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一種利用高光譜技術快速檢測魚腸道中的塑料微粒的方法
近年來，保護環境的呼聲愈發高漲，相關研究也在不斷深入。自然環境中人造有害物質的發現與處理正逐漸成為研究的熱點。調查發現，水生生物會隨著進食而不斷在體內積累塑料微粒（MPs），濃度過高時會導致生物死亡，這對生態系統產生了巨大的威脅。因此，尋找一種快速檢測體內塑料微粒的方法將有利于及時針對性的治理當地的生態環境。目前，拉曼及紅外光譜等技術已廣泛應用于有機體中的物質檢測，但以上方法均需要復雜的手段對組織與被測物進行分離，費時費力。而基于高光譜技術的新方案則可以實現原位直接掃描、定位，極大提升了檢測效率。高光譜成像技術（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某一像素點的光譜信息，還具有極快的成像速度，可在短時間內完成某一區域的掃描，獲得大量信息。今天與大家分享一篇發表在環境領域頂級期刊ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY上的文章。作者通過高光譜的快速成像功能，識別了魚腸道組織中的多種塑料微粒，該方法快捷、簡便、無需復雜的分離提純手段，是高光譜技術應用的典型案例。
圖1 文章摘要圖-簡述實驗步驟
在此項研究中作者將檢測樣本分為三組，分別為1）標準組：選取五種高聚物顆粒（PE、PS、PET、PP、PC），選取養殖鯽魚以排除自身所含微粒的影響。2）常見材料對照組：選取日常可見的塑料材料進行對比（瓶蓋、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夾以及CD光盤）。3）魚對照組：選取魚類，直接解剖，并通過拉曼光譜測試以驗證高光譜測試的準確性。
圖2 左側為腸組織光學照片，中間為高光譜成像，右側為選區反射譜。第一行為為干燥樣品，第二行為干燥樣品
在對照組試驗中，如圖2所示，將腸組織開平鋪至特氟龍平板上，并將MPs按種類與尺寸進行排列。經HSI掃描后，手動選擇大尺寸微粒以生成反射光譜圖，并建立支持向量機（SVM）模型，該算法模型可通過分析材料的光譜特征，自動識別分類多種不同的材料。如圖2右側所示，盡管微粒種類不同，但都具有相似的特征譜線。以特征譜線作為標記，經SVM模型處理后，可清晰的得到微粒在組織中的分布情況（藍底彩色斑點圖像），也可以通過計算像素數量得到微粒的尺寸數據。
圖3 濕潤樣品（左）與干燥后樣品（右）的成像分析結果對比
在上一步的研究中，作者發現樣品的干燥與否會對檢測結果產生巨大影響。如圖3所示，濕潤樣品中的水滴或油滴會導致部分區域產生強烈的反射信號而使系統產生誤判，同時由液體產生的光暈又會導致部分光譜信息缺失，進而造成部分小尺寸微粒的漏檢。而在干燥狀態下，如圖3 (b)(b1)圖所示，絕大多數＞0.1 mm的塑料微粒都能被檢出。
圖3 五種不同種類的常見塑料顆粒（括瓶蓋、肥皂盒、雪碧瓶、晾衣夾以及CD光盤）及準確率、檢出率統計表
在實際情況下，生物體內的塑料微粒中通常含有多種添加劑，此時材料的光譜會有所不同，這有可能影響SVM算法的準確性。因此作者進行了第二組實驗，如圖3所示，利用日常所見的塑料材料制作樣品進行檢測，結果顯示檢測精度及檢出率為97.19%和91.98%（近似于標準組中的96.15%和96.85%）。表明這種檢測手段在近似實際條件的測試中依然十分可靠。
圖4 在魚腸組織中檢測到的PP微粒，通過紅外光譜進行驗證
在隨后的魚驗證實驗中，由于魚類腸道內成分較為復雜，常包括魚鱗、寄生蟲、骨骼碎片、貝殼碎片等雜質，因此需向SVM中添加以上物質的光譜變量，盡可能拓寬模型庫，以排除雜質的影響。如圖4所示，經過校正后，可在魚體內發現多個疑似塑料微粒。拉曼光譜測試顯示其振動峰與PP材料相吻合，檢出材料確為PP。表明該技術在實際的應用場景中依然具有很高的準確性。
圖5 魚體內檢測到的不同塑料微粒及纖維
經統計，在魚類中，利用高光譜技術測得的塑料微粒含量與其他技術所測得的含量相仿（參考文獻2、3），表明其結果相對準確可靠。同時，一些長度較長（＞0.2 mm）的聚合物纖維亦可以檢出。結合對顆粒狀微粒的檢測數據，作者表示，該技術對于尺寸＞0.2 mm的所有塑料微粒及纖維均具有*的檢出率和準確率。若更換放大倍數更高，成像效果更好的設備，還可進一步提升該方法的檢測極限。
這個工作的亮點在于極快的檢測速度與相當高的檢測精度。在文中，作者提到，整個實驗過程只需要不到40 min，包括處理并干燥樣本30 min， 掃描成像1 min， 數據處理5 min。這極大的提升了工作的效率，也減少了耗材的使用。總體檢測精度與傳統方法持平（紅外、拉曼光譜）的同時，對0.2 mm以上的微粒和纖維達到了*的檢出率。這表明，基于高光譜技術的檢測手段在環境領域具有廣泛的應用前景。此外，結合SVM等相關算法模型，高光譜成像技術還可擴展到地理測繪、工業生產、文物保護等等多個領域，如同一座寶藏，等待人們的進一步研究。
參考文獻
1. Zhang Y , Wang X , Shan J , et al. Hyperspectral Imaging Based Method for Rapid Detection of Microplastics in the Intestinal Tracts of Fish[J]. Environmental ence & technology, 2019, 53(9):5151.
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.