論文の概要: Non-destructive Identification of Oyster Species is possible from Hyperspectral Images with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30811v1
• Date: Fri, 29 May 2026 03:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 20:56:50.376804
• Title: Non-destructive Identification of Oyster Species is possible from Hyperspectral Images with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたハイパースペクトル画像からのオオカミ類の非破壊同定
• Abstract要約: ブラック・リップ・ロック (BL) とシドニー・ロック (SR) の識別にハイパースペクトルイメージングを用いることの可能性を検討した。 PLS-DAモデルでは, 左右両弁の種を中央値で100%の精度で識別することができた。 BLとSRの右弁間で観察される炭素および酸素濃度の変化は、キチンと糖タンパク質の相対的な存在量や組成の違いを反映している可能性がある。
• 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: Differentiating between oyster species is important for developing new commercial oyster species suited to production systems and is critical for traceability in seafood supply chains. Common methods, such as DNA profiling, are destructive and time consuming. The possibility of using hyperspectral imaging (HSI) for discriminating between Black-Lip rock (BL) and Sydney rock (SR) oysters was investigated. Live BL and SR samples (N = 156) were scanned with a HSI camera (950-2515nm). Partial Least Square Discriminant Analysis and Convolutional Neural Networks were trained with Monte Carlo Cross Validation to distinguish BL and SR oysters from the spectral reflectance of their left and rights valves. The PLS-DA model successfully distinguished between the species from both the left and right valves with a median test set classification accuracy of 100%, out performing the CNN with 83% and 96% respectively. Elemental and mineralogical composition in the surface and cross-section of oyster valves were measured with electron microscopy. Analysis of the right valve revealed a greater number of layers in BL compared to SR (4 vs 2). The concentrations of carbon and oxygen varied in the outer layer of the right valves, with BL being rich in carbon and SR being rich in oxygen. The variation in carbon and oxygen concentrations observed between BL and SR right valves may reflect differences in the relative abundance or composition of chitin and glycoproteins. This is supported by model-derived wavelength importance corresponding to vibrational modes of functional groups characteristic of these compounds. Transmittance analysis revealed that light was transmitted through the valves, around the valve edges, indicating that the spectral signatures may have been influenced by the other valve or the meat. Ultimately, the findings highlight an effective rapid, non-destructive methodology for oyster species.
• Abstract（参考訳）: カキの種分化は、生産システムに適した新しい商業用カキの開発に重要であり、魚介類のサプライチェーンのトレーサビリティにとって重要である。 DNAプロファイリングのような一般的な方法は破壊的であり、時間を要する。 ブラック・リップ・ロック (BL) とシドニー・ロック (SR) の識別にハイパースペクトルイメージング (HSI) を用いる可能性を検討した。 ライブBLとSRサンプル(N = 156)は、HSIカメラ(950-2515nm)でスキャンされた。 左弁と右弁と右弁のスペクトル反射率を区別するため,モンテカルロクロスバリデーションを用いて部分最小二乗判別分析と畳み込みニューラルネットワークを訓練した。 PLS-DAモデルでは, 左弁と右弁の双方の種を中央値100%で識別し, それぞれ83%, 96%のCNNを行った。 カキ弁の表面および断面の元素組成と鉱物組成を電子顕微鏡で測定した。 右弁の解析では,SR(4対2)に比べてBLの層数が多かった。 炭素と酸素の濃度は右弁の外層で変化し、BLは炭素に富みSRは酸素に富んでいる。 BLとSRの右弁間で観察される炭素および酸素濃度の変化は、キチンと糖タンパク質の相対的な存在量や組成の違いを反映している可能性がある。 これは、これらの化合物に特徴的な官能基の振動モードに対応するモデル由来の波長重要性によって支持される。 透過分析により、バルブエッジの周囲のバルブを通して光が透過され、他のバルブや肉の影響を受けている可能性が示唆された。 最終的にこの発見は、カキ類の効果的な迅速で非破壊的な方法論を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Machine Learning Enhanced Laser Spectroscopy for Multi-Species Gas Detection in Complex and Harsh Environments [0.0]
  この論文は、レーザー吸収分光と機械学習を組み合わせた診断法を開発する。 DDAEは高速炭化水素熱分解における衝撃管測定に応用される。 構造化された非教師付きフレームワークであるHT-SIMNetは、完全な校正データなしで未知種からの干渉を緩和する。 自動エンコーダに基づくブラインドソース分離法UnblindMixは、混合データから直接濃度とスペクトルシグネチャを再構成する。 VOC-セルティファイアは、ランダムな平滑化とVoigtベースのスペクトル摂動を組み合わせることで、揮発性有機化合物の証明可能な分類を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-02T07:28:27Z)
• Classifying Cool Dwarfs: Comprehensive Spectral Typing of Field and Peculiar Dwarfs Using Machine Learning [0.0]
