技术摘要：
本发明涉及一种基于近红外PCA分析判别片剂包衣终点的方法及其应用。该法包括以下步骤：采集薄膜包衣标准片样品和片剂薄膜包衣全过程内样品的近红外光谱，经预处理和PCA分析处理后提取主成分信息，建立PCA薄膜包衣终点判别模型，从而对片剂薄膜包衣全过程内样品的薄膜包  全部
背景技术：
近年来，近红外光谱结合判别模式分析技术，由于可直接对样品进行快速、无损检 测，而被广泛应用于制药行业的过程分析技术。该技术已用于缓控释制剂、糖包衣片、滴丸、 肠溶片、中药片剂薄膜包衣及在线监测等包衣终点判断领域的研究。主成分分析法 （Principal  component  analysis,  PCA）是一种有效地数据降维的方法。该方法是基于方 差最大原则，将原始数据进行特征分解，得到相互正交的新变量（主成分）。方差越大的主成 分则包含原始数据的信息也就越大。因而，利用较少的几个主成分变量就可以包含原始数 据的信息，实现数据的特征提取。 现有技术中，授权专利CN101713731A“一种药物制剂包衣质量的鉴别方法”，其公 开了通过结合近红外光谱、间隔主成分分析法和支持向量机法等方法快速建立了包衣质量 定性鉴别模型。由于上述专利中采用的间隔主成分分析法是以特征信息与类别的相关性最 大为原则，分类结果不准确，而且受预处理的影响大，部分测试结果还不足40%，预测包衣终 点的准确率低。此外，上述专利中用于鉴别的样品标记为合格与非合格，仅适用于包衣终点 合格性鉴定，而无法呈现包衣过程变化，因而不适用于包衣过程监测。 因此，本发明致力于开发一种准确率更高、适用于过程监测的近红外结合主成分 分析法测定薄膜包衣终点的方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种快速便捷、简单准确的判别片剂薄膜包衣终点的方法 及其应用。该法利用近红外技术采集得到的薄膜衣标准片的近红外图谱，建立PCA分析模 型，从而对待测片剂进行薄膜包衣进程监测和薄膜包衣终点的判断。 为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案： 一方面，提供了一种基于近红外PCA分析判别片剂包衣终点的方法及其应用，包括以下 步骤： S1.采集近红外光谱：采集薄膜包衣标准片和片剂薄膜包衣全过程内样品的近红外光 谱； S2.处理近红外光谱：对步骤S1获得的近红外光谱作残差分析，检测并剔除明显远离平 均光谱的异常光谱，再经预处理和PCA分析处理，即得主成分信息； S3.建立PCA终点判别模型：利用步骤S2获得的主成分信息，计算主成分得分值，进行 PCA终点判别模型建模，并建立PCA得分图； S4.终点判断：运用步骤S3中的PCA终点判别模型对待测片剂薄膜包衣全过程内样品的 薄膜包衣进程监测和薄膜包衣终点情况进行判断；所述判断标准为：在PCA得分图中，当第 3 CN 111595816 A 说　明　书 2/8 页 一个主成分得分值PC1未到达阈值时即未到达薄膜包衣终点。 进一步地，步骤S1中薄膜包衣标准片是指通过实验或专家确定的进入薄膜包衣终 点的薄膜包衣片，具体的是指符合药典标准的薄膜包衣片或经过防潮实验、崩解实验、口感 评价等实验确定进入薄膜包衣终点的薄膜包衣片；所述片剂薄膜包衣全过程内样品包括片 芯、不同薄膜包衣时间但未进入薄膜包衣终点的中间片和薄膜包衣成品片。 进一步地，步骤S3  PCA得分图中，标准片与片芯、中间片在第1个主成分得分值PC1 的分布有明显差异，据此分析标准片的类簇第一个主成分得分值PC1的边界，得到终点判别 的阈值。 更进一步地，PCA得分图上呈现顺序为： 所述片芯分布在得分图的最左侧；所述标准片分布在得分图的最右侧；所述中间片在 得分图的分布随时间递增向右侧平移；所述标准片与所述片芯、中间片在得分图上分布有 清晰的界限。 进一步地，步骤S2中预处理包括平滑处理、多元散射校正、标准正太变量变换、导 数微分、傅里叶变换、小波变换中的一种或几种的组合。 更进一步地，导数微分为二阶导数。 另一方面，提供了一种利用上述方法应用于制药领域中薄膜包衣进程监测和薄膜 包衣终点情况进行判断。 有益效果： 1.本发明发现在建立PCA判别分析模型时，在所得PCA得分图上，经观察和计算发现近 红外光谱经预处理和PCA分析处理后，提取得到的第一个主成分得分值PC1与薄膜包衣时间 呈正相关，经Pearson相关性检验得到相关系数R=0.987，P值=0.02，证明薄膜包衣时间与第 一个主成分得分值PC1呈高度正相关，这与PCA得分图显示结果一致。且随时间增大，PC1将 增大，样品分布将向右侧偏移，可直观呈现整个薄膜包衣进程。为直观反映测试样品与标准 片间的光谱差异，采用PC1与置信区间相结合，实现薄膜包衣过程监测与薄膜包衣终点判 别。因此，相比于生产中常用的称重法、人工肉眼辨别等薄膜包衣过程质量控制方法，本文 方法的优势在于快速、准确，能更客观、准确地反映薄膜包衣进程和质量。 2.本发明较现有的间隔PCA判别分析模型，在PCA模型做主成分分析前，以类别间 对应特征信息相差最大为原则确定优选光谱波段，再对光谱波段上的信息进行主成分分析 的特征提取，特征信息能使得不同类别间相差最大，不同类别间才更容易分辨，即分类结果 更准确。因此，从分类性能上看，本发明方法更优；从准确率上看，间隔PCA模型分析内部交 叉的仅为90%，而本发明的数据在数据量更多的情况下，均为99%以上；其次，间隔PCA模型分 析的结果明显受预处理的影响，部分测试结果还不足40%，而本发明方法准确率远高于此； 再者，现有方法仅仅是用于薄膜包衣终点合格线的鉴定，无法对薄膜包衣过程变化进行监 测。而本发明方法不仅用于终点判断，还可有效地反映薄膜包衣状态随时间变化，逐渐向薄 膜包衣终点靠近，可适用于过程监测。 附图说明 图1是地格达-4味汤片片芯近红外原始光谱； 图2是地格达-4味汤片薄膜包衣中间片的近红外原始光谱； 4 CN 111595816 A 说　明　书 3/8 页 图3是地格达-4味汤片薄膜包衣过程内各时间点的近红外平均光谱； 图4是地格达-4味汤片薄膜包衣过程片的与标准片经预处理的近红外光谱； 图5是地格达-4味汤片薄膜包衣过程片与标准片的PCA得分图； 图6是本发明方法所得Nc系数与薄膜包衣时间的关系图； 图7是合格率随时间变化趋势图； 图8是ROC曲线图。