論文の概要: A Self-supervised Learning Method for Raman Spectroscopy based on Masked Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16130v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 10:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.854258
• Title: A Self-supervised Learning Method for Raman Spectroscopy based on Masked Autoencoders
• Title（参考訳）: マスクオートエンコーダを用いたラマン分光の自己教師型学習法
• Authors: Pengju Ren, Ri-gui Zhou, Yaochong Li,
• Abstract要約: SMAE と呼ばれる Masked AutoEncoder に基づくラマン分光の自己教師型学習パラダイムを提案する。 SMAEは、事前トレーニング中にスペクトルアノテーションを必要としない。ランダムなマスキングを行い、スペクトル情報を再構成することにより、本質的なスペクトル特徴を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9517125314802306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Raman spectroscopy serves as a powerful and reliable tool for analyzing the chemical information of substances. The integration of Raman spectroscopy with deep learning methods enables rapid qualitative and quantitative analysis of materials. Most existing approaches adopt supervised learning methods. Although supervised learning has achieved satisfactory accuracy in spectral analysis, it is still constrained by costly and limited well-annotated spectral datasets for training. When spectral annotation is challenging or the amount of annotated data is insufficient, the performance of supervised learning in spectral material identification declines. In order to address the challenge of feature extraction from unannotated spectra, we propose a self-supervised learning paradigm for Raman Spectroscopy based on a Masked AutoEncoder, termed SMAE. SMAE does not require any spectral annotations during pre-training. By randomly masking and then reconstructing the spectral information, the model learns essential spectral features. The reconstructed spectra exhibit certain denoising properties, improving the signal-to-noise ratio (SNR) by more than twofold. Utilizing the network weights obtained from masked pre-training, SMAE achieves clustering accuracy of over 80% for 30 classes of isolated bacteria in a pathogenic bacterial dataset, demonstrating significant improvements compared to classical unsupervised methods and other state-of-the-art deep clustering methods. After fine-tuning the network with a limited amount of annotated data, SMAE achieves an identification accuracy of 83.90% on the test set, presenting competitive performance against the supervised ResNet (83.40%).
• Abstract（参考訳）: ラマン分光法は、物質の化学情報を分析するための強力で信頼性の高いツールとして機能する。 ディープラーニング法とラマン分光法の統合により、材料の質的および定量的分析が可能になる。 既存のアプローチでは教師あり学習法が採用されている。 教師付き学習は、スペクトル分析において十分な精度を達成しているが、トレーニングのための費用がかかり、十分に注釈付けされたスペクトルデータセットによって制約されている。 スペクトルアノテーションが難しい場合や、注釈付きデータの量が不足する場合、スペクトル物質識別における教師あり学習の性能は低下する。 SMAEと呼ばれるMasked AutoEncoderに基づくRaman Spectroscopyのための自己教師型学習パラダイムを提案する。 SMAEは事前トレーニング中にスペクトルアノテーションを必要としない。 ランダムにマスキングし、スペクトル情報を再構成することにより、モデルは必須のスペクトル特徴を学習する。 再構成されたスペクトルは特定のノイズ特性を示し、信号対雑音比(SNR)を2倍以上改善する。 SMAEは、マスクされた事前トレーニングから得られるネットワーク重量を利用して、病原細菌データセット中の30種類の単離細菌に対して80%以上のクラスタリング精度を達成し、古典的な教師なしの方法や最先端の深層クラスタリング方法と比較して、大幅な改善が見られた。 限られた量のアノテートデータでネットワークを微調整した後、SMAEはテストセット上で83.90%の識別精度を達成し、監督されたResNet(83.40%)に対する競争性能を示す。

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