論文の概要: Simulation-Driven Deep Learning Framework for Raman Spectral Denoising Under Fluorescence-Dominant Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17852v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 17:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.52072
• Title: Simulation-Driven Deep Learning Framework for Raman Spectral Denoising Under Fluorescence-Dominant Conditions
• Title（参考訳）: 蛍光条件下でのラマン分光分解のためのシミュレーション駆動深層学習フレームワーク
• Authors: Mengkun Chen, Sanidhya D. Tripathi, James W. Tunnell,
• Abstract要約: 本稿では,統計的に基底となる雑音モデルと深層学習を組み合わせ,Ramanスペクトルを向上するシミュレーション駆動型雑音除去フレームワークを提案する。 以上の結果から,物理インフォームド・ラーニングがスペクトル品質を向上し,より高速で高精度なラマン組織解析を可能にする可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Raman spectroscopy enables non-destructive, label-free molecular analysis with high specificity, making it a powerful tool for biomedical diagnostics. However, its application to biological tissues is challenged by inherently weak Raman scattering and strong fluorescence background, which significantly degrade signal quality. In this study, we present a simulation-driven denoising framework that combines a statistically grounded noise model with deep learning to enhance Raman spectra acquired under fluorescence-dominated conditions. We comprehensively modeled major noise sources. Based on this model, we generated biologically realistic Raman spectra and used them to train a cascaded deep neural network designed to jointly suppress stochastic detector noise and fluorescence baseline interference. To evaluate the performance of our approach, we simulated human skin spectra derived from real experimental data as a validation case study. Our results demonstrate the potential of physics-informed learning to improve spectral quality and enable faster, more accurate Raman-based tissue analysis.
• Abstract（参考訳）: ラマン分光法は、高比重で非破壊的でラベルのない分子解析を可能にし、生体医学的診断の強力なツールとなる。 しかしながら、生体組織へのその応用は、本質的に弱いラマン散乱と強い蛍光背景により困難であり、信号品質は著しく低下する。 本研究では, 統計的基盤雑音モデルと深層学習を組み合わせ, 蛍光優先条件下で取得したラマンスペクトルを向上するシミュレーション駆動型デノナイジングフレームワークを提案する。 我々は大騒音源を包括的にモデル化した。 このモデルに基づいて、生物学的に現実的なラマンスペクトルを生成し、それを用いて確率的検出ノイズと蛍光ベースライン干渉を協調的に抑制するために設計されたカスケード型ディープニューラルネットワークを訓練した。 提案手法の有効性を評価するため,実実験データから得られたヒト皮膚のスペクトルを検証ケーススタディとしてシミュレーションした。 以上の結果から,物理インフォームド・ラーニングがスペクトル品質を向上し,より高速で高精度なラマン組織解析を可能にする可能性が示唆された。

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