一种中药浸膏孔隙结构检测方法

1.本发明属于中药浸膏干燥技术领域，尤其涉及一种中药浸膏孔隙结构检测方法。


背景技术：

2.中药浸膏，是指将中药材浸泡在适当的溶剂中，经过一定时间的浸泡和提取过程后，得到的浓缩液体制剂。这种制剂通常含有中药材中的有效成分，具有浓缩、易吸收和便于服用的特点。中药浸膏的制备过程包括以下几个步骤：选择中药材：根据需要治疗的疾病或调理的目的，选择合适的中药材作为原料。这些中药材可能是植物的根、茎、叶、花或动物的部分。研磨和粉碎：将选好的中药材进行研磨和粉碎，以增加其表面积，有利于提取有效成分。浸泡和提取：将粉碎后的中药材放入适当的溶剂中(如水、酒精等)，进行浸泡和提取。可以使用冷浸法、温浸法或热浸法，提取出中药材中的活性成分。过滤和浓缩：经过一定时间的浸泡和提取后，将浸泡液进行过滤，去除固体杂质。然后对浸泡液进行浓缩，使其含有更高的活性成分浓度。冷却和贮存：将浓缩后的溶液冷却并储存在适当的容器中，以确保保存期限和药效的稳定性。中药浸膏可以直接口服或加入其他制剂中使用，常用于中药颗粒、丸剂、胶囊等制剂的生产。它们被广泛应用于传统中医治疗、保健和调理领域，具有一定的药理作用和疗效。
3.水分迁移特征，主要受样品孔隙结构(孔隙大小、分布、连通性等)的影响。如物料结构变蓬松，微观孔道数量增多，则在一定程度上能够有效降低物料内部的传质阻力，促进干燥过程中的水分的迁移，提高干燥速率，保证产品品质。
4.因此，要定量地研究浸膏干燥过程中孔隙结构对水分运动过程的影响机制，必须获取高精度的原状孔隙结构数据并对样品进行准确扫描。常规的扫描电镜测试方法，虽然能够获得到部分的孔隙结构相关数据，但是由于该方法需要破坏干膏的膏体结构，导致无法展现出原有的中药浸膏干燥过程中的孔隙结构，进而无法达到跟踪检测和跟踪研究的目的，为浸膏干燥过程中的孔隙结构对水分运动过程的影响研究带来不便。


技术实现要素：

5.为解决上述问题，本发明提供一种中药浸膏孔隙结构检测方法，应用于中药浸膏干燥过程中的孔隙结构的跟踪检测，所述中药浸膏孔隙结构检测方法包括：
6.将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥；
7.在真空干燥过程中，对所述中药浸膏进行不同时间点的多次ct扫描，获得多次ct扫描对应的多个原始数据；
8.对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据。
9.优选地，所述对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据，包括：
10.对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体；
11.对所述目标圆柱体进行阈值分割，得到二值化的孔隙数据；
12.提取出所述孔隙数据中的连通孔隙和孤立孔隙；
13.基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据。
14.优选地，所述基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据，包括：
15.基于所述目标圆柱体，利用分水岭算法进行精细分割，得到分割信息；
16.根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据。
17.优选地，所述根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据，包括：
18.基于所述分割信息，利用generate pore network model模块和pore network model view模块得到球棍模型；
19.通过自适应体积参数、面积参数和有效参数，对所述球棍模型进行分析，获取到孔隙率、孔隙体积、孔隙比表面积、孔隙等效直径和连通性，作为所述孔隙结构数据。
20.优选地，所述对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体之后，还包括：
21.利用中值滤波去除所述目标圆柱体的图像噪声，保持其中的边缘特性，得到滤波去噪后的所述目标圆柱体。
22.优选地，所述将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥，包括：
23.取待干燥的所述中药浸膏平铺于透明的所述容器中，进行真空干燥；其中，所述容器中平铺的所述中药浸膏初始厚度保持为4mm-6mm。
24.优选地，所述不同时间点的多次ct扫描中，采样的所述时间点之间的时间间隔为1小时的整数倍。
