一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置

摘要

本发明提供了一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置，所述方法包括步骤：根据设定的取样间隔i等间距地从光谱Y中提取样本点；采用样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合；而后将光谱Yi与光谱Yi‑1每一个对应的数据点进行比较，直至光谱Yi与光谱Yi‑1上所有的数据点都对应相等，记录此时的取样间隔i；采用SG滤波器对光谱Y进行平滑处理，得到光谱Yj；将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小，重复进行平滑处理，直至j的大小达到设定大小值时，记录此时的Yj；而后采用以下公式获得待测样本的最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。通过上述方法可以实现拉曼指纹谱R与荧光光谱F的快速分离。

权利要求

1.一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S101:根据设定的取样间隔i等间距地从光谱Y中提取样本点；所述光谱Y中包含有荧光光谱和拉曼光谱；

S102：采用样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合，拟合后得到的光谱Yi长度与光谱Y保持一致；

S103：将光谱Yi与光谱Yi‑1每一个对应的数据点进行比较，若Yi不等于Yi‑1，则取两者的最小值组成新的Yi，并且将取样间隔设置为i+1；其中，光谱Yi‑1上对应的初始数据与所述光谱Y中对应位置的数据点大小相同；所述数据点包括提取的样本点和根据步骤S102在各相邻的样本点之间插值出来的插值点；

重新执行步骤S101至步骤S103，直至光谱Yi与光谱Yi‑1上所有的数据点都对应相等，则进入步骤S104：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的取样间隔i；

步骤S105：采用SG滤波器对光谱Y进行平滑处理，得到光谱Yj；

步骤S106：将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小；

重复步骤S105、S106，其中，在重复执行步骤S105、S106时，将步骤S105中SG滤波器处理的光谱Y变更为此时的Yj，直至进入步骤S107：j的大小达到设定大小值时，记录此时的Yj；

S108：采用以下公式获得待测样本的最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。

2.如权利要求1所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，步骤S101中取样间隔i的初始值设置为2，则步骤S103中Y1＝Y。

3.如权利要求1所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，步骤S102包括：采用三次样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合，得到拟合光谱Yi，所述拟合光谱Yi长度与光谱Y保持一致。

4.如权利要求1所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，步骤S104还包括：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的拟合光谱Yi。

5.如权利要求1所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，所述SG滤波器阶数为0，宽度为2*j+1，其中j初始值为2。

6.如权利要求5所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，步骤S106中“依次增大j的大小”具体包括：将原有的j赋值为j+1。

7.如权利要求1所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，步骤S107中所述的设定大小值为i/2，其中，i为步骤S104记录的局部极小值间的最大间隔。

8.如权利要求1至7任一项所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，所述光谱Y为去除掺杂光谱后剩下的包含有荧光光谱和拉曼光谱的谱线。

9.如权利要求8所述的荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，其特征在于，所述掺杂光谱为承载基底对应的基底光谱，所述承载基底用于承载所述待测样本。

10.一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离装置，其特征在于，所述装置包括用于执行如权利要求1至9任一项所述的方法。

说明书

一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置

技术领域

[0001] 本发明涉及样本拉曼光谱处理领域，具体涉及一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置。

背景技术

[0002] 自发拉曼光谱已被广泛应用于医疗诊断领域，基于分子振动特性的拉曼光谱可以检测细胞癌变过程中分子成分的变化，通过统计分析可实现对癌细胞的准确快速识别。与
表面增强拉曼相比，自发拉曼光谱具有较高的可重复性，更适合于癌症诊断标准库的建立。
另外，自发拉曼光谱具有无标签、无损、成本低等优点，具有重要的临床应用价值。

[0003] 然而，临床生物样品的拉曼光谱通常包含荧光光谱、基底拉曼光谱等不相关信息，这使得衡量生物分子的拉曼光谱更难识别，并会对后续的统计分析产生重大影响。测得的
光谱通常被视为生物拉曼光谱以及基底光谱的线性叠加。由于常见的基底光谱(如玻璃，石
英等)中既有掺杂有与拉曼光谱相似的窄谱成分，因此对于将拉曼光谱和掺杂光谱的分离
变得十分困难。

