論文の概要: Deep Neural Networks for the Correction of Mie Scattering in Fourier-Transformed Infrared Spectra of Biological Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07681v1
• Date: Tue, 18 Feb 2020 16:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:52:45.163426
• Title: Deep Neural Networks for the Correction of Mie Scattering in Fourier-Transformed Infrared Spectra of Biological Samples
• Title（参考訳）: 生体試料のフーリエ変換赤外スペクトルにおけるMie散乱補正のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Arne P. Raulf and Joshua Butke and Lukas Menzen and Claus K\"upper and Frederik Gro{\ss}erueschkamp and Klaus Gerwert and Axel Mosig
• Abstract要約: 本稿では,この複雑な前処理関数をディープニューラルネットワークを用いて近似する手法を提案する。 提案手法は, 時間と補正スペクトルとのトレードオフを克服し, 人工基準スペクトルに偏りを生じさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared spectra obtained from cell or tissue specimen have commonly been observed to involve a significant degree of (resonant) Mie scattering, which often overshadows biochemically relevant spectral information by a non-linear, non-additive spectral component in Fourier transformed infrared (FTIR) spectroscopic measurements. Correspondingly, many successful machine learning approaches for FTIR spectra have relied on preprocessing procedures that computationally remove the scattering components from an infrared spectrum. We propose an approach to approximate this complex preprocessing function using deep neural networks. As we demonstrate, the resulting model is not just several orders of magnitudes faster, which is important for real-time clinical applications, but also generalizes strongly across different tissue types. Furthermore, our proposed method overcomes the trade-off between computation time and the corrected spectrum being biased towards an artificial reference spectrum.
• Abstract（参考訳）: 細胞または組織標本から得られた赤外スペクトルは、しばしば相当量の(共鳴)ミエ散乱を伴い、フーリエ変換赤外分光法(FTIR)において、非線形で非付加的なスペクトル成分によって生化学的に関連のあるスペクトル情報を覆い隠蔽する。 FTIRスペクトルに対する多くの機械学習アプローチは、赤外線スペクトルから散乱成分を計算的に除去する前処理に頼っている。 本稿では,この複雑な前処理関数をディープニューラルネットワークを用いて近似する手法を提案する。 我々が示すように、結果のモデルは数桁の速さで、リアルタイム臨床応用に重要であるだけでなく、異なる組織タイプにまたがって強く一般化している。 さらに,提案手法は,計算時間と補正スペクトルとのトレードオフを克服し,人工基準スペクトルに偏りを生じさせる。

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