論文の概要: Deep-Learning Investigation of Vibrational Raman Spectra for Plant-Stress Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15772v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 16:27:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.481453
• Title: Deep-Learning Investigation of Vibrational Raman Spectra for Plant-Stress Analysis
• Title（参考訳）: 植物ストレス解析のための振動ラマンスペクトルの深層学習による検討
• Authors: Anoop C. Patil, Benny Jian Rong Sng, Yu-Wei Chang, Joana B. Pereira, Chua Nam-Hai, Rajani Sarojam, Gajendra Pratap Singh, In-Cheol Jang, Giovanni Volpe,
• Abstract要約: 植物の生体分子は重要なストレス指標として機能し、継続的な健康モニタリングと早期疾患検出のための重要なマーカーを提供する。 従来のラマン分析は、蛍光背景の除去とラマンピークの事前識別を必要とするカスタマイズされたデータ処理に依存している。 本稿では,変分オートエンコーダに基づく完全自動化ワークフローであるDIVA(Deep-learning-based Investigation of Vibrational Raman spectra for plant-stress Analysis)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9287179270753105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting stress in plants is crucial for both open-farm and controlled-environment agriculture. Biomolecules within plants serve as key stress indicators, offering vital markers for continuous health monitoring and early disease detection. Raman spectroscopy provides a powerful, non-invasive means to quantify these biomolecules through their molecular vibrational signatures. However, traditional Raman analysis relies on customized data-processing workflows that require fluorescence background removal and prior identification of Raman peaks of interest-introducing potential biases and inconsistencies. Here, we introduce DIVA (Deep-learning-based Investigation of Vibrational Raman spectra for plant-stress Analysis), a fully automated workflow based on a variational autoencoder. Unlike conventional approaches, DIVA processes native Raman spectra-including fluorescence backgrounds-without manual preprocessing, identifying and quantifying significant spectral features in an unbiased manner. We applied DIVA to detect a range of plant stresses, including abiotic (shading, high light intensity, high temperature) and biotic stressors (bacterial infections). By integrating deep learning with vibrational spectroscopy, DIVA paves the way for AI-driven plant health assessment, fostering more resilient and sustainable agricultural practices.
• Abstract（参考訳）: 植物におけるストレスの検出は、オープンファームとコントロールされた環境農業の両方に不可欠である。 植物の生体分子は重要なストレス指標として機能し、継続的な健康モニタリングと早期疾患検出のための重要なマーカーを提供する。 ラマン分光法は、分子振動シグネチャを通じてこれらの生体分子を定量化するための強力で非侵襲的な手段を提供する。 しかし、従来のRaman分析は、蛍光背景の除去とRamanのピークの事前識別を必要とするカスタマイズされたデータ処理ワークフローに依存している。 本稿では,変分オートエンコーダに基づく完全自動化ワークフローであるDIVA(Deep-learning-based Investigation of Vibrational Raman spectra for plant-stress Analysis)を紹介する。 従来のアプローチとは異なり、DIVAはラマンスペクトルを含むネイティブな蛍光背景を手動前処理なしで処理し、バイアスのない方法で重要なスペクトルの特徴を特定し定量化する。 本研究はDIVAを用いて,無菌性ストレス(陰影,高光度,高温)および生物性ストレス(細菌感染症)の検知を行った。 深層学習と振動分光を組み合わせることで、DIVAはAI駆動の植物健康評価の道を開き、より弾力的で持続可能な農業プラクティスを育む。

関連論文リスト

• SpectrumFM: A New Paradigm for Spectrum Cognition [65.65474629224558]
  本稿ではスペクトル認識のための新しいパラダイムを提供するスペクトルFMと呼ばれるスペクトル基盤モデルを提案する。 畳み込みニューラルネットワークを利用した革新的なスペクトルエンコーダを提案し、スペクトルデータにおける微細な局所信号構造と高レベルのグローバルな依存関係の両方を効果的に捕捉する。 2つの新しい自己教師型学習タスク、すなわちマスク付き再構成と次のスロット信号予測が、SpectrumFMの事前学習のために開発され、モデルがリッチで伝達可能な表現を学習できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-02T14:40:50Z)
• Artificial Intelligence in Spectroscopy: Advancing Chemistry from Prediction to Generation and Beyond [38.32974480709081]
  機械学習(ML)と人工知能(AI)の急速な出現は、化学に大きな変革をもたらした。 分光・分光データへのこれらの手法の適用は、分光機械学習(SpectraML)と呼ばれるが、いまだに研究が進んでいない。 我々はSpectraMLの統一的なレビューを行い、フォワードタスクと逆タスクの両方に対する最先端のアプローチを体系的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T04:07:25Z)