[0004] 目前采用的方法主要包括求解多变量最小值的方法和扩展多元信号校正(EMSC)算法。这两种方法均以测得的基底谱形作为参考，进而估计出基底参考光谱以及多项式荧
光背景的叠加系数。也因此其结果通常会受到预设多项式的初始系数以及阶数的影响，严
重影响计算的速度和准确性。求解多变量最小值的方法需要预先设定一个多项式来模拟荧
光背景，多项式阶数的选择将对结果产生极大的影响，而求解多变量最小值的方法本身是
一种迭代寻找最优解的方法，其初始值的设定会对计算速度和结果产生极大的影响。而扩
展多元信号校正算法是一种线性拟合方法，它除了需要预先设置一个多项式背景光谱，还
需要预先测量待测生物样本在没有基底光谱影响下的谱线，然后对多项式背景谱线、不含
基底的生物谱线以及基底参考谱线进行线性拟合，从而估计出包含基底的生物拉曼光谱中
各个谱线的叠加系数，最终实现拉曼光谱和掺杂光谱的线性分离。对不含基底光谱的待测
生物样本检测将使得该方法需要建立庞大的参考数据库，这一繁琐的过程使其不利于临床
的推广与应用。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于针对现有技术的上述缺陷，提供一种针对含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离的技术方案，用以解决现有的分离方法步骤复杂、准确性低等问题。

[0006] 本发明的目的可通过以下的技术措施来实现：

[0007] 本发明的第一方面提供了一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法，所述方法包括以下步骤：

[0008] S101:根据设定的取样间隔i等间距地从光谱Y中提取样本点；所述光谱Y中包含有荧光光谱和拉曼光谱；

[0009] S102：采用样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合，拟合后得到的光谱Yi长度与光谱Y保持一致；

[0010] S103：将光谱Yi与光谱Yi‑1每一个对应的数据点进行比较，若Yi不等于Yi‑1，则取两者的最小值组成新的Yi，并且将取样间隔设置为i+1；其中，光谱Yi‑1上对应的初始数据与所
述光谱Y中对应位置的数据点大小相同；所述数据点包括提取的样本点和根据步骤S102在
各相邻的样本点之间插值出来的插值点；

[0011] 重新执行步骤S101至步骤S103，直至光谱Yi与光谱Yi‑1上所有的数据点都对应相等，则进入步骤S104：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的取样间隔i；

[0012] 步骤S105：采用SG滤波器对光谱Y进行平滑处理，得到光谱Yj；

[0013] 步骤S106：将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小；

[0014] 重复步骤S105、S106，其中，在重复执行步骤S105、S106时，将步骤S105中SG滤波器处理的光谱Y变更为此时的Yj，直至进入步骤S107：j的大小达到设定大小值时，记录此时的
Yj；所述设定大小值根据步骤S104中记录的取样间隔i进行确定；

[0015] S108：采用以下公式获得待测样本的最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。

[0016] 进一步地，步骤S101中取样间隔i的初始值设置为2，则步骤S103中Y1＝Y。

[0017] 进一步地，步骤S102包括：采用三次样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合，得到拟合光谱Yi，所述拟合光谱Yi长度与光谱Y保持一致。

[0018] 进一步地，步骤S104还包括：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的拟合光谱Yi。

[0019] 进一步地，所述SG滤波器阶数为0，宽度为2*j+1，其中j初始值为2。

[0020] 进一步地，步骤S106中“依次增大j的大小”具体包括：将原有的j赋值为j+1。

[0021] 进一步地，步骤S107中所述的设定大小值为i/2，其中，i为步骤S104记录的局部极小值间的最大间隔。

[0022] 进一步地，所述光谱Y为去除掺杂光谱后剩下的包含有荧光光谱和拉曼光谱的谱线。

[0023] 进一步地，所述掺杂光谱为承载基底对应的基底光谱，所述承载基底用于承载所述待测样本。

[0024] 本申请的第二方面还提供了一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离装置，所述装置包括用于执行如本申请第一方面所述的方法。