25.优选地，所述真空干燥的温度为不少于60℃；
26.真空度为-0.09mpa以上。
27.优选地，所述ct扫描的扫描参数包括如下参数中的至少一个：
28.a、管电压为130kv；
29.b、管电流为200ma；
30.c、曝光时间为不少于500ms；
31.d、放大倍数为至少5倍；
32.e、射线源至物体距离sod为150mm-200mm；
33.f、显示模式为roi模式。
34.优选地，所述ct扫描为在所述扫描参数下，利用图像传感器记录通过所有样品的垂直x射线束的透射，生成图像信息，作为所述原始数据；
35.其中，所述图像信息的像素大小为120μm-140μm；
36.所述图像传感器的像素至少为3072
×
3072像素。
37.本发明提供一种中药浸膏孔隙结构检测方法，应用于中药浸膏干燥过程中的孔隙结构的跟踪检测，所述中药浸膏孔隙结构检测方法包括：将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥；在真空干燥过程中，对所述中药浸膏进行不同时间点的多次ct扫描，获得多次ct扫描对应的多个原始数据；对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据。本发明中所提供的中药浸膏孔隙结构检测方法，采用x-ct成像技术和avizo软件处理技术对
中药浸膏干燥过程中内部孔隙结构变化进行定量、高精度分析，用x-ct扫描技术和avizo软件，研究中药浸膏减压干燥过程中孔隙结构变化，能够更清晰请明确的探究其水分传输规律的关系，提供了一种非破坏性的方法来确定样品中的三维结构参数、孔隙结构等信息；通过ct技术分析中药浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以更进一步的探究干燥过程中的孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性的情况，达到跟踪检测和跟踪研究的目的，为浸膏干燥过程中的孔隙结构对水分运动过程的影响研究带来方便。
附图说明
38.图1为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法的流程示意图；
39.图2为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中的数据裁剪过程示意图；
40.图3为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中ct扫描图像灰度值双峰图(干燥4小时样品)；
41.图4为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中孔隙提取效果图；
42.图5为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中球棍模型示意图；
43.图6为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中不同干燥时间点干燥浸膏的x-ct扫描图；
44.图7为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙率图；
45.图8为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙体积频数；
46.图9为本发明中药浸膏孔隙结构检测方法实施例中不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙配位数变化统计图。
47.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
48.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
49.除非在下文中另有定义，本发明具体实施方式中所用的所有技术术语和科学术语的含义意图与本领域技术人员通常所理解的相同。虽然相信以下术语对于本领域技术人员很好理解，但仍然阐述以下定义以更好地解释本发明。
50.如本发明中所使用，术语“包括”、“包含”、“具有”、“含有”或“涉及”为包含性的(inclusive)或开放式的，且不排除其它未列举的元素或方法步骤。术语“由
…
组成”被认为是术语“包含”的优选实施方案。如果在下文中某一组被定义为包含至少一定数目的实施方案，这也应被理解为揭示了一个优选地仅由这些实施方案组成的组。
51.在提及单数形式名词时使用的不定冠词或定冠词例如“一个”或“一种”，“所述”，包括该名词的复数形式。
52.以下仅仅是为了帮助理解本发明而提供。这些定义不应被理解为具有小于本领域
