論文の概要: Rapid Machine Learning-Driven Detection of Pesticides and Dyes Using Raman Spectroscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12167v1
• Date: Sat, 15 Nov 2025 11:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.6503
• Title: Rapid Machine Learning-Driven Detection of Pesticides and Dyes Using Raman Spectroscopy
• Title（参考訳）: ラマン分光法による殺虫剤および染料の迅速機械学習による検出
• Authors: Quach Thi Thai Binh, Thuan Phuoc, Xuan Hai, Thang Bach Phan, Vu Thi Hanh Thu, Nguyen Tuan Hung,
• Abstract要約: 農薬や合成染料は、食品の安全性、人間の健康、環境の持続可能性に重大な脅威をもたらす。 ラマン分光法は分子特異的な指紋を提供するが、スペクトルノイズ、蛍光背景、バンドオーバーラップに悩まされている。 本稿では,ラーマン分光法(MLRaman)から農薬や染料を検出するためのResNet-18特徴抽出に基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5002873541686897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The extensive use of pesticides and synthetic dyes poses critical threats to food safety, human health, and environmental sustainability, necessitating rapid and reliable detection methods. Raman spectroscopy offers molecularly specific fingerprints but suffers from spectral noise, fluorescence background, and band overlap, limiting its real-world applicability. Here, we propose a deep learning framework based on ResNet-18 feature extraction, combined with advanced classifiers, including XGBoost, SVM, and their hybrid integration, to detect pesticides and dyes from Raman spectroscopy, called MLRaman. The MLRaman with the CNN-XGBoost model achieved a predictive accuracy of 97.4% and a perfect AUC of 1.0, while it with the CNN-SVM model provided competitive results with robust class-wise discrimination. Dimensionality reduction analyses (PCA, t-SNE, UMAP) confirmed the separability of Raman embeddings across 10 analytes, including 7 pesticides and 3 dyes. Finally, we developed a user-friendly Streamlit application for real-time prediction, which successfully identified unseen Raman spectra from our independent experiments and also literature sources, underscoring strong generalization capacity. This study establishes a scalable, practical MLRaman model for multi-residue contaminant monitoring, with significant potential for deployment in food safety and environmental surveillance.
• Abstract（参考訳）: 農薬と合成染料の広範囲な使用は、食品の安全性、人間の健康、環境の持続可能性に重大な脅威をもたらし、迅速かつ信頼性の高い検出方法を必要とする。 ラマン分光法は分子特異的な指紋を提供するが、スペクトルノイズ、蛍光背景、バンドオーバーラップに悩まされ、現実の応用性が制限される。 本稿では、XGBoost、SVM、およびそれらのハイブリッド統合を含む高度な分類器と組み合わせたResNet-18特徴抽出に基づくディープラーニングフレームワークを提案し、ラマン分光法(MLRaman)から殺虫剤や染料を検出する。 CNN-XGBoostモデルを用いたMLRamanは97.4%の予測精度と1.0の完全なAUCを達成し、CNN-SVMモデルでは頑健なクラスレベルでの差別が実現された。 次元還元分析 (PCA, t-SNE, UMAP) は, 農薬7剤, 染料3剤を含む10種類の分析液にラマンを埋込み, 分離性を確認した。 最後に,実時間予測のためのユーザフレンドリなStreamlitアプリケーションを開発し,独立実験や文献資料から未知のRamanスペクトルの同定に成功した。 本研究は,マルチレジデント汚染モニタリングのためのスケーラブルで実用的なMLRamanモデルを構築し,食品の安全性と環境監視への展開の可能性を示す。

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