近年來(lái),，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(diǎn),。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，水生生物會(huì)隨著進(jìn)食而不斷在體內(nèi)積累塑料微粒（MPs）,，濃度過(guò)高時(shí)會(huì)導(dǎo)致生物死亡,，這對(duì)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(cè)體內(nèi)塑料微粒的方法將有利于及時(shí)針對(duì)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(cè)，但以上方法均需要復(fù)雜的手段對(duì)組織與被測(cè)物進(jìn)行分離,，費(fèi)時(shí)費(fèi)力,。而基于高光譜技術(shù)的新方案則可以實(shí)現(xiàn)原位直接掃描、定位,，極大提升了檢測(cè)效率,。高光譜成像技術(shù)（HSI，Hyperspectral Imaging）有著*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(diǎn)的光譜信息,，還具有極快的成像速度，可在短時(shí)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(jí)期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY上的文章。作者通過(guò)高光譜的快速成像功能,，識(shí)別了魚(yú)腸道組織中的多種塑料微粒,，該方法快捷、簡(jiǎn)便,、無(wú)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(jiǎn)述實(shí)驗(yàn)步驟

     
在此項(xiàng)研究中作者將檢測(cè)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(yú)以排除自身所含微粒的影響,。2）常見(jiàn)材料對(duì)照組：選取日?？梢?jiàn)的塑料材料進(jìn)行對(duì)比（瓶蓋、肥皂盒,、雪碧瓶,、晾衣夾以及CD光盤(pán)）,。3）魚(yú)對(duì)照組：選取魚(yú)類,，直接解剖，并通過(guò)拉曼光譜測(cè)試以驗(yàn)證高光譜測(cè)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(duì)照組試驗(yàn)中,，如圖2所示，將腸組織開(kāi)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(dòng)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(guò)分析材料的光譜特征，自動(dòng)識(shí)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(diǎn)圖像）,，也可以通過(guò)計(jì)算像素?cái)?shù)量得到微粒的尺寸數(shù)據(jù),。
 

圖3 濕潤(rùn)樣品（左）與干燥后樣品（右）的成像分析結(jié)果對(duì)比
 

在上一步的研究中，作者發(fā)現(xiàn)樣品的干燥與否會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生巨大影響,。如圖3所示,，濕潤(rùn)樣品中的水滴或油滴會(huì)導(dǎo)致部分區(qū)域產(chǎn)生強(qiáng)烈的反射信號(hào)而使系統(tǒng)產(chǎn)生誤判，同時(shí)由液體產(chǎn)生的光暈又會(huì)導(dǎo)致部分光譜信息缺失,，進(jìn)而造成部分小尺寸微粒的漏檢,。而在干燥狀態(tài)下，如圖3 (b)(b1)圖所示,，絕大多數(shù)＞0.1 mm的塑料微粒都能被檢出,。



 

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

在實(shí)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(shí)材料的光譜會(huì)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(shí)驗(yàn),，如圖3所示，利用日常所見(jiàn)的塑料材料制作樣品進(jìn)行檢測(cè),，結(jié)果顯示檢測(cè)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(cè)手段在近似實(shí)際條件的測(cè)試中依然十分可靠。

圖4 在魚(yú)腸組織中檢測(cè)到的PP微粒,，通過(guò)紅外光譜進(jìn)行驗(yàn)證
 

在隨后的魚(yú)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中,，由于魚(yú)類腸道內(nèi)成分較為復(fù)雜,，常包括魚(yú)鱗、寄生蟲(chóng),、骨骼碎片,、貝殼碎片等雜質(zhì)，因此需向SVM中添加以上物質(zhì)的光譜變量,，盡可能拓寬模型庫(kù),，以排除雜質(zhì)的影響。如圖4所示,，經(jīng)過(guò)校正后,，可在魚(yú)體內(nèi)發(fā)現(xiàn)多個(gè)疑似塑料微粒。拉曼光譜測(cè)試顯示其振動(dòng)峰與PP材料相吻合,，檢出材料確為PP,。表明該技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中依然具有很高的準(zhǔn)確性。
 

圖5 魚(yú)體內(nèi)檢測(cè)到的不同塑料微粒及纖維
 

經(jīng)統(tǒng)計(jì),，在魚(yú)類中,，利用高光譜技術(shù)測(cè)得的塑料微粒含量與其他技術(shù)所測(cè)得的含量相仿（參考文獻(xiàn)2、3）,，表明其結(jié)果相對(duì)準(zhǔn)確可靠,。同時(shí)，一些長(zhǎng)度較長(zhǎng)（＞0.2 mm）的聚合物纖維亦可以檢出,。結(jié)合對(duì)顆粒狀微粒的檢測(cè)數(shù)據(jù),，作者表示，該技術(shù)對(duì)于尺寸＞0.2 mm的所有塑料微粒及纖維均具有*的檢出率和準(zhǔn)確率,。若更換放大倍數(shù)更高,，成像效果更好的設(shè)備，還可進(jìn)一步提升該方法的檢測(cè)極限,。

 

這個(gè)工作的亮點(diǎn)在于極快的檢測(cè)速度與相當(dāng)高的檢測(cè)精度,。在文中，作者提到,，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)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(cè)精度與傳統(tǒng)方法持平（紅外,、拉曼光譜）的同時(shí),，對(duì)0.2 mm以上的微粒和纖維達(dá)到了*的檢出率,。這表明，基于高光譜技術(shù)的檢測(cè)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(cè)繪,、工業(yè)生產(chǎn),、文物保護(hù)等等多個(gè)領(lǐng)域，如同一座寶藏,，等待人們的進(jìn)一步研究,。

參考文獻(xiàn)

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2. Yoann Garnier, Jacob H , Guerra A S , et al. Evaluation of microplastic ingestion by tropical fish from Moorea Island, French Polynesia[J]. Marine Pollution Bulletin, 2019.

3. Giani, Dario, Baini, Matteo, Galli, Matteo, et al. Microplastics occurrence in edible fish species (Mullus barbatus and Merluccius merluccius) collected in three different geographical sub-areas of the Mediterranean Sea[J]. Marine Pollution Bulletin, 2019, 140(MAR.):129-137.