Monitoring of dermal collagen is important to assess various scar conditions, and many diagnostic methods have been applied to quantify collagen contents in scar tissue. In this study, Monte Carlo simulation was used to evaluate diffuse reflectance distributions in scar condition by a near-infrared laser source. The results showed that the effective distance of the light source and the detector was 2 mm to monitor the various scar conditions using diffuse reflectance spectroscopy. This study may suggest to the optimal design for a near infrared diffuse reflectance spectroscopy during the scar treatment.
Larry Leonardi;David H.Burns;Luis Openheimer;Rene P.Michel
Near Infrared Analysis
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제2권1호
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pp.43-53
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2001
A non-invasive spectroscopic method is presented for the measurement of pulmonary edema. Both early diagnosis and quantitative edema estimates were investigated. The spectroscopic determination of pulmonary edema involved the acquisition of diffuse reflectance spectra in the near-infrared (NIR) region with change in water concentration - water is the main constituent of edema fluid. Pulmonary edema was induced into the excised perfused lungs of seven animals by elevating the hydrostatic pressure. Estimates of edema were ascertained from a partial least squares regression of the measured spectral response. Actual edema was determined from the change (increase) in total lung weight. Estimates in relative lung weight increases due to in vitro edema were made with the near infrared spectra. The results revealed that fluid accumulation produced spectral changes in the O-H and C-H absorptions as well as scattering changes in the spectra. Histology of the lung was used to verify the presence or absence of interstitial and alveolar edema. Results demonstrated that near infrared spectroscopy might provide a new tool for clinical assessment of pulmonary edema.
The purpose of this study was to develop the color matching program with the excellent camouflage capacity in the near infrared range($\~$1100nm) including the visible light range for cotton fabrics. It was measured IR spectral reflectance in the range of $380\~1,100nm$ after dyed with vat dyes, and we made database for reflectance with various concentration on vat dyes which have a low reflectance value in the infrared range. The color matching algorithm that could be simulated in both the human visible light and the near infrared range was constructed by numerical analysis method using the database. In this study we also developed the dyeing conditions and dyeing process through the continuous-dyeing experiment with the vat dyes for cotton fabrics.
In order to find out an alternative way of analysis of food waste compost, the Near Infrared Reflectance Spectroscopy(NIRS) was used for the compost assessment because the technics has been known as non-detructive, cost-effective and rapid method. One hundred thirty six compost samples were collected from Incheon food waste compost factory at Namdong Indurial Complex. The samples were analyzed for nitrogen, organic matter (OM), ash, P, and K using Kjedahl, ignition method, and acid extraction with spectrophotometer, respectively. The samples were scanned using FOSS NIRSystem of Model 6500 scanning mono-chromator with wavelength from $400\~2,400nm$ at 2nm interval. Modified partial Least Squares(MPLS) was applied to develop the most reliable calibration model between NIR spectra and sample components such as nitrogen, ash, OM, P, and K. The regression was validated using validation set(n=30). Multiple correlation coefficient($R^2$) and standard error of prediction(SEP) for nitrogen, ash, organic matter, OM/N ratio, P and K were 0.87, 0.06, 0.72, 1.07, 0.68, 1.05, 0.89, 0.31, 0.77, 0.06, and 0.64, 0.07, respectively. The results of this experiment indicates that NIRS is reliable analytical method to assess some components of feed waste compost, also suggests that feasibility of NIRS can be Justified in case of various sample collection around the year.
This study investigates the prediction of soil chemical properties (organic matter (OM), pH, Ca, Mg, K, Na, total acidity, cation exchange capacity (CEC)) on 688 Korean soil samples using the visible-near infrared reflectance (VIS-NIR) spectroscopy. Reflectance from the visible to near-infrared spectrum (350 to 2500 nm) was acquired using the ASD Field Spec Pro. A total of 688 soil samples from 168 soil profiles were collected from 2009 to 2011. The spectra were resampled to 10 nm spacing and converted to the 1st derivative of absorbance (log (1/R)), which was used for predicting soil chemical properties. Principal components analysis (PCA), partial least squares regression (PLSR) and regression rules model (Cubist) were applied to predict soil chemical properties. The regression rules model (Cubist) showed the best results among these, with lower error on the calibration data. For quantitatively determining OM, total acidity, CEC, a VIS-NIR spectroscopy could be used as a routine method if the estimation quality is more improved.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1354-1363
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1993
Optical methods were developed to examine their feasibility for quality evaluation of peanut with pod. Surface color and internal quality of peanut were measured without contact. The surface color of peanut was measured by light reflectance at a region of visible wavelengths. Its characteristic was high correlated with a visual grading of peanut. A trial machine for the color grading of peanut was developed using an optical sensor and it was considered to compare with the visual grading. The spectral reflectance at a region of near infrared wavelengths from 1,200 to 2,500nm was measured , and the chemical components of peanut were related to spectral reflectance at special wavelengths. The protein, fat and moisture contents of peanut were estimated by the near infrared methods. An infrared imaging method was developed to evaluate the internal quality of peanut with pod. As thermal characteristic of peanut with pod was deeply related to internal quality , the quality of peanut can be evaluated by temperature changes on the surface of peanut. Measurement of surface color, near infrared reflectance and thermal imaging were shown to be very effective in grading of peanut with pod.
