論文の概要: A MATLAB tutorial on deep feature extraction combined with chemometrics for analytical applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04349v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 13:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.430819
• Title: A MATLAB tutorial on deep feature extraction combined with chemometrics for analytical applications
• Title（参考訳）: MATLABによる深部特徴抽出と化学計測の併用による分析への応用
• Authors: Puneet Mishra, Martijntje Vollebregt, Yizhou Ma, Maria Font-i-Furnols,
• Abstract要約: 本チュートリアルは、画像データから空間情報を抽出するための深層学習アプローチを適用するためのステップバイステップガイドを提供する。 この研究の焦点は、画像処理のためのディープラーニングモデルのトレーニングではなく、既存のオープンソースモデルを使用して画像データから深い特徴を抽出することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Background In analytical chemistry, spatial information about materials is commonly captured through imaging techniques, such as traditional color cameras or with advanced hyperspectral cameras and microscopes. However, efficiently extracting and analyzing this spatial information for exploratory and predictive purposes remains a challenge, especially when using traditional chemometric methods. Recent advances in deep learning and artificial intelligence have significantly enhanced image processing capabilities, enabling the extraction of multiscale deep features that are otherwise challenging to capture with conventional image processing techniques. Despite the wide availability of open-source deep learning models, adoption in analytical chemistry remains limited because of the absence of structured, step-by-step guidance for implementing these models. Results This tutorial aims to bridge this gap by providing a step-by-step guide for applying deep learning approaches to extract spatial information from imaging data and integrating it with other data sources, such as spectral information. Importantly, the focus of this work is not on training deep learning models for image processing but on using existing open source models to extract deep features from imaging data. Significance The tutorial provides MATLAB code tutorial demonstrations, showcasing the processing of imaging data from various imaging modalities commonly encountered in analytical chemistry. Readers must run the tutorial steps on their own datasets using the codes presented in this tutorial.
• Abstract（参考訳）: 背景 分析化学において、材料に関する空間情報は、従来のカラーカメラや高度なハイパースペクトルカメラや顕微鏡などのイメージング技術によって一般的に捉えられる。 しかし,この空間情報を探索・予測目的で効率的に抽出・解析することは,特に従来の化学手法を用いた場合の課題である。 近年のディープラーニングと人工知能の進歩により、画像処理能力が大幅に向上し、従来の画像処理技術では捉えがたいようなマルチスケールの深層特徴の抽出が可能になった。 オープンソースのディープラーニングモデルが広く利用可能であるにも関わらず、構造化されたステップバイステップのガイダンスが存在しないため、分析化学の採用は限定的のままである。 結果 このチュートリアルは、画像データから空間情報を抽出し、スペクトル情報などの他のデータソースと統合するための深層学習アプローチを適用するためのステップバイステップガイドを提供することで、このギャップを埋めることを目的としている。 この研究の焦点は、画像処理のためのディープラーニングモデルのトレーニングではなく、既存のオープンソースモデルを使用して画像データから深い特徴を抽出することにある。 意義 このチュートリアルはMATLABコードチュートリアルのデモを提供し、分析化学でよく見られる様々な画像モダリティからの画像データの処理を示す。 読者は、このチュートリアルで提示されたコードを使用して、自身のデータセット上でチュートリアルステップを実行する必要がある。

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