論文の概要: Combination of Raman spectroscopy and chemometrics: A review of recent
studies published in the Spectrochimica Acta, Part A: Molecular and
Biomolecular Spectroscopy Journal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10051v1
- Date: Tue, 18 Oct 2022 13:08:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 15:58:52.860633
- Title: Combination of Raman spectroscopy and chemometrics: A review of recent
studies published in the Spectrochimica Acta, Part A: Molecular and
Biomolecular Spectroscopy Journal
- Title（参考訳）: ラマン分光法とケモメトリックスの組み合わせ:spectrochimica acta, part a: molecular and bio molecular spectroscopy journalの最近の研究のレビュー
- Authors: Yulia Khristoforova, Lyudmila Bratchenko, Ivan Bratchenko
- Abstract要約: 本稿では,ラマン分光法とケモメトリックスを併用して,試料とその異なる因子による変化について検討する。
我々は、分類モデルを作成するための最良の戦略を要約し、化学計測技術の適用に関して、いくつかの共通の欠点を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Raman spectroscopy is a promising technique used for noninvasive analysis of
samples in various fields of application due to its ability for fingerprint
probing of samples at the molecular level. Chemometrics methods are widely used
nowadays for better understanding of the recorded spectral fingerprints of
samples and differences in their chemical composition. This review considers a
number of manuscripts published in the Spectrochimica Acta, Part A: Molecular
and Biomolecular Spectroscopy Journal that presented findings regarding the
application of Raman spectroscopy in combination with chemometrics to study
samples and their changes caused by different factors. In 57 reviewed
manuscripts, we analyzed application of chemometrics algorithms, statistical
modeling parameters, utilization of cross validation, sample sizes, as well as
the performance of the proposed classification and regression model. We
summarized the best strategies for creating classification models and
highlighted some common drawbacks when it comes to the application of
chemometrics techniques. According to our estimations, about 70% of the papers
are likely to contain unsupported or invalid data due to insufficient
description of the utilized methods or drawbacks of the proposed classification
models. These drawbacks include: (1) insufficient experimental sample size for
classification/regression to achieve significant and reliable results, (2) lack
of cross validation (or a test set) for verification of the
classifier/regression performance, (3) incorrect division of the spectral data
into the training and the test/validation sets; (4) improper selection of the
PC number to reduce the analyzed spectral data dimension.
- Abstract（参考訳）: ラマン分光法(英: raman spectroscopy)は、分子レベルでの試料の指紋検出能力のため、様々な分野の試料の非侵襲的分析に用いられる有望な技術である。
ケモメトリックス法は現在、試料のスペクトル指紋の記録と化学組成の違いをよりよく理解するために広く使われている。
本総説では,Raman Spectrochimica Acta, Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy Journal に掲載された多くの写本について考察する。
57のレビュー原稿において, ケモメトリックスアルゴリズム, 統計モデルパラメータ, クロスバリデーションの利用, サンプルサイズ, および, 提案した分類および回帰モデルの性能について分析した。
我々は分類モデルを作成するための最善の戦略をまとめ、ケモメトリックス手法の適用に関して共通の欠点を強調した。
筆者らの推計によれば, 論文の約70%は, 利用方法の記載不足や分類モデルの欠点により, サポートや無効なデータを含む傾向がみられた。
これらの欠点は,(1)分類/回帰のための実験試料サイズが不十分で,信頼性の高い結果が得られること,(2)分類器/回帰性能の検証のためのクロス検証(あるいはテストセット)の欠如,(3)スペクトルデータのトレーニングとテスト/検証セットへの誤った分割,(4)分析したスペクトルデータ次元を減らすためのPC番号の不適切な選択などである。
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