論文の概要: Synthetic generation of 2D data records based on Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13183v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:40:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:58:56.767078
• Title: Synthetic generation of 2D data records based on Autoencoders
• Title（参考訳）: オートエンコーダを用いた2次元データ記録の合成生成
• Authors: Darius Couchard, Oscar Olarte, Rob Haelterman,
• Abstract要約: ガスクロマトグラフィーとイオンモビリティ・スペクトロメトリー(GC-IMS)は二重分離分析技術である。 GC-IMSによって生成されたデータは、通常2次元のスペクトルとして表される。 本研究では,オートエンコーダに基づくディープラーニングフレームワークを用いて,合成2次元スペクトルを生成する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Gas Chromatography coupled with Ion Mobility Spectrometry (GC-IMS) is a dual-separation analytical technique widely used for identifying components in gaseous samples by separating and analysing the arrival times of their constituent species. Data generated by GC-IMS is typically represented as two-dimensional spectra, providing rich information but posing challenges for data-driven analysis due to limited labelled datasets. This study introduces a novel method for generating synthetic 2D spectra using a deep learning framework based on Autoencoders. Although applied here to GC-IMS data, the approach is broadly applicable to any two-dimensional spectral measurements where labelled data are scarce. While performing component classification over a labelled dataset of GC-IMS records, the addition of synthesized records significantly has improved the classification performance, demonstrating the method's potential for overcoming dataset limitations in machine learning frameworks.
• Abstract（参考訳）: ガスクロマトグラフィーとイオンモビリティ・スペクトロメトリー(GC-IMS)を併用したガスクロマトグラフィーは、ガス試料中の成分を分離し、その成分種の到着時間を分析するために広く用いられている二重分離分析技術である。 GC-IMSによって生成されたデータは2次元のスペクトルとして表現され、豊富な情報を提供するが、ラベル付きデータセットに制限があるため、データ駆動分析の課題を提起する。 本研究では,オートエンコーダに基づくディープラーニングフレームワークを用いて,合成2次元スペクトルを生成する新しい手法を提案する。 ここではGC-IMSデータに適用するが、この手法はラベル付きデータが不足している任意の2次元スペクトル測定に広く適用できる。 GC-IMSレコードのラベル付きデータセット上でコンポーネント分類を行う一方で、合成レコードの追加により分類性能が大幅に向上し、機械学習フレームワークにおけるデータセット制限を克服する可能性を示している。

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