.20 CN 115494044 A 1.一种基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系统， 其特征在于， 包 括： 拉曼增强基底， 用以承载待测样品 并放大拉曼信号； 拉曼采集模块， 其包括沿激光入射方向依次设置的激光器、 准直透镜、 二向色镜和显微 物镜， 以及沿拉曼信号光的出射方向依次设置的瑞利滤光片、 光纤耦合镜、 光纤和中阶梯拉 曼光谱仪单 元； 所述拉曼采集模块用以采集待测样品的拉曼光谱； 以及分类模型， 其基于化学计量学方法或机器学习算法建立， 用以通过待测样品的拉 曼光谱分析 得到待测样品的血 液种属分类结果。 所述激光器出射的激光经过所述准直透镜后被所述二向色镜反射， 然后经所述显微物 镜聚焦至所述拉曼增强基底上的待测样品上， 待测样品发出的拉曼信号光经过所述显微物 镜后， 透射所述二向色镜， 然后依 次经过所述瑞利滤光片、 光纤耦合镜、 光纤后入射到所述 中阶梯拉曼光谱仪单 元内。 2.根据权利要求1所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述中阶梯拉曼光谱仪单元包括沿拉曼信号光的出射方向依 次设置的针 孔、 反射准直镜、 中阶梯光 栅、 色散棱镜、 成像反射镜、 耦合透 镜和面阵探测器。 3.根据权利要求2所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述拉曼增强基底通过将金纳米粒子或银纳米粒子附着在固态基质上制 备而成。 4.根据权利要求3所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述拉曼增强基底的制备方法为： 采用水热合成法合成70nm的金纳米或 120nm的银纳米粒子， 将柔性PVDF衬底进行电荷活化， 后吸附制备的金纳米粒子或银纳米粒 子， 最后将柔性PVDF衬底固定在玻璃基底上， 制备成拉曼增强基底， 并保存在超纯水中备 用。 5.根据权利要求2所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述激光器为单纵模激光器。 6.根据权利要求5所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述激光器出射的激光波长为532nm， 所述二向色镜对532nm波长的光反 射、 对大于 532nm波长的光透射， 所述瑞利滤光片采用5 32nm波长陷波滤光片。 7.根据权利要求5所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述激光器出射的激光波长为785nm， 所述二向色镜对785nm波长的光反 射、 对大于785nm波长的光透射， 所述瑞利滤光片采用785nm波长陷波滤光片。 8.根据权利要求1 ‑7中任意一项所述的基于 中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液 种属鉴别系统， 其特 征在于， 该系统进行 血液种属鉴别的方法包括以下步骤： S1、 构建训练数据集： 采集若干不同物种的血液制备成血液样品， 将血液样品滴加在 拉 曼增强基底上， 干燥后通过拉曼采集模块采集血液样品的拉曼光谱数据， 将每种 血液样品 及其对应的拉曼光谱数据构建形成血 液样品拉曼光谱数据库， 即为所述训练数据集； S2、 构建分类模型： 使用化学计量学方法或机器学习算法建立用于血液种属鉴别的分 类模型； S3、 利用所述训练数据集对步骤S2构建的分类模型进行训练， 得到训练好的分类模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115494044 A 2S4、 对待测血液样品进行鉴别时， 将待测血液样品滴加在拉曼增强基底上， 干燥后通过 拉曼采集模块采集待测血液样品的拉曼光谱数据， 然后 将得到的拉曼光谱 数据输入训练好 的分类模型中， 输出待测血 液样品的血 液种属鉴别结果。 9.根据权利要求8所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述步骤S2具体为： 使用偏最小二乘分类算法、 支持向量机或卷积神经网 络建立用于血 液种属鉴别的分类模型。 10.根据权利要求8所述的基于中阶梯拉曼光谱仪和增强拉曼光谱的血液种属鉴别系 统， 其特征在于， 所述 步骤S1中的物种至少包括人类、 哺乳动物、 禽类和鱼类。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115494044 A 3