技术人员所理解的范围。
53.下面结合具体实施例的方式对本发明的技术方案做进一步的详细说明，但并不构成对本发明的任何限制，任何人在本发明权利要求范围内所做的有限次的修改，仍在本发明的权利要求范围之内。
54.参考图1，本发明提供一种中药浸膏孔隙结构检测方法，应用于中药浸膏干燥过程中的孔隙结构的跟踪检测，所述中药浸膏孔隙结构检测方法包括：
55.步骤s1、将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥；
56.步骤s2、在真空干燥过程中，对所述中药浸膏进行不同时间点的多次ct扫描，获得多次ct扫描对应的多个原始数据；
57.步骤s3、对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据。
58.上述，本发明中，采用x-ct技术对中药浸膏进行ct扫描。其中，x-ct作为一种无损的3d成像技术，能够通过对连续干膏切片ct图像的分析，进行三维重建，定量获取甘草浸膏减压干燥过程中孔隙结构的孔隙率、孔隙体积、孔隙比表面积、孔隙等效直径以及连通性等特征参数，用以表征孔隙结构变化。
59.上述孔隙数量、分布及连通程度从结构上决定了蒸汽、水分在孔隙中的运输能力。因此，通过ct技术分析甘草浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以探究孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性对水分传输的影响。本发明通过对试样干燥过程的实时扫描，得到试样干燥过程孔道形成三维动态演化过程，从而帮助研究人员更加直观得观察到试样的干燥过程。
60.上述，为了更好的检测到中药浸膏的干燥过程中孔隙结构的变化，本发明中采用的干燥方法为真空干燥法。
61.真空干燥法，是一种在低压环境下进行物质干燥的方法。它通过降低周围环境的压力，使物质中的水分在较低的温度下迅速蒸发，实现快速而均匀的干燥。
62.真空干燥法通常可以包括以下几个步骤：
63.(1)准备：将待干燥的物质放置在适当的容器或托盘中，并进行预处理(如切割、分散等)，以利于后续的干燥过程。
64.(2)封闭：将容器密封，确保内部的环境与外界隔绝，以便在真空条件下进行干燥。
65.(3)真空抽取：将密封好的容器置于真空干燥设备中，然后通过抽取空气的方式逐渐降低容器内部的压力，创建负压环境。
66.(4)加热：一旦达到所需的真空度，开始加热容器中的物质。加热的目的是提高物质的温度，促使其中的水分蒸发。
67.(5)蒸发和除湿：随着温度升高，物质中的水分会转化为蒸汽并逐渐被抽取出容器。同时，在真空环境下，设备会通过冷凝器等方式将蒸汽转化回液态形式，并排出系统，实现除湿。
68.(6)干燥完成和恢复：持续进行蒸发和除湿过程，直到达到所需的干燥程度。一旦完成，关闭加热源和真空抽取设备，恢复正常气压环境。
69.在中药浸膏的孔隙结构研究中，采用真空干燥法有以下几个原因：
70.(1)保留孔隙结构：真空干燥法可以通过控制温度和压力，使溶剂在低温下迅速蒸发，减少了孔隙结构的收缩和变形。相比传统的热风干燥或自然晾干，真空干燥能更好地保
留中药浸膏中的孔隙结构。
71.(2)提高干燥效率：真空干燥法利用负压状态下的低温干燥，加速了水分蒸发的速度，从而提高了干燥效率。这对于大批量的中药浸膏生产来说尤为重要，可以缩短生产周期。
72.(3)降低热敏性成分的破坏：中药浸膏中含有许多热敏性的活性成分，高温可能导致这些成分的降解。采用真空干燥法可以在较低的温度下完成干燥过程，减少对热敏性成分的破坏，保持中药浸膏的品质和活性。
73.上述，对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据的步骤中，可以对原始数据进行数据处理，可以采用多维可视化分析软件，例如可以采用avizo软件、amira、imagej、paraview、vgstudio max、avizolite等等。本发明中，采用avizo软件进行三维数据的可视化数据处理。
74.本发明中所提供的中药浸膏孔隙结构检测方法，采用x-ct成像技术和avizo软件处理技术对中药浸膏干燥过程中内部孔隙结构变化进行定量、高精度分析，用x-ct扫描技术和avizo软件，研究中药浸膏减压干燥过程中孔隙结构变化，能够更清晰请明确的探究其水分传输规律的关系，提供了一种非破坏性的方法来确定样品中的三维结构参数、孔隙结构等信息；通过ct技术分析中药浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以更进一步的探究干燥过程中的孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性的情况，达到跟踪检测和跟踪研究的目的，为浸膏干燥过程中的孔隙结构对水分运动过程的影响研究带来方便。