[0025] 区别于现有技术，本发明提供了一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法和装置，所述方法包括以下步骤：S101:根据设定的取样间隔i等间距地从光谱Y中提取样本
点；S102：采用样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合；S103：将光谱Yi与光谱Yi‑1每一个
对应的数据点进行比较，若Yi不等于Yi‑1，则取两者的最小值组成新的Yi，并且将取样间隔设
置为i+1；重新执行步骤S101至步骤S103，直至光谱Yi与光谱Yi‑1上所有的数据点都对应相
等，则进入步骤S104：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的取样间隔i；步骤S105：采用SG滤波器对光谱
Y进行平滑处理，得到光谱Yj；步骤S106：将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等
于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小；重复步骤S105、S106，直至进入
步骤S107：j的大小达到设定大小值时，记录此时的Yj；S108：采用以下公式获得待测样本的
最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。

[0026] 通过以上步骤即可实现待测样本中真实的拉曼指纹谱R与待测样本的荧光光谱F的快速分离，与传统的采用多项式算法以及小波变换算法来去除荧光光谱的方式相比，有
效提高了准确性。

附图说明

[0027] 图1是本发明涉及的一种含有掺杂光谱的样本拉曼光谱的分离方法的流程图；

[0028] 图2是本发明涉及的一种荧光光谱的分离方法的流程图；

[0029] 图3为本发明涉及的基底光谱、拉曼光谱、荧光光谱在尺度上的差异以及其与小波尺度的关系的示意图；

[0030] 图4为本发明涉及的将基底光谱、拉曼光谱、荧光光谱分离的整体流程示意图；

[0031] 图5为本发明涉及的含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法的流程图。

具体实施方式

[0032] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，
并不用于限定本发明。

[0033] 为了使本揭示内容的叙述更加详尽与完备，下文针对本发明的实施方式与具体实施例提出了说明性的描述；但这并非实施或运用本发明具体实施例的唯一形式。实施方式
中涵盖了多个具体实施例的特征以及用以建构与操作这些具体实施例的方法步骤与其顺
序。然而，亦可利用其它具体实施例来达成相同或均等的功能与步骤顺序。

[0034] 如图5所示，为本申请第一方面提供的一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离方法的流程图，所述方法包括以下步骤：

[0035] S101:根据设定的取样间隔i等间距地从光谱Y中提取样本点；所述光谱Y中包含有荧光光谱和拉曼光谱。优选的，步骤S101中取样间隔i的初始值设置为2。

[0036] S102：采用样条曲线对提取的各样本点进行插值拟合，拟合后得到的光谱Yi长度与光谱Y保持一致。在本实施方式中，在步骤S102中采用三次样条曲线对提取的各样本点进
行插值拟合。三次样条曲线插值(Cubic Spline Interpolation)简称Spline插值，是通过
一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。

[0037] S103：将光谱Yi与光谱Yi‑1每一个对应的数据点进行比较，若Yi不等于Yi‑1，则取两者的最小值组成新的Yi，并且将取样间隔设置为i+1；其中，光谱Yi‑1上对应的初始数据与所
述光谱Y中对应位置的数据点大小相同；所述数据点包括提取的样本点和根据步骤S102在
各相邻的样本点之间插值出来的插值点。优选的，则步骤S103中Y1＝Y。

[0038] 重新执行步骤S101至步骤S103，直至光谱Yi与光谱Yi‑1上所有的数据点都对应相等，则进入步骤S104：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的取样间隔i。此时得到的i即为光谱局部极小
值间的最大间隔。

