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2024-01-24 03:15:11
ラマン ハイパースペクトル イメージング (RHSI) は、材料の化学組成に関する重要な情報を取得するための貴重なツールです。 ただし、明確なラマン信号を取得することは必ずしも簡単な作業ではありません。 生のラマン信号は、フォトルミネッセンス干渉やノイズの影響を受けやすい可能性があります。 したがって、RHSI の前処理は、効果的で信頼性の高い化学分析に必要なステップです。 主な課題は、測定された RHSI を個別のラマン フォトルミネッセンス シグナルに分割することです。 黄金標準が存在しないため、分離された信号の正確性を検証することは簡単ではありません。 現在の最先端の前処理方法は効果的ですが、専門知識が必要であり、直感的ではないハイパーパラメータが必要です。 また、現在のアプローチは一般化性に欠けており、ケースバイケースで広範なハイパーパラメータ調整が必要ですが、それでも結果が常に期待どおりになるとは限りません。 この目的を達成するために、この研究では、生のラマン信号を分割し、線形スプラインと動径基底関数回帰 (IlsaRBF) に基づいてノイズを除去するための新しい反復 RHSI 前処理パイプラインを提案します。 提案された方法には、ラマン分光法の物理的特性に基づくハイパーパラメーターが含まれており、直感的に使用できるようになります。 これにより、より堅牢で安定したハイパーパラメータが得られ、大規模なハイパーパラメータ調整の必要性が軽減されます。 徹底的な評価により、提案された方法が現在の最先端技術よりも優れていることが示されています。 さらに、宇宙線識別および除去アルゴリズム (CRIR) とノイズ低減のための動的 PCA が導入されています。 私たちが提案する方法を含むスタンドアロン ツールが提供され、RHSI 前処理をより幅広いユーザーが利用できるようになり、ラマン分光法の分野におけるさらなる研究と進歩を支援します。
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