論文の概要: DiffRaman: A Conditional Latent Denoising Diffusion Probabilistic Model for Bacterial Raman Spectroscopy Identification Under Limited Data Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08131v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 06:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:21.233093
• Title: DiffRaman: A Conditional Latent Denoising Diffusion Probabilistic Model for Bacterial Raman Spectroscopy Identification Under Limited Data Conditions
• Title（参考訳）: DiffRaman: 限られたデータ条件下での細菌ラマン分光法同定のための条件付き遅延拡散確率モデル
• Authors: Haiming Yao, Wei Luo, Ang Gao, Tao Zhou, Xue Wang,
• Abstract要約: 本稿では, 深層生成モデルを用いたデータ生成手法を提案し, 細菌ラマンスペクトルの認識精度を向上させる。 DiffRamanによって生成された合成細菌ラマンスペクトルは、実実験スペクトルを効果的にエミュレートできることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.586869210490628
• License:
• Abstract: Raman spectroscopy has attracted significant attention in various biochemical detection fields, especially in the rapid identification of pathogenic bacteria. The integration of this technology with deep learning to facilitate automated bacterial Raman spectroscopy diagnosis has emerged as a key focus in recent research. However, the diagnostic performance of existing deep learning methods largely depends on a sufficient dataset, and in scenarios where there is a limited availability of Raman spectroscopy data, it is inadequate to fully optimize the numerous parameters of deep neural networks. To address these challenges, this paper proposes a data generation method utilizing deep generative models to expand the data volume and enhance the recognition accuracy of bacterial Raman spectra. Specifically, we introduce DiffRaman, a conditional latent denoising diffusion probability model for Raman spectra generation. Experimental results demonstrate that synthetic bacterial Raman spectra generated by DiffRaman can effectively emulate real experimental spectra, thereby enhancing the performance of diagnostic models, especially under conditions of limited data. Furthermore, compared to existing generative models, the proposed DiffRaman offers improvements in both generation quality and computational efficiency. Our DiffRaman approach offers a well-suited solution for automated bacteria Raman spectroscopy diagnosis in data-scarce scenarios, offering new insights into alleviating the labor of spectroscopic measurements and enhancing rare bacteria identification.
• Abstract（参考訳）: ラマン分光法は様々な生化学的検出分野、特に病原細菌の迅速同定において大きな注目を集めている。 この技術と深層学習を統合して、細菌のラマン分光法の自動診断を促進することが、最近の研究において重要な焦点となっている。 しかし、既存のディープラーニング手法の診断性能は主に十分なデータセットに依存しており、ラマン分光データの可用性が限られている場合、ディープニューラルネットワークの多数のパラメータを完全に最適化するのは不十分である。 これらの課題に対処するために, 深層生成モデルを用いたデータ生成手法を提案し, 細菌ラマンスペクトルの認識精度を向上させる。 具体的には、ラマンスペクトル生成のための条件付き潜伏拡散確率モデルであるDiffRamanを紹介する。 DiffRamanが生成する合成細菌ラマンスペクトルは, 実実験スペクトルを効果的にエミュレートし, 特に限られたデータ条件下での診断モデルの性能を向上させることを実証した。 さらに、既存の生成モデルと比較して、提案されたDiffRamanは、生成品質と計算効率の両方の改善を提供する。 我々のDiffRamanアプローチは、データスカースシナリオにおける自動細菌のラマン分光診断に適したソリューションを提供し、分光測定の労力を軽減し、希少細菌の識別を向上するための新たな洞察を提供する。

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