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J-GLOBAL ID：200902294475226297   整理番号：08A1259465

空間オフセットRaman分光法を用いる混濁媒質中のサブ層深さの予測

Prediction of Sublayer Depth in Turbid Media Using Spatially Offset Raman Spectroscopy

著者 (4件)： MACLEOD N. A. (Rutherford Appleton Lab., Oxfordshire, GBR) ,  GOODSHIP A. (Royal National Orthopaedic Hospital, Middlesex, GBR) ,  PARKER A. W. (Rutherford Appleton Lab., Oxfordshire, GBR) ,  MATOUSEK P. (Rutherford Appleton Lab., Oxfordshire, GBR)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 80  号： 21  ページ： 8146-8152  発行年： 2008年11月01日 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 階層化され,拡散的に散乱する試料に関する多くの分析的な適用においては,化学的同一性と層の厚さの両方を決定する必要がある。その場合,共焦点Raman顕微鏡が使用されるが,その浸透深さについては厳しく制約される。そのような深い領域へのアクセスには,空間的なオフセットRaman分光法(SORS)を適用することができ,複雑な多層系内の個々のサブ層のRamanスペクトルを得ることができる。ここに,表層厚さを決定するためのRaman分光法の適用について述べた。アクセス可能な深さを決定し,かつ実現可能な範囲に関する深さを予測するために,多変量解析(主成分分析(PCA)及び部分最小二乗法(PLS)回帰)を適用した。ここに示した多変量解析を組み合わせたオフセットRaman分光法(SORS)は,従来のRaman分光法よりも著しく厚い層を特性化することができるSORSの深い浸透能力を用いるものであり,相対確度は5~10%であった。付加的次元としてSORS実験に深さ情報を組み込むことによって,三次元の多変量技法(並列因子分析,PARAFAC)を用い,個々の層の純粋なスペクトルを分割することができた。

シソーラス用語： *Raman分光法 ,  *深さ分析 ,  *表層 ,  媒質 ,  紙 ,  フッ素樹脂 ,  ブタ ,  骨 ,  生体組織 ,  散乱体 ,  オフセット ,  Ramanスペクトル ,  数値予測 ,  浸透率 ,  主成分分析 ,  部分最小二乗法 ,  回帰分析 ,  因子分析 ,  測定精度
準シソーラス用語： PARAFAC ,  浸透性

分類 (1件)： 分光法と分光計一般  (BD07041Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： オフセット ,  Raman分光法 ,  混濁媒質 ,  サブ ,  深さ ,  予測