  低質量星と茶色の小星の分類。 機械学習(ML)手法の最近の進歩は、スペクトルタイピングのための自動アプローチを提供する。 我々は,M0--T9小星の低分解能近赤外スペクトルに対するスペクトル型分類におけるMLの適用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T21:58:55Z)
• Clarifying the Ti-V Phase Diagram Using First-Principles Calculations and Bayesian Learning [42.418429168532406]
  チタン-バナジウム(Ti-V)二元合金が体中心立方晶(BCC)の相違点を示すか、あるいは完全に可溶であるかについては、対立する実験は意見が一致しない。 先導的な仮説は、合金の調製時の酸素汚染の相違によるものである。 我々は、活発に訓練されたモーメント図と自由エネルギー表面の推測を結合するab initio + machine-learningワークフローを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-21T14:09:15Z)
• Variational diffusion transformers for conditional sampling of supernovae spectra [49.1574468325115]
  本報告では,光曲線観測に基づく拡散モデルであるDiTSNe-Iaを導入し,SNe Iaのスペクトルの多様性を再現する訓練を行った。 放射光伝達シミュレーションによる現実的な光曲線とスペクトルの実験において、DiTSNe-Iaは広く使用されているSALT3テンプレートよりもはるかに正確な再構成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-05T22:52:32Z)
• Accurate Diagnosis of Respiratory Viruses Using an Explainable Machine Learning with Mid-Infrared Biomolecular Fingerprinting of Nasopharyngeal Secretions [14.03608399920969]
  呼吸器ウイルス(RV)の正確な同定は、アウトブレイクコントロールと公衆衛生にとって重要である。 本研究では,鼻咽頭内分泌物からのAttenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy (ATR-FTIR)とRoPE-SATモデルを組み合わせた診断システムを提案する。 モデル選択された赤外線領域と既知の生体分子の署名とを関連付けることにより,本システムがウイルス特異的なスペクトル指紋を効果的に認識できることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T13:33:01Z)
• Prospects for Mitigating Spectral Variability in Tropical Species Classification Using Self-Supervised Learning [14.890166467453867]
  本稿では, 自己監督学習(SSL)を用いて, 生物多様性に強く, 種識別に関係のあるスペクトル特徴を符号化することを提案する。 40種の熱帯種を分類すると、これらの特徴は、スペクトルの変動性に対する頑健さを10点精度で比較することで、典型的な反射率生成物よりも優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T09:32:47Z)
• Deep Learning-Based Correction and Unmixing of Hyperspectral Images for Brain Tumor Surgery [0.0]
  修正とアンミックスのための2つの深層学習モデルを提案する。 1つはプロトポルフィリンIX(PpIX)濃度ラベルで訓練されている。 他方は半教師ありの訓練を受け、まずハイパースペクトルを解き放つ自己教師を学習し、続いて蛍光スペクトルの補正を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:04:35Z)
• DiffUCD:Unsupervised Hyperspectral Image Change Detection with Semantic Correlation Diffusion Model [46.68717345017946]
  ハイパースペクトル画像変化検出(HSI-CD)はリモートセンシングにおいて重要な研究領域となっている。 意味相関拡散モデル(DiffUCD)を用いた新しい教師なしHSI-CDを提案する。 提案手法は,多数のサンプルを必要とする完全教師付き手法に匹敵する結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T09:21:41Z)
• 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)
• Plant species richness prediction from DESIS hyperspectral data: A comparison study on feature extraction procedures and regression models [2.847789554498696]
  本研究は,オーストラリア南東部の2種類の異なる生息地における植物種の豊かさを予測するためのDSISハイパースペクトルデータの有用性を定量的に評価した。 DESISスペクトル帯の相対的重要性分析により,赤縁,赤,青のスペクトル領域は,緑帯や近赤外帯よりも植物種の豊かさを予測する上で重要であることが示された。 また,植物種多様性の予測において,DSISハイパースペクトルデータの方がSentinel-2マルチスペクトルデータよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T05:33:56Z)
• Lymphocyte Classification in Hyperspectral Images of Ovarian Cancer Tissue Biopsy Samples [94.37521840642141]
  生検コアのハイパースペクトル画像に白血球画素を分割する機械学習パイプラインを提案する。 これらの細胞は臨床的に診断に重要であるが、いくつかの先行研究は正確なピクセルラベルを得るのが困難であるため、それらを組み込むのに苦労している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T00:58:27Z)
• Flexible Amortized Variational Inference in qBOLD MRI [56.4324135502282]
  データから酸素抽出率(OEF)と脱酸素血液量(DBV)をより明瞭に決定する。 既存の推論手法では、DBVを過大評価しながら非常にノイズの多い、過小評価されたEFマップが得られる傾向にある。 本研究は, OEFとDBVの可算分布を推定できる確率論的機械学習手法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T10:47:16Z)
• Texture Characterization of Histopathologic Images Using Ecological Diversity Measures and Discrete Wavelet Transform [82.53597363161228]
  本稿では,病理組織像間でテクスチャを特徴付ける手法を提案する。 2つのHIデータセットに有望な精度で、そのような画像の固有特性を定量化することが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-27T02:19:09Z)
• Spectral Splitting and Aggregation Network for Hyperspectral Face Super-Resolution [82.59267937569213]
  高分解能(HR)ハイパースペクトル顔画像は、制御されていない条件下での顔関連コンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,ハイパースペクトル顔画像への深層学習手法の適用方法について検討する。 限られたトレーニングサンプルを用いたHFSRのためのスペクトル分割集約ネットワーク(SSANet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T02:13:00Z)

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。