[0039] 步骤S105：采用SG滤波器对光谱Y进行平滑处理，得到光谱Yj。优选的，所述SG滤波器阶数为0，宽度为2*j+1，其中j初始值为2。

[0040] 步骤S106：将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小。优选的，步骤S106中“依次增大j的大小”具体包
括：将原有的j赋值为j+1。

[0041] 重复步骤S105、S106，其中，在重复执行步骤S105、S106时，将步骤S105中SG滤波器处理的光谱Y变更为此时的Yj，直至进入步骤S107：j的大小达到设定大小值时，记录此时的
Yj；所述设定大小值根据步骤S104中记录的取样间隔i进行确定。优选的，步骤S107中所述
的设定大小值为i/2。

[0042] S108：采用以下公式获得待测样本的最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。

[0043] 在另一些实施例中，步骤S104还包括：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的拟合光谱Yi。拟合谱线Yi是为了确定SG滤波器的终止窗口宽度，是采用样条曲线(如三次样条曲线)拟合下的
一个中间产物，最终得到的Yi同样可作为一种荧光估计的结果，与采用SG滤波器估计的结
果十分接近，但是在针对生物样本的处理中，通常认为采用SG滤波器获得的结果更加平滑，
更接近于真实水平，因此更加适合生物样本的拉曼光谱处理。

[0044] 在某些实施例中，所述光谱Y为去除掺杂光谱后剩下的包含有荧光光谱和拉曼光谱的谱线。所述掺杂光谱为承载基底对应的基底光谱，所述承载基底用于承载所述待测样
本。

[0045] 本申请第二方面提供了一种含有荧光光谱的样本拉曼光谱的分离装置，所述装置包括用于执行如本申请第一方面所述的方法。优选的，本申请第二方面所述的装置包括计
算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可读计算机程序，所述可读计算机程序被处理
器执行时实现如本申请第三方面所述的方法。所述计算机存储介质为具有数据存储功能的
电子元件，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒
等。

[0046] 目前，医学上常见的生物样本的拉曼光谱S中主要包括以下部分：生物组分真实的拉曼指纹谱R，生物荧光光谱F以及基底光谱G，由于基底的均匀稳定性，其谱形通常不会发
生变换，因此基底光谱可进一步表示为基底的参考光谱g与一个比例系数c的乘积。具体可
以用公式(1)表示：

[0047] S＝R+F+c*g     公式(1)

[0048] 根据光谱特征，玻璃信号不仅包含了接近荧光背景的宽谱信号，还包含了拉曼信号的窄谱信息。因此要同时分解这三种未知光谱是十分困难的，最好的方法是通过削减变
量将问题转变成两种光谱的叠加问题。为此我们引入了基于多分辨率解析的快速小波变
换，小波变换是去除不含基底的拉曼光谱中荧光背景的一种常用方法。三种光谱(基底光
谱、拉曼光谱、荧光光谱)在尺度上的差异以及其与小波尺度的关系如图3所示。根据拉曼光
谱与荧光背景的尺度差异，当分解层数n达到某一个数值时，我们只需把最后一层的小波近
似系数置零就可以获得一个荧光几乎消除的拉曼谱线。光谱的一维小波可用公式(2)表示：

[0049]

[0050] 在公式(2)中，t是光谱的水平坐标即拉曼频移，k代表函数沿横向的位置坐标，j决定函数的宽度，j0代表任何开始规模，aj0(k)是近似或尺度系数，dj(k)细节或小波系数，ψ是
基本小波或母小波， 是父小波或尺度函数。

[0051] 当我们把该方法直接应用到临床样本拉曼谱线时，由于与荧光背景尺度接近的部分基底信号的影响，不仅荧光背景会被消除同时部分基底信号也将受到影响。此时剩下的
光谱只包含生物组分真实的拉曼指纹谱R和部分玻璃拉曼光谱信号Gp，两个信号满足线性
叠加关系，具体如公式(3)所示：

[0052]

