論文の概要: Deep Learning Domain Adaptation to Understand Physico-Chemical Processes from Fluorescence Spectroscopy Small Datasets: Application to Ageing of Olive Oil
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10031v2
- Date: Sat, 22 Jun 2024 07:29:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 00:13:51.660588
- Title: Deep Learning Domain Adaptation to Understand Physico-Chemical Processes from Fluorescence Spectroscopy Small Datasets: Application to Ageing of Olive Oil
- Title（参考訳）: 蛍光分光法による物理化学プロセスの深層学習領域適応:オリーブオイルの老化への応用
- Authors: Umberto Michelucci, Francesca Venturini,
- Abstract要約: 蛍光分光法は生命科学や化学の基本的な道具であり、環境モニタリング、食品品質管理、生物医学診断などの応用に広く用いられている。
深層学習を用いた分光データの解析、特に蛍光励起放出行列(EEM)は、通常、小さくてスパースなデータセットが利用できるため、大きな課題を提起する。
本研究では、これらの課題に対処する新しい解釈可能性アルゴリズムとともに、事前学習された視覚モデルによるドメイン適応を利用する新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Fluorescence spectroscopy is a fundamental tool in life sciences and chemistry, widely used for applications such as environmental monitoring, food quality control, and biomedical diagnostics. However, analysis of spectroscopic data with deep learning, in particular of fluorescence excitation-emission matrices (EEMs), presents significant challenges due to the typically small and sparse datasets available. Furthermore, the analysis of EEMs is difficult due to their high dimensionality and overlapping spectral features. This study proposes a new approach that exploits domain adaptation with pretrained vision models, alongside a novel interpretability algorithm to address these challenges. Thanks to specialised feature engineering of the neural networks described in this work, we are now able to provide deeper insights into the physico-chemical processes underlying the data. The proposed approach is demonstrated through the analysis of the oxidation process in extra virgin olive oil (EVOO) during ageing, showing its effectiveness in predicting quality indicators and identifying the spectral bands, and thus the molecules involved in the process. This work describes a significantly innovative approach in the use of deep learning for spectroscopy, transforming it from a black box into a tool for understanding complex biological and chemical processes.
- Abstract（参考訳）: 蛍光分光法は生命科学や化学の基本的な道具であり、環境モニタリング、食品品質管理、生物医学診断などの応用に広く用いられている。
しかし、深層学習による分光データの解析、特に蛍光励起放出行列 (EEMs) は、典型的には小さくスパースなデータセットが利用可能であるため、大きな課題を呈している。
さらに, スペクトル特性の重なりが強いため, 脳波の解析は困難である。
本研究では、これらの課題に対処する新しい解釈可能性アルゴリズムとともに、事前学習された視覚モデルによるドメイン適応を利用する新しいアプローチを提案する。
この研究で説明されているニューラルネットワークの機能エンジニアリングのおかげで、データの基礎となる物理化学的プロセスについて、より深い洞察を得られるようになりました。
提案手法は, 熟成中のヴァージンオリーブ油 (EVOO) の酸化過程を解析し, 品質指標の予測とスペクトル帯の同定に有効であることを示す。
この研究は、深層学習を用いた分光学の極めて革新的なアプローチを記述し、それをブラックボックスから複雑な生物学的および化学的プロセスを理解するためのツールに変換する。
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