利用迷你LED光源对彩色图像进行光谱的分析，胆红素g该如何进行检测   前言：近年来，光谱分析技术在生物学领域中得到了广泛的应用，迷你LED光源具有小巧、低成本和可调控性的优势，为我们实现了无创胆红素检测提供了新的可能性。   我们通过利用不同波长的迷你LED光源对皮肤进行照射，并测量其在不同波长下的反射光谱，可以获取到与胆红素浓度相关的信息，而这种光谱分析方法不仅可以避免血液采样的痛苦，还能够实现即时监测和个体化评估，有望在临床实践中发挥重要作用。   本研究通过分析不同波长下的光谱特征与胆红素浓度之间的关系，建立相应的检测模型，为临床胆红素监测提供一种新的解决方案。   我们先是使用了D2灯、H2灯和迷你LED光源作为光源，通过智能手机在黑暗室内拍摄图像，并利用MATLAB进行图像分。   在预处理和零校准之后，我们立马制备了12种不同浓度（0.1-2.0 mg/dL）的直接胆红素标准溶液，并向溶液中加入0.1 mL Fouchet试剂作为氧化酶，在调整了光源与光纤之间的距离、智能手机的焦距和灵敏度等参数。   在完成测量参数的校准后，获取了12张不同浓度直接胆红素试纸的图像，根据试纸图像的RGB值和平均灰度值，基于平均灰度值与直接胆红素浓度之间的线性关系，利用二元线性方程和R2确定了直接胆红素浓度，最终，基于相应直接胆红素的线性关系，比较了氘灯（D2灯）、卤素灯（H2灯）和迷你LED光源的测量结果。   随后我们再使用D2灯作为光源，检测直接胆红素在0.1-2.0 mg/dL浓度范围内的情况，通过拍摄可以直接看到胆红素试纸样本，从样本照片可以发现，当直接胆红素的浓度较高时，试纸上的颜色较深。   这是因为当胆红素浓度较高时，胆绿素的相对比例增加，试纸上沉积的胆绿素增加，试纸的颜色会发生变化。   图像处理是使用MATLAB进行的，通过将拍摄的图像分成三个通道（R、G和B）进行图像的光谱分析，在提取的13528个像素中，平均灰度值和直接胆红素浓度被用于线性分析。   绿色、红色和蓝色通道的胆红素试纸的R2分别为0.7809、0.2555和0.0738，实验结果表明，当使用D2灯作为光源时，绿色通道的线性关系是最好的，绿色通道的线性方程为y=−1.8078x+231.56，R2为0.7809。   随后我们使用H2灯作为光源，并展示了十二种不同浓度的图片，在绿色、红色和蓝色通道中，胆红素试纸的R2分别为0.8984、0.8155和0.3064。   当使用H2灯时，我们发现绿色通道的线性关系最好，绿色通道的线性方程为y=−6.2029x+221.72，R2为0.8984，LOD为0.69 mg/dL，随后使用Mini-LEDs作为光源，通过光谱分析检测直接胆红素。 在绿色、红色和蓝色通道中，胆红素试纸的R2分别为0.9313、0.8522和0.2877。   结果显示，使用Mini-LEDs时，绿色通道的线性关系最佳，绿色通道的线性方程为y=−6.2971x+221.81，R2为0.9313，LOD为0.56 mg/dL。   我们使用的试纸和D2、H2和Mini-LEDs都可以作为光源来测量直接胆红素，在0.1-2.0 mg/dL浓度范围内，分析了直接胆红素与平均RGB灰度值之间的线性关系。   当使用D2灯、H2灯和Mini-LEDs作为光源时，绿色通道的线性关系最佳，其R2值分别为0.7809、0.8984和0.9313，由于Mini-LED的光谱集中且接近分析物的吸收波长，噪声信号可以减少，与D2和H2灯相比，具有更高的线性度。   结论：这次研究，我们提出了通过氧化还原法标记胆红素，并利用智能手机捕获试纸图像，然后利用MATLAB图像处理进行RGB分析，以量化颜色，实现使用试纸进行无创检测直接胆红素。   在这个过程中，FeCl3将胆红素还原为胆绿素，导致试纸上出现绿色，当D2灯、H2灯和Mini-LEDs被用作光源时，分析图像的颜色构成通过其三个不同通道（R、G和B）的平均灰度值表示。   实验结果表明，在0.1-2 mg/dL的直接胆红素浓度范围内，绿色通道在D2灯、H2灯和Mini-LEDs中分别具有最高的R2值，分别为0.7809、0.8984和0.9313。   检测到的直接胆红素浓度高于0.56 mg/dL，并且可以定量分析直接胆红素浓度高于1.86 mg/dL的样本，测量数据表明，该方法可以更准确地分析患者的直接胆红素指数变化。