論文の概要: Machine Learning for Biomedical Raman Spectroscopy: From Spectral Acquisition to Clinical Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14169v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 06:51:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.784956
- Title: Machine Learning for Biomedical Raman Spectroscopy: From Spectral Acquisition to Clinical Translation
- Title（参考訳）: バイオメディカルラマン分光のための機械学習 : スペクトル取得から臨床翻訳まで
- Authors: Bogdan Oancea, Ana Maria Seciu-Grama, Nicoleta Siminea, Laura Mihaela Stefan, Alice Stoica, Joel Sjoberg, Marian Necula, Ana-Maria Prelipcean, Corneliu Ovidiu Vrancianu, Eduard Milea, Andrei Păun, Ion Petre, Mihaela Păun,
- Abstract要約: 本稿では,バイオメディカルラマン分光パイプラインにおける機械学習の役割について概説する。
機械学習は、診断分類だけでなく、生物学的に解釈可能で臨床的に実行可能な分析にも使われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Raman spectroscopy provides label-free, chemically specific characterization of biological systems and has become an important tool for cancer diagnosis, molecular subtyping, microbiological identification, and intraoperative decision support. Biomedical Raman spectra are, however, high-dimensional, noisy, and affected by fluorescence background, acquisition variability, and biological heterogeneity, making robust computational analysis essential. This review examines the role of machine learning across the biomedical Raman spectroscopy pipeline, from preprocessing and signal correction to unsupervised structure discovery, supervised diagnosis and molecular stratification, representation and transfer learning, explainability, biomarker discovery, and multimodal integration with imaging, pathology, and molecular profiling. Emphasis is placed on the use of machine learning not only for diagnostic classification, but also for biologically interpretable and clinically actionable analysis. We also discuss the main barriers to clinical translation, including limited dataset sizes, inter-instrument variability, inconsistent preprocessing, insufficient external validation, reproducibility concerns, and limited sharing of software, data, and metadata. We argue that progress will require methodological advances together with standardization, robust validation, explainability, and deployment-ready analytical frameworks. By integrating methodological, biomedical, and translational perspectives, this review outlines key directions for developing reliable and clinically deployable Raman-AI systems.
- Abstract（参考訳）: ラマン分光法は、生物学的システムのラベルなし、化学的に特異的な特性を提供し、癌診断、分子サブタイプ、微生物の同定、および術中決定支援の重要なツールとなっている。
しかし、バイオメディカルラマンスペクトルは高次元、ノイズであり、蛍光背景、取得変数、生物学的不均一性の影響を受け、堅牢な計算解析が不可欠である。
本稿では、バイオメディカルラマン分光パイプラインにおける機械学習の役割を、前処理と信号補正から教師なし構造発見、教師付き診断と分子層化、表現と伝達学習、説明可能性、バイオマーカー発見、画像、病理、分子プロファイリングとのマルチモーダルな統合まで検討する。
機械学習は、診断分類だけでなく、生物学的に解釈可能で臨床的に実行可能な分析にも使われる。
また, データセットサイズ, インストール間変動, 不整合前処理, 外部検証の不十分, 再現性に関する懸念, ソフトウェア, データ, メタデータの共有の制限など, 臨床翻訳の主な障壁についても論じる。
我々は、標準化、堅牢なバリデーション、説明可能性、デプロイメント対応の分析フレームワークとともに、進歩には方法論的な進歩が必要であると論じている。
本稿では, 方法論的, 生医学的, 翻訳的視点を統合することにより, 信頼性, 臨床的に展開可能なRaman-AIシステムの開発に向けた重要な方向性を概説する。
関連論文リスト
- SAGE: Agentic Framework for Interpretable and Clinically Translatable Computational Pathology Biomarker Discovery [0.8778472217028965]