[0053] 在公式(3)中，下标R和pg分别表示真实的拉曼光谱和部分玻璃拉曼光谱。不难看出，我们只需要将原始拉曼光谱和参考光谱在特定的n层上进行分解，提取出分解层数小于
n的所有光谱成分，而后通过对提取的两个光谱进行线性拟合，就可以估计出玻璃光谱的系
数c。

[0054] 为此，如图1所示，本申请第三方面提供了提供了一种含有掺杂光谱的样本拉曼光谱的分离方法，所述方法包括以下步骤：

[0055] 首先进入步骤S1：获取待测样本的拉曼光谱S和多个掺杂光谱。

[0056] 所述掺杂光谱是指于一切不受待测样本影响的、且掺杂于样本拉曼光谱中的稳定的干扰谱线。进一步地，在本实施例中，所述掺杂光谱为承载基底对应的基底光谱，所述承
载基底用于承载所述待测样本。所述承载基底的材质可以为玻璃、石英等。获取多个掺杂光
谱包括：记录所述承载基底多个位置的基底光谱。

[0057] 而后进入步骤S2：对多个掺杂光谱进行归一化，得到参考光谱g。

[0058] 以掺杂光谱为基底光谱为例，步骤S2包括：计算承载基底在多个位置的基底光谱的均值，并将计算得到的均值作为参考光谱g。

[0059] 而后进入步骤S3：采用快速小波变换对拉曼光谱S以及参考光谱g进行分解，并将分解后的两个光谱的第n层的近似系数设置为零；所述n为分解层数。

[0060] 在本实施方式中，所述小波变换的小波基为“Sym11”，分解层数n为8。当然，在另一些实施例中，所述小波变换采用的小波基与分解层数n均可以根据实际需要进行调整变换。

[0061] 而后进入步骤S4：对经过步骤S3处理的两个光谱进行小波重构，得到第一重构光谱S1和第二重构光谱g1。第一重构光谱S1为拉曼光谱S先经过分解后重构得到的光谱，第二
重构光谱g1为参考光谱g先经过分解后重构得到的光谱。

[0062] 而后进入步骤S5：对第一重构光谱S1和第二重构光谱g1进行线性拟合，获得掺杂光谱对应的叠加系数c。具体的，叠加系数c的计算可以参考公式(3)计算得到。

[0063] 而后进入步骤S6：采用以下公式进行计算得到不含掺杂光谱的光谱Y：Y＝S‑c*g。具体的，是采用原始拉曼光谱S减去系数为c的参考光谱g，即可获得不含基底光谱的光谱Y。

[0064] 在某些实施例中，在步骤S1之后还包括：对拉曼光谱S和各个掺杂光谱进行去噪处理。去噪处理可以采用小波去噪，去噪处理有助理于排除拉曼光谱S和各个掺杂光谱(如基
底光谱)中的噪声，便于这两个光谱进行后续处理。

[0065] 本申请的第四方面还提供了一种含有掺杂光谱的样本拉曼光谱的分离装置，所述装置包括用于执行如本申请第三方面所述的方法。优选的，本申请第四方面所述的装置包
括计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可读计算机程序，所述可读计算机程序被
处理器执行时实现如本申请第三方面所述的方法。所述计算机存储介质为具有数据存储功
能的电子元件，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记
忆棒等。

[0066] 去除基底光谱的光谱Y中仅包含荧光光谱和生物样本的拉曼光谱。为了去除荧光光谱，本申请还提出了一种自动化的平滑算法。该方法以零阶SG滤波器(即Savitzky–Golay
滤波器)为基础，通过三次样条曲线插值拟合估计零阶SG滤波器平滑时所需设置的宽度，具
体的，如图2所示，分离出荧光光谱的方法包括以下步骤：