75.进一步的，所述步骤s3、对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据，包括：
76.步骤s31、对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体。
77.上述骤中，原始数据经过裁剪处理以提取出目标圆柱体。具体算法和处理方法可能会因应用场景而异，例如可以采用：(1)边缘检测：使用canny边缘检测算法或其他边缘检测方法来检测出目标物体的边界。(2)形态学操作：例如腐蚀(erosion)和膨胀(dilation)等形态学操作可以用于去除噪声、填充空洞或平滑边界。(3)区域生长：利用区域生长算法根据预定义的阈值或特征将目标圆柱体与背景区分开。上述步骤的结果是得到一个包含目标圆柱体的图像或图像区域，为后续的处理步骤提供输入。
78.步骤s32、对所述目标圆柱体进行阈值分割，得到二值化的孔隙数据；
79.在这一步骤中，目标圆柱体经过阈值分割处理，将其转换为二值化的孔隙数据。例如可以通过如下方式实现：固定阈值：使用固定的阈值将图像灰度值分为两个类别，从而得到二值图像。这种方法适用于背景和目标圆柱体之间的灰度值明显不同的情况。自适应阈值：根据局部区域的统计特征(例如均值或方差)，自适应地确定阈值。这种方法适用于图像中存在灰度变化较大的情况。
80.通过阈值分割，目标圆柱体被转换为黑色(或白色)的孔隙区域，并与其他图像区域进行了区分。
81.步骤s33、提取出所述孔隙数据中的连通孔隙和孤立孔隙；
82.在这一步骤中，从二值化的孔隙数据中提取出连通孔隙和孤立孔隙。
83.例如可以采用如下具体数据处理方法：连通组件分析：使用连通组件分析算法，将相邻的像素组合成连通区域，并标记各个连通区域。这样可以得到多个连通孔隙和孤立孔
隙。孔洞填充：通过填充连通区域内的空洞来分离连通孔隙和孤立孔隙。
84.通过这一步骤，可以得到关于孔隙的拓扑结构信息，如孔隙数量、形状、大小等。
85.步骤s34、基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据。
86.在这一步骤中，根据目标圆柱体以及之前提取的连通孔隙和孤立孔隙，得到最终的孔隙结构数据。
87.例如，具体采用的方法可以为：孔隙分析：通过计算孔隙的几何特征(例如体积、表面积、形状参数等)来描述孔隙结构。可以使用图像处理算法对孔隙进行测量和分析，包括计算孔隙的空间分布、大小分布、连通性等信息。三维可视化：使用可视化技术将目标圆柱体和孔隙结构数据以三维形式呈现出来。可以利用体绘制或表面重建等方法将原始数据和孔隙结构数据可视化，帮助人们更直观地理解和分析孔隙结构。
88.本实施例中所提供的方法，能够具有如下有益效果：自动化：整个流程可以自动化进行，减少了人工干预和操作的需求，提高了处理效率。高精度：采用适当的图像处理算法和方法，可以获得准确的孔隙结构数据，使得对材料孔隙特征的分析更加可靠和精确。非破坏性：该流程基于x-ct扫描后的原始数据进行处理，不需要破坏样品或材料，能够保持样品的完整性。可视化展示：通过三维可视化技术，将孔隙结构以直观的方式展示出来，有助于人们理解和分析孔隙结构。
89.进一步的，所述步骤s34、基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据，包括：
90.步骤s341、基于所述目标圆柱体，利用分水岭算法进行精细分割，得到分割信息；
91.上述，分水岭算法是一种图像分割算法，常用于将图像中的物体或区域进行分割。在这一步骤中，分水岭算法被应用于目标圆柱体的图像数据，以实现对孔隙的精细分割。
92.例如，可以为如下具体处理方式：
93.预处理：首先，对目标圆柱体的图像数据进行预处理。这可能包括去噪、平滑化、边缘增强等操作，以提升后续分割的效果。
94.提取特征：从预处理后的图像数据中提取适合分割的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状等。
95.定义标记：根据特征提取的结果，定义标记区域，将目标圆柱体和背景区分开。
96.应用分水岭算法：使用分水岭算法将标记区域与周围的像素进行交互，并根据像素的灰度值和梯度信息进行分割。算法会自动将图像分割成多个区域，并确定孔隙的位置。
97.后处理：对分割结果进行后处理，可能包括去除小的噪点、填充空洞等操作，以获得更准确的孔隙分割结果。
