論文の概要: Spectral unmixing of Raman microscopic images of single human cells using Independent Component Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13189v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 18:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 13:52:47.372407
• Title: Spectral unmixing of Raman microscopic images of single human cells using Independent Component Analysis
• Title（参考訳）: 独立成分分析による単一ヒト細胞のラマン顕微鏡像のスペクトルアンミキシング
• Authors: M. Hamed Mozaffari and Li-Lin Tay
• Abstract要約: 独立成分分析(ICA)は、高空間分解能マップのための混合・クラスタリング技術である。 ICAは非ガウス性および統計的なデータの独立に基づいている。 ICAはヒト細胞のラマン高スペクトルデータの偽色マップを再構成できることを示す。
• 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: Application of independent component analysis (ICA) as an unmixing and image clustering technique for high spatial resolution Raman maps is reported. A hyperspectral map of a fixed human cell was collected by a Raman micro spectrometer in a raster pattern on a 0.5um grid. Unlike previously used unsupervised machine learning techniques such as principal component analysis, ICA is based on non-Gaussianity and statistical independence of data which is the case for mixture Raman spectra. Hence, ICA is a great candidate for assembling pseudo-colour maps from the spectral hypercube of Raman spectra. Our experimental results revealed that ICA is capable of reconstructing false colour maps of Raman hyperspectral data of human cells, showing the nuclear region constituents as well as subcellular organelle in the cytoplasm and distribution of mitochondria in the perinuclear region. Minimum preprocessing requirements and label-free nature of the ICA method make it a great unmixed method for extraction of endmembers in Raman hyperspectral maps of living cells.
• Abstract（参考訳）: 高分解能ラマン写像の非混合・画像クラスタリング技術としての独立成分分析(ICA)の適用について報告する。 固定されたヒト細胞のハイパースペクトルマップをラマンマイクロ分光計で0.5mグリッド上のラスターパターンで収集した。 主成分分析などの教師なし機械学習技術とは異なり、ICAは非ガウス性および統計的なデータの独立性に基づいており、これはラマンスペクトルの混合である。 したがって、ICAはラマンスペクトルのスペクトルハイパーキューブから擬色写像を組み立てるための優れた候補である。 実験の結果,ICAはヒト細胞のラマン高スペクトルデータの偽色マップを再構築でき,核領域の構成成分や細胞質の細胞外器官,ミトコンドリアの核内分布が観察できることがわかった。 ICA法の最小前処理条件とラベルフリー性は、生きた細胞のラマンハイパースペクトルマップにおけるエンドメンバーの抽出に優れた未混合法である。

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