근적외 분광분석기를 이용하여 과수의 영양진단을 위한 신속한 엽분석 수단으로 활용하고자 본 시험을 수행하였다. 사과 '후지'품종 잎 177점, 포도 '캠벨얼리' 품종 잎130점의 시료를 이용하여 1,100~2.500nm까지 근적외영역의 흡수스펙트럼을 측정하였다. 총질소 분석은 살리실산-황산으로 분해후 켈달 증류하여 측정하였다. 근적외 스펙트럼과 총 질소함량과의 상관분석을 이용, 검량식을 개발하였고 화학분석한 결과에 대한 예측식을 구하였다. 사과는 중회귀계수 0.965, 검량식의 표준오차 0.086, 포도는 중회귀계수 0.926, 검량식의 표준오차 0.152이었다. 개발된 검량식을 이용하여 예측식을 작성한 결과는 사과의 경우 0.360, 포도 0.210의 결과를 얻었다. 지역간, 년차간 발생되는 변이가 보정된다면 신속한 엽분석 수단이 될 것으로 판단된다.
Estimation of sugar and reducing sugar content in molasses is very important task in sugar refineries. Conventional methods of determination of sugar content in molasses samples are highly time consuming and employ hazardous chemicals. Due to the physical properties of molasses, probability of error in conventional analytical techniques is high. These methods have proven to be inefficient for a process control in any sugar industry. Hence development of a rapid, inexpensive, physical and also accurate method for sugar determination in molasses will be highly useful. Near Infrared spectroscopy is being widely used worldwide as an analytical technique in food industry. The technique offers the advantage of being non-destructive and rapid. The present paper highlights the potential of near infrared reflectance spectroscopy as a rapid and automated analytical technique for determination of sugar and reducing sugar content in molasses. A number of molasses samples were collected during and after the sugar season from Havana Sugar Industry, Havana. The samples were chosen so as to obtain a wide range of concentration of sugar and reducing sugars. This was done in order to achieve a good calibration curve with widely spread data points. These samples were scanned in the region of 1100 - 2500 nm in diffuse reflectance mode. An indigenous ELICO NIR spectrophotometer, modified according to the requirements of sugar industry was used for this purpose. Each sample was also analyzed simultaneously by standard chemical methods. Chemical values were taken as reference for near infrared analysis. In order to obtain the most accurate calibration for the set of samples, various mathematical treatments were employed. Partial Least Square method was found to be most suitable for the analysis. A comparison is made between the actual values (chemical values) and the predicted values (NIR values). The actual values agree very well with the predicted values showing the accuracy of the technique. The validity of the technique is checked by predicting the concentration of sugar in unknown molasses samples using the calibration curve. The present investigation assesses the feasibility of the technique for on-line monitoring of sugars present in molasses in sugar industries.
The part I was for developing regression models to predict the moisture content, protein content and viscosity of brown and milled rice using Near Infrared(NIR) Reflectance analyzer. The purpose of this study(part II) is to measure fundamental data required for the prediction of rice quality, and to develop regression models to predict the protein content of brown and milled rice, brown rice yield from undried paddy powder by using Near Infrared(NIR) Reflectance analyzer. The results of this study were summarized as follows : The predicted values of protein contents obtained from the undried paddy powder were well correlated to the measured values from brown and milled rice. The predicted yields of brown rice from undried paddy powder were not well correlated to the lab measured values from dried paddy. Continuous study in wavelength selection and of constituent relationship is necessary for practical application.
Applicability of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was examined for quality control of red pepper powder in milling factories. Prediction of chemical composition was performed using modified partial least square (MPLS) techniques. Analysis of total 51 and 21 red pepper powder samples by conventional methods for calibration and validation, respectively, revealed standard error of prediction (SEP) and correlation coefficient ($R^2$) of moisture content, ASTA color value, capsaicinoid content, and total sugar content were 0.55 and 0.90, 8.58 and 0.96, 31.60 and 0.65, and 1.82 and 0.86, respectively; SEP and $R^2$ were low and high, respectively, except for capsaicinoid content. The results indicate, with slight improvement, on-line quality measurement of red pepper powder with NIRS could be applied in red pepper milling factories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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