98.上述步骤的结果是分割信息，即对目标圆柱体中孔隙的准确位置和形状进行了精细的划分。
99.步骤s342、根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据。
100.上述步骤中，根据分割信息以及连通孔隙和孤立孔隙的定义，生成最终的孔隙结构数据。
101.例如，可以采用如下具体的处理方法：连通孔隙和孤立孔隙识别：根据分割信息，
识别并区分连通孔隙和孤立孔隙。连通孔隙指的是相互连接或相邻的孔隙，而孤立孔隙则是独立存在的单个孔隙。孔隙属性提取：针对每个识别出的孔隙，提取相关属性信息，如面积、形状、方向等。孔隙结构数据生成：根据孔隙属性信息，生成孔隙结构数据。这可能包括创建孔隙的几何模型、建立孔隙之间的关联关系等。
102.步骤s342中，获得了描述目标圆柱体孔隙结构的数据，可以包括每个孔隙的位置、形状、属性以及孔隙之间的关系。这些数据能够提供有关目标圆柱体内部孔隙分布和特征的详细信息。
103.通过步骤s341和步骤s342，实现了精细分割：采用分水岭算法进行精细分割，能够准确地将目标圆柱体中的孔隙区域与其他区域进行区分，提高了孔隙结构数据的准确性。达到自动化处理的目的：利用算法进行图像分割和特征提取，能够实现自动化处理，减少了人工干预的需求，并提高了处理效率。可以进行多属性分析：通过提取孔隙的多个属性信息，如面积、形状、方向等，可以更全面地分析目标圆柱体内部孔隙的特征，并为后续的研究和应用提供丰富的数据基础。基于结构关系建模：生成的孔隙结构数据能够描述孔隙之间的关联关系，从而更好地理解孔隙网络的复杂结构和空间分布特征。
104.进一步的，所述步骤s342、根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据，包括：
105.步骤s3421、基于所述分割信息，利用generate pore network model模块和pore network model view模块得到球棍模型；
106.步骤s3422、通过自适应体积参数、面积参数和有效参数，对所述球棍模型进行分析，获取到孔隙率、孔隙体积、孔隙比表面积、孔隙等效直径和连通性，作为所述孔隙结构数据。
107.本步骤中，使用avizo分水岭算法集成中separate objects模块，根据需要自行调节最佳参数值组合。基于分水岭的分割结果，使用avizo中的generate pore network model和pore network model view模块可以得到球棍模型。pore network model view模块有体积、面积和等效半径等多个参数用于调整以更好的展示球棍模型。
108.上述中的分水岭算法集成(watershed algorithm integration)：其功能在于，该模块提供了分水岭算法用于图像分割，可以将图像中的不同对象分隔开来。分水岭算法基于图像中的灰度级别和梯度信息，将图像视为地形，并利用水流模拟的方式确定不同对象的边界。用户可以在avizo中选择并配置分水岭算法集成模块，从而进行图像分割操作。
109.上述的separate objects(分离对象)：其功能在于，该模块用于将分水岭算法集成的分割结果中的不同对象分离出来，生成独立的对象。在分水岭算法集成之后，用户可以使用separate objects模块来提取出具体的对象。
110.上述的generate pore network model(生成孔隙网络模型)：其功能在于，该模块用于生成球棍模型，即表示孔隙结构的模型，其中孔隙由球体表示，连通路径由柱状元素表示。根据分水岭算法集成和分离对象的结果，generate pore network model模块会根据数据中的孔隙位置和连通性信息，创建球体和柱状元素，并将它们连接起来形成球棍模型。
111.上述的pore network model view(孔隙网络模型可视化)：其功能在于，该模块用于展示球棍模型，并提供了各种参数用于调整展示效果。pore network model view模块中的参数包括体积、面积、等效半径等，可以用于调整球棍模型的显示属性，以获得更好的可
视化效果。
112.进一步的，所述步骤s31、对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体之后，还包括：
113.步骤s35、利用中值滤波去除所述目标圆柱体的图像噪声，保持其中的边缘特性，得到滤波去噪后的所述目标圆柱体。
114.上述步骤针对目标圆柱体图像进行中值滤波去除噪声的操作，同时保持其中的边缘特性。
115.例如，可以采用的算法和处理方法包括：
