平面色谱法主要是薄层色谱法，被广泛用于天然药物特别是中药的定性鉴别。通常，供试品色谱与对照药材色谱的比较，依靠人的主观判断。随着信息技术的发展，薄层色谱图的数字化图像结合化学计量学方法，可客观地、计算机化地对薄层色谱进行识别，但是需要进行图像平滑、图像校正、斑点对齐、数据转化等一系列复杂的操作。2015年起，我校药学系药学教研室老师唐铁鑫博士依托学校科研中心、天然药物应用开发研究室，先后获得学校博士科研启动资金项目、肇庆市科技创新指导类项目(2016040304-8)、学校创新强校工程建设规划项目(2017-6-51)支持，在个人电脑端和智能手机端开发应用程序，将图像检索技术与计算机机器学习技术进行结合，建立起用图像特征描述符提取和支持向量机判别结合进行薄层色谱图识别的技术方法。该方法通过电脑端程序建立识别模型，然后将模式导入到智能手机端app，对手机拍摄的薄层色谱图直接进行识别，操作非常简便、识别结果准确。截止目前，该方法是国际上首次报道。
另外，唐铁鑫博士团队利用微乳薄层色谱法对四种柑橘属药材建立了分析方法，可以令人满意地获得它们的化学成分概貌用于识别，并且大幅度减少了易燃、有毒溶剂的使用。
本成果的技术方法可应用到其他平面色谱分离技术的图像识别，为我们对中草药采用平面分离技术进行化学指纹图谱和生物指纹图谱分析提供了新的方法和思路、奠定了良好基础；也为平面色谱图像的人工智能检索和分析提供了很好的参考。
Tie-xin Tang, Hui Liu, Li-he Deng, Xin-hua Qiu & Jie-fei Liang (2021) .A pattern recognition method on smartphones for planar chromatography and verification on chromatograms of four herbal medicines from citrus fruits(一种基于智能手机的平面色谱图模式识别方法及其在四种柑橘属药材上的验证). Journal of Liquid Chromatography & Related Technologies, 44:9-10, 484-489, DOI: 10.1080/10826076.2021.1966440.pdf
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