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J-GLOBAL ID：201802258598131317   整理番号：18A0124575

トポロジカルデータ解析によるハイパースペクトル画像データ集合の探索【Powered by NICT】

Exploring hyperspectral imaging data sets with topological data analysis

著者 (1件)： Duponchel Ludovic (LASIR CNRS UMR 8516, Universite Lille 1, Sciences et Technologies, 59655 Villeneuve d’Ascq Cedex, France)
資料名： Analytica Chimica Acta  (Analytica Chimica Acta)
巻： 1000  ページ： 123-131  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0394A  ISSN： 0003-2670  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分析化学は急速に変化している。複雑な試料の探査におけるさらにこれまでにために,常により多くのデータを獲得する。ハイパースペクトル画像はこの傾向を免れていない。は急速に多くの科学領域における複雑な試料の分子特性化のためのツールの選択肢となった。主な理由は,同時にスペクトルと空間情報を提供することである。その結果,ケモメトリックスは,初期段階でそのようなデータ構造に適する多くの探査手段(PCA,クラスタ化,MCR-ALS...)を提供した。しかし,今日データキューブの画素の常に増加する数を考慮した新たな挑戦に直面している,管理しなければならない。その良好な特性と特異的特徴を強調するハイパースペクトル画像データセットを調べるために,従って,本研究の目的は位相的データ解析の新しいパラダイムを導入した。本論文により,従来の計量化学法はしばしば分散分析に基づいているという事実を指摘するまたはデータセットの幾何学を定義する暗黙的データモデルを単純化した。は,ハイパースペクトル画像データセット調査の枠内で常に適切ではないことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 簡素化 ,  データ構造 ,  *スペクトル ,  分散分析 ,  *データ解析 ,  クラスタ化 ,  ケモメトリックス ,  画素 ,  データモデル ,  高速度 ,  位相
準シソーラス用語： データキューブ ,  空間情報 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースペクトルイメージング ,  分光イメージング ,  トポロジーデータ解析 ,  クラスタリング ,  Raman分光法

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 解析 ,  ハイパースペクトル画像 ,  データ集合 ,  探索