116.中值滤波是一种非线性滤波技术，它通过将像素点周围邻域内的像素值进行排序，并用中值来代替该像素点的值，从而实现去除噪声的效果。
117.对于目标圆柱体图像，可以应用中值滤波算法，选择适当大小的滤波窗口，在窗口内对像素值进行排序，然后用中值来替换中心像素的值。
118.通过上述步骤中的数据处理方法后，得到的结果可以为：中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声、高斯噪声等常见噪声类型，以保持图像的边缘特性和细节信息。滤波去噪后，目标圆柱体图像的噪声将被削弱或消除，而边缘信息和其他重要特征将得到保留。处理结果是经过滤波去噪后的目标圆柱体图像。
119.本步骤中，中值滤波对于去除椒盐噪声和脉冲噪声效果较好，能够在去噪的同时保持图像的边缘清晰度。相对于其他线性滤波方法，中值滤波不会导致图像模糊或失真，中值滤波算法简单易实现，计算速度较快，适用于实时应用场景。
120.进一步的，所述步骤s1、将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥，包括：
121.步骤s11、取待干燥的所述中药浸膏平铺于透明的所述容器中，进行真空干燥；其中，所述容器中平铺的所述中药浸膏初始厚度保持为4mm-6mm。
122.上述，中药浸膏为流动体或半流动体，为了更好的进行随程检测，将中药浸膏平铺在特定的透明容器中，例如，可以为石英玻璃容器中。
123.上述，所述容器中平铺的所述中药浸膏初始厚度保持为4mm-6mm，随着干燥过程的进行，厚度会发生一定的变化。
124.进一步的，所述不同时间点的多次ct扫描中，采样的所述时间点之间的时间间隔为1小时的整数倍。
125.进一步的，所述真空干燥的温度为不少于60℃；
126.真空度为-0.09mpa以上。
127.上述，真空干燥，可以为低温减压干燥，其干燥温度可以控制位不少于60℃。
128.进一步的，所述ct扫描的扫描参数包括如下参数中的至少一个：
129.a、管电压为130kv；
130.b、管电流为200ma；
131.c、曝光时间为不少于500ms；
132.d、放大倍数为至少5倍；
133.e、射线源至物体距离sod为150mm-200mm；
134.f、显示模式为roi模式。
135.进一步的，所述ct扫描为在所述扫描参数下，利用图像传感器记录通过所有样品
的垂直x射线束的透射，生成图像信息，作为所述原始数据；
136.其中，所述图像信息的像素大小为120μm-140μm；
137.所述图像传感器的像素至少为3072
×
3072像素。
138.下面通过具体的实施例进一步说明本发明，但是应当理解为，这些实施例仅仅是用于更详细地说明之用，而不应理解为用于以任何形式限制本发明。本领域技术人员可在权利要求范围内对本发明的方法和使用仪器等做出改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。除非特别说明，本发明采用的试剂、方法和设备为本技术领域常规试剂、方法和设备。下列实施例中未注明具体实验条件的试验方法，通常按照常规实验条件或按照制造厂所建议的实验条件。除非特别说明，本发明所用试剂和原材料均可通过市售获得。
139.本发明在对银屑病发病机理进行研究的过程中发现一个新的治疗靶标，即sostdc1。通过研究证实，sostdc1能够抑制皮肤组织wnt信号通路，从而减少角质形成细胞的角质化，有效缓解由咪喹莫特(5％imq)引起的实验性小鼠银屑病。可以理解，只要能够上调sostdc1基因的表达，就可以达到治疗或延缓银屑病的效果；因此，除了使用sostdc1重组蛋白以外，化学药物上调sostdc1基因的表达，也可以起到相同的效果。因此，可以使用sostdc1重组蛋白制备用于治疗或延缓银屑病的药物。
140.实施例1：
141.本实施例中，针对于中药材甘草进行了中药浸膏的制备，并且对中药浸膏的孔隙结构进行x-ct的扫描，以及数据分析。
142.实验方法包括：
143.(1)将甘草浸膏平铺于直径37mm且高60mm的石英玻璃瓶中，控制中药浸膏的初始厚度为5mm，设置干燥温度为70℃，真空度控制为-0.09mpa，在干燥时选取第1小时、第2小时，第3小时，第4小时，第6小时、第8小时、第10小时、第12小时等8个时间点，将甘草浸膏取出进行ct扫描，并且在扫描后继续进行真空干燥。具体平铺方式为：将浸膏平铺于平底圆柱玻璃瓶中，再将样品放入干燥箱内进行干燥，定时取点对不同干燥时间点的样品进行ct扫描。
