論文の概要: Shedding Light on the Polymer's Identity: Microplastic Detection and Identification Through Nile Red Staining and Multispectral Imaging (FIMAP)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17997v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 09:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:18:52.567231
• Title: Shedding Light on the Polymer's Identity: Microplastic Detection and Identification Through Nile Red Staining and Multispectral Imaging (FIMAP)
• Title（参考訳）: 高分子のアイデンティティに光を放つ:ナイルレッド染色・マルチスペクトルイメージング(FIMAP)による微小塑性検出と同定
• Authors: Derek Ho, Haotian Feng,
• Abstract要約: 蛍光イメージングは、プラスチック粒子の検出可能性を高めるための有望な技術として登場した。 本研究では,4つの光フィルタと5つの励起波長を持つ反射型マルチスペクトルカメラであるFIMAPを紹介した。 FIMAPは90%の精度、90%の精度、100%のリコール、そしてF1スコア94.7%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License:
• Abstract: The widespread distribution of microplastics (MPs) in the environment presents significant challenges for their detection and identification. Fluorescence imaging has emerged as a promising technique for enhancing plastic particle detectability and enabling accurate classification based on fluorescence behavior. However, conventional segmentation techniques face limitations, including poor signal-to-noise ratio, inconsistent illumination, thresholding difficulties, and false positives from natural organic matter (NOM). To address these challenges, this study introduces the Fluorescence Imaging Microplastic Analysis Platform (FIMAP), a retrofitted multispectral camera with four optical filters and five excitation wavelengths. FIMAP enables comprehensive characterization of the fluorescence behavior of ten Nile Red-stained MPs: HDPE, LDPE, PP, PS, EPS, ABS, PVC, PC, PET, and PA, while effectively excluding NOM. Using K-means clustering for robust segmentation (Intersection over Union = 0.877) and a 20-dimensional color coordinate multivariate nearest neighbor approach for MP classification (>3.14 mm), FIMAP achieves 90% precision, 90% accuracy, 100% recall, and an F1 score of 94.7%. Only PS was occasionally misclassified as EPS. For smaller MPs (35-104 microns), classification accuracy declined, likely due to reduced stain sorption, fewer detectable pixels, and camera instability. Integrating FIMAP with higher-magnification instruments, such as a microscope, may enhance MP identification. This study presents FIMAP as an automated, high-throughput framework for detecting and classifying MPs across large environmental sample volumes.
• Abstract（参考訳）: 環境中のマイクロプラスチック(MP)の分布は,その検出と同定に重大な課題を呈している。 蛍光イメージングは、プラスチック粒子の検出可能性を高め、蛍光挙動に基づいた正確な分類を可能にするための有望な技術として登場した。 しかし、従来のセグメンテーション技術は、信号と雑音の比が低いこと、一貫性のない照明、しきい値の難しさ、天然有機物(NOM)からの偽陽性など、制限に直面している。 これらの課題に対処するために,4つの光フィルタと5つの励起波長を持つ反射型マルチスペクトルカメラであるFluorescence Imaging Microplastic Analysis Platform (FIMAP)を紹介した。 FIMAPは、NOMを効果的に排除しつつ、HDPE、LDPE、PP、PS、EPS、ABS、PVC、PC、PET、PAの10個のナイルレッドステンドMPの蛍光挙動を包括的に評価することができる。 K-平均クラスタリングをロバストなセグメンテーション(ユニオン=0.877のインターセクション)と、MP分類(>3.14 mm)の20次元色座標の近接したアプローチを用いて、FIMAPは90%の精度、90%の精度、100%のリコール、94.7%のF1スコアを達成している。 PSのみはEPSと誤分類されることがある。 より小さなMP(35-104ミクロン)では、染色吸収の減少、検出可能なピクセルの減少、カメラ不安定により分類精度が低下した。 顕微鏡などの高強度化機器とFIMAPを統合することで、MP識別が向上する可能性がある。 本研究では, FIMAPを, 大規模環境サンプル量でMPを検出・分類するための, 高スループット自動フレームワークとして提案する。

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