SAGEは生物学的な証拠を根拠として、解釈可能な、エンジニアリングされた病理バイオマーカーを識別するエージェントAIシステムである。
SAGEは、文学的アンコール推論とマルチモーダルデータ分析を統合し、画像由来の特徴と、遺伝子発現などの分子バイオマーカーと、臨床的に関連する結果とを関連付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-01T01:12:12Z) - Medical Reasoning in the Era of LLMs: A Systematic Review of Enhancement Techniques and Applications [59.721265428780946]
医学における大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を実現しているが、体系的で透明で検証可能な推論を行う能力に重大なギャップが残っている。
本稿は、この新興分野に関する最初の体系的なレビューを提供する。
本稿では,学習時間戦略とテスト時間メカニズムに分類した推論強化手法の分類法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T14:41:31Z) - RadFabric: Agentic AI System with Reasoning Capability for Radiology [61.25593938175618]
RadFabricは、総合的なCXR解釈のための視覚的およびテキスト分析を統合するマルチエージェント、マルチモーダル推論フレームワークである。
システムは、病理診断に特殊なCXRエージェント、正確な解剖学的構造に視覚所見をマッピングする解剖学的解釈エージェント、および視覚的、解剖学的、臨床データを透明かつ証拠に基づく診断に合成する大規模なマルチモーダル推論モデルを利用した推論エージェントを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-17T03:10:33Z) - A Comprehensive Review of Techniques, Algorithms, Advancements, Challenges, and Clinical Applications of Multi-modal Medical Image Fusion for Improved Diagnosis [4.329944732718317]
MMIF(Multi-modal Medical Image fusion)は、診断精度を高め、効果的な臨床的意思決定を促進するための重要な技術である。
MMIFはX線、MRI、CT、PET、SPECT、超音波のデータを組み合わせ、患者解剖学と病理学の詳細な、臨床的に有用な画像を作成する。
本総説では,MMIFの進化,方法論,アルゴリズム,現在の進歩,臨床応用について慎重に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-18T21:19:01Z) - AI-powered virtual tissues from spatial proteomics for clinical diagnostics and biomedical discovery [4.608421774700912]
生体組織のための基盤モデルフレームワークであるVirTuesを,分子,細胞,組織規模で運用する。
VirTuesは、空間次元とマーカー次元の両方をキャプチャする新しいトークン化スキームを含む、トランスフォーマーアーキテクチャ設計の革新を導入している。
ジェネラリストモデルとして、VirTuesは、臨床診断、生物学的発見、患者ケース検索タスクにまたがる既存のアプローチより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-10T15:17:27Z) - Large Language Models for Bioinformatics [58.892165394487414]
本調査はバイオインフォマティクス特化言語モデル(BioLM)の進化,分類,特徴の識別に焦点をあてる。
疾患診断, 薬物発見, ワクチン開発などの重要な分野において, バイオフィルムの幅広い応用について検討する。
データプライバシやセキュリティ上の問題,解釈可能性の問題,トレーニングデータやモデル出力のバイアス,ドメイン適応複雑性など,BioLMに固有の重要な課題や制限を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-10T01:43:05Z) - Causal Representation Learning from Multimodal Biomedical Observations [57.00712157758845]
バイオメディカルデータセットの理解を容易にするために,マルチモーダルデータに対するフレキシブルな識別条件と原理的手法を開発した。
主要な理論的貢献は、モジュラリティ間の因果関係の構造的空間性である。
実世界のヒト表現型データセットの結果は、確立された生物医学研究と一致している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-10T16:40:27Z) - Multiplex Imaging Analysis in Pathology: a Comprehensive Review on Analytical Approaches and Digital Toolkits [0.7968706282619793]
マルチ多重イメージングは、複数のバイオマーカーを1つのセクションで同時に視覚化することを可能にする。
多重画像からのデータは、前処理、セグメンテーション、特徴抽出、空間解析のための洗練された計算方法を必要とする。
PathMLは、画像分析を効率化するAIベースのプラットフォームで、臨床および研究環境では複雑な解釈がアクセス可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-01T18:02:41Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z) - Computer-Assisted Analysis of Biomedical Images [1.0116577992023341]
本論文は, バイオメディカル画像解析のための新しい, 先進的なコンピュータ支援手法を提案することを目的とする。
これらの研究の最終的な目標は、臨床および生物学的に有用な知見を得て、鑑別診断と治療を導くことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-04T21:59:48Z)
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。