144.(2)将样品平放在样品台上，调节好试样与x射线发射源之间的距离，确定合适的ct扫描参数。其中，所采用的ct扫描参数为：管电压130kv、管电流200ma、曝光时间500ms、拍摄张数1440张，放大倍数5倍，分辨率27.8μm，射线源至物体距离sod 160mm，积分时间500ms射线源至探测器距离800mm，显示模式为roi模式，经过对比和选择，确定合适的ct扫描参数。使用3072
×
3072像素的图像传感器记录通过所有样品的垂直x射线束的透射，对距离源-目标-摄像机进行调整，以生成像素大小为139μm的图像。选择平均帧数2帧、拍摄角度360
°
旋转速率和曝光时间以最小化噪声。
145.(3)利用三维图像分析软件avizo 2020.01(美国fei公司)对样品的孔隙二维和三维数据进行提取、计算与三维空间重建。
146.(4)数据裁剪：参考图2，首先使用avizo的extract subvolume模块获取包含有效数据区域的立方体，再使用volume edit模块进一步获取到标准圆柱体。
147.(5)噪声过滤：使用中值滤波操作剔除图像噪声，保持图像的边缘特性，防止图像显著的模糊。
148.(6)参考图3，使用avizo中的interactive thresholding模块得到样品的分割阈
值，得到样品二值化的孔隙数据。通过计算可以得到灰度值的孔隙数据和固相之间的比对结果。
149.(7)使用avizo中的axis connectivity运算模块提取出连通孔隙。孤立孔隙与外界不连通，利用avizo中的and not image模块和arithmetic数据运算模块进一步分离出孤立孔隙。参考图4，为孔隙提取效果图。
150.(8)使用avizo分水岭算法集成中separate objects模块，根据需要自行调节最佳参数值组合。基于分水岭的分割结果，使用avizo中的generate pore network model和pore network model view模块可以得到球棍模型。pore network model view模块有体积、面积和等效半径等多个参数用于调整以更好的展示球棍模型。参考图5，为球棍模型示意图。
151.通过ct技术分析甘草浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以探究孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性对水分传输的影响。
152.实验结果：
153.参考图6，为不同干燥时间点干燥浸膏的x-ct扫描图；图7为不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙率图；图8为不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙体积频数；图9为不同干燥时间点干燥浸膏的孔隙配位数变化统计图。
154.根据实验结果可见，干燥时间的延长，孔隙率、孔隙体积频数、孔隙配位数均发生变化，清楚的展示了甘草浸膏在干燥过程中的孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性的变化情况。
155.总之，本发明提供的非破坏性的中药浸膏孔隙结构检测方法，用以确定样品中的三维结构参数、孔隙结构等信息；通过ct技术分析中药浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以更进一步的探究干燥过程中的孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性的情况，达到跟踪检测和跟踪研究的目的，为浸膏干燥过程中的孔隙结构对水分运动过程的影响研究带来方便。
156.以上所述的是本发明的优选实施方式和相应实施例，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提，还可以做出若干变形和改进，包括但不限于比例、流程、用量和反应容器的调整，例如采用连续流动反应器，这些都属于本发明的保护范围之内。以上所述的是本发明的优选实施方式和相应实施例，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提，还可以做出若干变形和改进，包括但不限于比例、流程、用量的调整，这些都属于本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，应用于中药浸膏干燥过程中的孔隙结构的跟踪检测，所述中药浸膏孔隙结构检测方法包括：将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥；在真空干燥过程中，对所述中药浸膏进行不同时间点的多次ct扫描，获得多次ct扫描对应的多个原始数据；对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据。