論文の概要: Machine Learning for Raman Spectroscopy-based Cyber-Marine Fish Biochemical Composition Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19688v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:28:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:05:45.679141
• Title: Machine Learning for Raman Spectroscopy-based Cyber-Marine Fish Biochemical Composition Analysis
• Title（参考訳）: ラマン分光法による魚介類生化学組成分析のための機械学習
• Authors: Yun Zhou, Gang Chen, Bing Xue, Mengjie Zhang, Jeremy S. Rooney, Kirill Lagutin, Andrew MacKenzie, Keith C. Gordon, Daniel P. Killeen,
• Abstract要約: 本稿では,水,タンパク質,脂質の収量を共同で予測する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の設計を提案する。 我々は、非常に小さなラマン分光データセットに基づいて魚類の生化学的組成を分析するために、CNNを用いた最初の研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.075575292983362
• License:
• Abstract: The rapid and accurate detection of biochemical compositions in fish is a crucial real-world task that facilitates optimal utilization and extraction of high-value products in the seafood industry. Raman spectroscopy provides a promising solution for quickly and non-destructively analyzing the biochemical composition of fish by associating Raman spectra with biochemical reference data using machine learning regression models. This paper investigates different regression models to address this task and proposes a new design of Convolutional Neural Networks (CNNs) for jointly predicting water, protein, and lipids yield. To the best of our knowledge, we are the first to conduct a successful study employing CNNs to analyze the biochemical composition of fish based on a very small Raman spectroscopic dataset. Our approach combines a tailored CNN architecture with the comprehensive data preparation procedure, effectively mitigating the challenges posed by extreme data scarcity. The results demonstrate that our CNN can significantly outperform two state-of-the-art CNN models and multiple traditional machine learning models, paving the way for accurate and automated analysis of fish biochemical composition.
• Abstract（参考訳）: 魚の生化学成分の迅速かつ正確な検出は,魚介類産業における高付加価値製品の最適利用と抽出を容易にする重要な実世界の課題である。 ラマン分光法は、機械学習回帰モデルを用いて、ラマンスペクトルと生化学参照データとを関連付けることにより、魚の生化学組成を迅速かつ非破壊的に分析するための有望なソリューションを提供する。 本稿では, この課題に対処するさまざまな回帰モデルについて検討し, 水, タンパク質, 脂質の収量を予測するために, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の新たな設計を提案する。 我々の知る限りでは、非常に小さなラマン分光データセットに基づいて魚の生化学的組成を分析するために、CNNを用いて成功した研究を最初に行った。 当社のアプローチでは,CNNアーキテクチャと包括的データ準備手順を組み合わせることで,極端なデータ不足による課題を効果的に軽減する。 その結果、我々のCNNは2つの最先端のCNNモデルと複数の従来の機械学習モデルを大きく上回り、魚の生化学組成の正確かつ自動分析の道を開くことができた。

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