• DiffRaman: A Conditional Latent Denoising Diffusion Probabilistic Model for Bacterial Raman Spectroscopy Identification Under Limited Data Conditions [11.586869210490628]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T06:36:55Z)
• Causal Representation Learning from Multimodal Biomedical Observations [57.00712157758845]
  バイオメディカルデータセットの理解を容易にするために,マルチモーダルデータに対するフレキシブルな識別条件と原理的手法を開発した。 主要な理論的貢献は、モジュラリティ間の因果関係の構造的空間性である。 実世界のヒト表現型データセットの結果は、確立された生物医学研究と一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T16:40:27Z)
• Self-supervised Fusarium Head Blight Detection with Hyperspectral Image and Feature Mining [6.252899116304227]
  フサリウムヘッドブライト(Fusarium Head Blight、FHB)は小麦(ダラムを含む)、大麦、オート麦、その他の小さな穀物、トウモロコシに深刻な菌類病である。 伝統的に、訓練された農学者や測量士は、労働集約的で非現実的でスケールが難しい手動の識別を行う。 ディープラーニングとハイパースペクトルイメージング(HSI)とリモートセンシング(RS)技術の進歩により、ディープラーニング、特にコナールニューラルネットワーク(CNN)が有望なソリューションとして登場してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T09:09:02Z)
• Deep Learning Domain Adaptation to Understand Physico-Chemical Processes from Fluorescence Spectroscopy Small Datasets: Application to Ageing of Olive Oil [4.14360329494344]
  蛍光分光法は生命科学や化学の基本的な道具であり、環境モニタリング、食品品質管理、生物医学診断などの応用に広く用いられている。 深層学習を用いた分光データの解析、特に蛍光励起放出行列(EEM)は、通常、小さくてスパースなデータセットが利用できるため、大きな課題を提起する。 本研究では、これらの課題に対処する新しい解釈可能性アルゴリズムとともに、事前学習された視覚モデルによるドメイン適応を利用する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:41:21Z)
• Determination of Trace Organic Contaminant Concentration via Machine Classification of Surface-Enhanced Raman Spectra [0.7029155133139362]
  機械学習を用いて,未処理のRamanデータから試料汚染物質の濃度を予測する手法を提案する。 標準的な機械学習モデルを用いて、サンプル汚染物質の濃度を、生のRamanデータから80%以上のクロスバリデーション精度で予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T21:49:40Z)
• Self-similarity Prior Distillation for Unsupervised Remote Physiological Measurement [39.0083078989343]
  教師なしr推定のための自己相似事前蒸留(SSPD)フレームワークを提案する。 SSPDは心活動の本質的な自己相似性に重点を置いている。 最先端の教師付き手法と比較すると、同等か、さらに優れたパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T02:24:51Z)
• Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning [16.79885220470521]
  Photoplethysmography (Photoplethysmography)は、光を用いた血液量の変化の測定である。 光胸腺造影信号は、身体の循環系に関する洞察を与える。 光胸腺造影信号は、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T13:41:52Z)
• Evaluation of the potential of Near Infrared Hyperspectral Imaging for monitoring the invasive brown marmorated stink bug [53.682955739083056]
  BMSB(Halyomorpha halys)は、数種の作物を害する世界的重要性の害虫である。 本研究は、BMSB検体を検出する技術として、NIR-HSI(Near Infrared Hyperspectral Imaging)を実験室レベルで予備評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T11:37:20Z)
• Semantic Image Segmentation with Deep Learning for Vine Leaf Phenotyping [59.0626764544669]
  本研究では,ブドウの葉のイメージを意味的にセグメント化するためにDeep Learning法を用いて,葉の表現型自動検出システムを開発した。 私たちの研究は、成長や開発のような動的な特性を捉え定量化できる植物ライフサイクルのモニタリングに寄与します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:37:09Z)
• Monitoring MBE substrate deoxidation via RHEED image-sequence analysis by deep learning [62.997667081978825]
  本稿では,深層学習に基づくRHEED画像系列分類を用いたMBEにおけるGaAs基板脱酸化の自動監視手法を提案する。 提案手法は,機能抽出のための非教師付きオートエンコーダ(AE)と,教師付き畳み込みネットワークを組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T10:01:06Z)
• Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions [80.12620331438052]
  深層学習は サイリコの何十億もの分子を 迅速にスクリーニングする 重要なツールとなりました その重要性にもかかわらず、厳密なクラス不均衡、高い決定しきい値、いくつかのデータセットにおける基底真理ラベルの欠如など、これらのモデルのトレーニングにおいて重大な課題が続いている。 このような場合、クラス不均衡に対するロバスト性から、レシーバ動作特性(ROC)を直接最適化することを好んで論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T08:46:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。