2.如权利要求1所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据，包括：对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体；对所述目标圆柱体进行阈值分割，得到二值化的孔隙数据；提取出所述孔隙数据中的连通孔隙和孤立孔隙；基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据。3.如权利要求2所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述基于所述目标圆柱体，根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，得到所述孔隙结构数据，包括：基于所述目标圆柱体，利用分水岭算法进行精细分割，得到分割信息；根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据。4.如权利要求3所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述根据所述连通孔隙和所述孤立孔隙，基于所述分割信息，得到所述孔隙结构数据，包括：基于所述分割信息，利用generate pore network model模块和pore network model view模块得到球棍模型；通过自适应体积参数、面积参数和有效参数，对所述球棍模型进行分析，获取到孔隙率、孔隙体积、孔隙比表面积、孔隙等效直径和连通性，作为所述孔隙结构数据。5.如权利要求2所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述对所获取到的原始数据进行数据裁剪处理，得到目标圆柱体之后，还包括：利用中值滤波去除所述目标圆柱体的图像噪声，保持其中的边缘特性，得到滤波去噪后的所述目标圆柱体。6.如权利要求1所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥，包括：取待干燥的所述中药浸膏平铺于透明的所述容器中，进行真空干燥；其中，所述容器中平铺的所述中药浸膏初始厚度保持为4mm-6mm。7.如权利要求1所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述不同时间点的多次ct扫描中，采样的所述时间点之间的时间间隔为1小时的整数倍。8.如权利要求1所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述真空干燥的温度为不少于60℃；真空度为-0.09mpa以上。9.如权利要求1所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述ct扫描的扫描参数包括如下参数中的至少一个：a、管电压为130kv；b、管电流为200ma；
c、曝光时间为不少于500ms；d、放大倍数为至少5倍；e、射线源至物体距离sod为150mm-200mm；f、显示模式为roi模式。10.如权利要求9所述中药浸膏孔隙结构检测方法，其特征在于，所述ct扫描为在所述扫描参数下，利用图像传感器记录通过所有样品的垂直x射线束的透射，生成图像信息，作为所述原始数据；其中，所述图像信息的像素大小为120μm-140μm；所述图像传感器的像素至少为3072
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3072像素。

技术总结
本发明提供一种中药浸膏孔隙结构检测方法，属于中药浸膏干燥技术领域。其中，所述中药浸膏孔隙结构检测方法包括：将待干燥的中药浸膏放入容器并进行真空干燥；在真空干燥过程中，对所述中药浸膏进行不同时间点的多次CT扫描，获得多次CT扫描对应的多个原始数据；对多个所述原始数据进行图像处理，获得孔隙结构数据。本发明提供了一种非破坏性的方法来确定样品中的三维结构参数、孔隙结构等信息；通过CT技术分析中药浸膏减压干燥过程中的微观结构，可以更进一步的探究干燥过程中的孔隙的大小、数量、结构、分布和连通性的情况，达到跟踪检测和跟踪研究的目的，为浸膏干燥过程中的孔隙结构对水分运动过程的影响研究带来方便。构对水分运动过程的影响研究带来方便。构对水分运动过程的影响研究带来方便。


技术研发人员：李远辉 唐欣 齐娅汝 伍振峰 杨明
受保护的技术使用者：江西中医药大学
技术研发日：2023.07.27
技术公布日：2023/9/22