[0067] 首先进入步骤S7：根据设定的取样间隔等间距地从所述光谱Y中提取样本点；取样间隔i的初始值设置为2。光谱Y为去除基底光谱的光谱Y。

[0068] 而后进入步骤S8：采用样条曲线对各样本点进行插值拟合，拟合后的光谱线Yi长度与光谱Y保持一致。优选的，在本实施例中，采用三次样条曲线对各样本点进行插值拟合。
三次样条曲线插值(Cubic Spline Interpolation)简称Spline插值，是通过一系列形值点
的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。

[0069] 而后进入步骤S9：将Yi与Yi‑1每一个对应的数据点进行比较，若Yi不等于Yi‑1，则取两者的最小值组成新的Yi，并且将取样间隔设置为i+1；其中，Y1＝Y；所述数据点包括样本点
和插值点。所述插值点是指通过步骤S8在各相邻的样本点之间插值出来的点。

[0070] 重新执行步骤S7至步骤S9，直至Yi与Yi‑1上所有的数据点都对应相等，则进入步骤S10：当Yi＝Yi‑1时，记录此时的取样间隔i以及拟合谱线Yi。此时所获得的取样间隔i即为局
部极小值间的最大间隔。

[0071] 拟合谱线Yi是为了确定SG滤波器的终止窗口宽度，是采用样条曲线(如三次样条曲线)拟合下的一个中间产物，最终得到的Yi同样可作为一种荧光估计的结果，与采用SG滤
波器估计的结果十分接近，但是在针对生物样本的处理中，通常认为采用SG滤波器获得的
结果更加平滑，更接近于真实水平，因此更加适合生物样本的拉曼光谱处理。

[0072] 步骤S11：采用SG滤波器对光谱Y进行平滑处理，得到光谱Yj；SG滤波器阶数为0，宽度为2*j+1，其中j初始值为2。光谱Y是指在原始光谱基础上去除基底光谱之后得到的光谱。

[0073] 步骤S12：将Yj与Yj‑1上对应位置的数据点进行比较，若Yj不等于Yj‑1，则取两者的最小值组成新的Yj，并依次增大j的大小，具体为：将原有的j赋值为j+1。

[0074] 重复步骤S11、S12，其中，将步骤S11中SG滤波器处理的光谱Y变更为此时的Yj，直至进入步骤S13：j的大小达到设定大小值时，记录此时的Yj。在本实施例中，所述设定的大
小值为i/2，其中，i为局部极小值间的最大间隔。

[0075] S13：采用以下公式获得待测样本的最终的拉曼光谱R：R＝Y‑Yj。

[0076] 通过以上步骤的计算，即可实现将临床生物样本的拉曼光谱中的生物组分真实的拉曼指纹谱R、生物荧光光谱F以及基底光谱G的快速分离。整个过程的计算流程如图3所示。

[0077] 本申请提出了一种基于小波变换的特殊尺度分析方法(如图1所示的方法)，该方法通过同时对原始样本拉曼光谱与参考光谱进行尺度提取并对比，实现了临床中常见的生
物样本的自发拉曼光谱中的基底光谱的提取分离。同时还提出了一种零阶SG滤波器用于荧
光光谱背景估计时的宽度参数‘frame’的获取方法(如图2所示的方法)。

[0078] 本申请的有益效果如下：

[0079] 1、采用尺度分析的方法能够有效规避临床生物样本中荧光光谱的影响，这使得我们在处理三种光谱的叠加问题时不再需要设定一个多项式来代替荧光背景以减少参量。因
此该方法的可执行性和准确性极大的提高；而与扩展多元信号校正(EMSC)算法相比，该方
法也不需要预先获得一个不含基底的样本光谱进行参考，这极大的减少了实际操作过程中
的难度，大大节省了时间，有利于拉曼光谱在临床快速诊断的应用和推广。

[0080] 2、采用零阶SG滤波器去荧光光谱的方法实现了对传统手动方法的自动化，该方法将常用的SG平滑滤波器与手动寻点拟合方法相结合，能够快速从拉曼光谱获得荧光背景，
与传统的多项式算法以及小波变换去荧光相比，该方法能够更加准确的获得荧光背景。

[0081] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。