論文の概要: A Practical Noise2Noise Denoising Pipeline for High-Throughput Raman Spectroscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18511v1
• Date: Mon, 18 May 2026 15:03:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.892334
• Title: A Practical Noise2Noise Denoising Pipeline for High-Throughput Raman Spectroscopy
• Title（参考訳）: 高出力ラマン分光のための実用的なノイズ2雑音分解パイプライン
• Authors: David Martin-Calle, Cesar Alvarez Llamas, Vincent Motto- Ros, Christophe Dujardin, Jérémie Margueritat, David Rodney,
• Abstract要約: このアプローチは、Noss2Noise戦略を用いて訓練された1次元畳み込みオートエンコーダに依存する。 短時間露光取得を繰り返し行う訓練サブセットから、モデルを学習し、ラマンスペクトルを効率よく抑圧しながら再構成する。 その結果, 信頼度の高い解釈には不十分な1スペクトルあたり5ミリ秒の積分時間で, 基準データに対する高忠実度な偏光スペクトルが得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A lightweight and reproducible denoising pipeline for high-throughput Raman spectroscopy is presented. The approach relies on a one-dimensional convolutional autoencoder trained using a Noise2Noise strategy, requiring neither external spectral libraries nor high signal-to-noise reference spectra for training. From a reduced training subset composed of repeated short-exposure acquisitions, the model learns to reconstruct Raman spectra while efficiently suppressing stochastic noise. The method is evaluated on a heterogeneous mineral sample, using both quantitative spectral fidelity metrics (RMSE, SNR, SSIM) and task-oriented criteria based on unsupervised K-means classification. Results demonstrate that integration times as short as 5 ms per spectrum, which are typically insufficient for reliable interpretation, yield denoised spectra with high fidelity to the reference data while preserving chemically coherent maps. This work provides a practical trade-off between spectral quality and acquisition speed, enabling fast, adaptable Raman workflows compatible with routine laboratory use. It also offers a transferable framework for other one-dimensional spectroscopic modalities.
• Abstract（参考訳）: 高速ラマン分光法のための軽量かつ再現可能なデノナイジングパイプラインについて述べる。 このアプローチは、ノイズ2ノイズ戦略を用いてトレーニングされた1次元畳み込みオートエンコーダに依存しており、外部スペクトルライブラリや高信号-雑音参照スペクトルを必要としない。 短時間露光取得を繰り返し行う訓練サブセットから、確率的雑音を効率的に抑えながらラマンスペクトルの再構成を学習する。 本手法は, 定量的スペクトル忠実度測定値(RMSE, SNR, SSIM)と, 教師なしK平均分類に基づくタスク指向基準を用いて, 異種鉱物試料を用いて評価した。 その結果, 信頼度の高い解釈には不十分な1スペクトルあたり5ミリ秒の積分時間で, 化学コヒーレントな地図を保存しながら, 基準データに高い忠実度で偏光スペクトルが得られることがわかった。 この研究は、スペクトル品質と取得速度の実践的なトレードオフを提供し、高速で適応可能なRamanワークフローを通常の実験室での使用と互換性のあるものにする。 また、他の1次元の分光モダリティに対して転移可能なフレームワークを提供する。

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