其中，是颗粒的宽度，是颗粒的长度。

宽高比计算公式给出的值均介于0和1之间。越接近球形的颗粒，其宽高比越接近1；越接近针状的颗粒其宽高比越接近0。有时候也是用伸长率(elongation ratio)作为宽高比的互反定义，如公式(2)所示。

文献调研发现，多个研究团队选择通过光学显微镜采集颗粒照片，并使用配套分析软件，可实现200~500个颗粒的自动识别，并自动统计颗粒的宽高比或伸长率。而近年来，以荷兰飞纳电镜公司(Phenom-World B.V.)旗下Phenom ParticleMetric或ParticleX为代表的基于SEM的全自动颗粒粒形、粒径分析系统有了广泛的应用，可以对SEM图像中的颗粒进行自动识别，并对宽高比在内的多种粒形参数进行自动化表征，给出颗粒宽高比、圆形度等参数的柱状分布图、平均值、D10/D50/D90等统计结果。相比于光学显微镜，基于SEM的自动化分析软件具有更高分辨率，结果更准确，定量化的结果更具科学意义。

笔者使用上述自动化颗粒识别与统计系统，对2组载体颗粒进行分析实验。首先使用Phenom ProX采集2组载体颗粒的SEM图片，结果见图3A-1，3B-1。图片可见载体A为斧形，载体B更接近球形。使用Phenom ParticleMetric颗粒系统对颗粒进行自动识别，结果见图3A-2，3B-2。生成报告，给出2组载体颗粒的宽高比柱状分布图，结果见图3A-3，3B-3。并给出2组载体颗粒宽高比的平均值，D10，D50，D90等参数，见图3A-4，3B-4。统计数据表明，载体A平均宽高比0.492，接近斧形；载体B平均宽高比0.741，接近球形。宽高比统计结果与SEM图像具有直观上一致性，同时提供了精准的统计学数据，证明了这种方法的实用性与科学性。

图3  Phenom ParticleMetric载体颗粒宽高比自动分析流程及2组不同载体颗粒的实验结果

A-1–载体A颗粒扫描电镜图片；A-2–载体A颗粒识别结果；A-3–载体A颗粒软件分析宽高比柱状分布图；A-4–载体A颗粒软件分析获得的宽高比平均值、D50、D10、D90。B-1–载体B颗粒扫描电镜图片；B-2–载体B颗粒识别结果；B-3–载体B颗粒软件分析宽高比柱状分布图；B-4–载体B颗粒软件分析获得的宽高比平均值、D50、D10、D90。

3.2 载体颗粒形貌及表面粗糙度表征

载体颗粒表面形貌、表面粗糙度对API颗粒的载药量有较大影响。表面形貌越粗糙，其颗粒的比表面积越大，越利于API颗粒的吸附与驻存。SEM具有高放大倍率和高分辨率的特点而被广泛用于颗粒表面的粗糙度分析。Mönckedieck等对甘露醇载体表面粗糙度进行颗粒工程学设计，通过SEM研究了载体表面粗糙度对API颗粒吸附的影响。SEM结果显示，图4A所示载体表面光滑，载药量较低；而图4B所示载体颗粒具有更大的表面粗糙度，其凹陷处驻存的小球形API颗粒则更多。

图4  甘露醇载体颗粒形貌对于API负载量的影响。A–光滑颗粒的API负载情况；B–粗糙颗粒的API负载情况。

借助SEM表征，笔者对载体颗粒形貌对其载药能力的影响进行实验验证。结果显示载体颗粒凹陷较多，粗糙度更大，吸附在凹坑处的亮白色API颗粒较多，具有更高载药量，见图5A。载体颗粒表面凹坑较少，吸附的API较少，见图5B。

图5  乳糖载体颗粒粗糙度对于API负载量的影响。A–粗糙颗粒的API负载情况；B–光滑颗粒的API负载情况。

3.3 API颗粒附着性能分析

对于含有特征元素组分的API可以利用SEM-能谱分析技术，直接获得API在载体表面的分布情况。API颗粒含有N元素，而辅料成分为C、O元素。通过SEM-EDS进行元素面分布，其中N元素分布代表API分布，O元素分布代表载体颗粒分布。测试结果显示，API有效吸附到载体颗粒的凹坑处，结果见图6。

图6  API在载体颗粒分布情况。A-能谱面扫结果；B-微区放大电镜图。

2020年，Zhang等使用SEM-EDS对载体颗粒表面微粉化硫酸沙丁胺醇的附着情况进行研究。在图7中，辅料以O元素代表其分布，标记为黄色，其分布见图7I；API以S元素代表其分布，标记为红色，其分布见图7J；O与S分布叠加后见图7K。能谱结果显示出API成功负载于载体颗粒表面。

图7  能谱面扫表征原料药在载体颗粒表面的分布情况。H-光谱；I-氧谱；J-硫谱；K-融合图。

3.4 API颗粒分离性能评估