完全畳込みエンコーダデコーダネットワークを用いたRaman信号雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Loc, I.; Kecoglu, I.; Unlu, M. B.; Parlatan, U.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207002438613 整理番号：22P0031926

完全畳込みエンコーダデコーダネットワークを用いたRaman信号雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Raman Signal Denoising using Fully Convolutional Encoder Decoder Network

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発行年： 2022年01月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月09日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Raman分光法は,分子情報を迅速かつ非侵襲的に与える振動法である。その利点にもかかわらず,Raman分光法の弱い強度は,特に組織サンプルで低品質信号をもたらす。高い曝露時間の要件は,Ramanを時間のかかるプロセスにし,生体組織を研究しながら,その非侵襲性特性を低下させる。畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい雑音除去技術は,画像処理において顕著な結果を達成した。ここでは,10x低露光時間で得られたRamanスペクトルに対する雑音低減のための同様のアプローチを提案した。本研究では,完全畳込み符号器デコーダアーキテクチャ(FCED)を開発し,それらを雑音のあるRaman信号で訓練した。結果は,著者らのモデルが,Savitzky-Golayフィルタとウェーブレット雑音除去のような従来の雑音除去技術より優れている(p値<0.0001)ことを実証した。信号対ノイズ比値の改善は,初期信号対雑音比に依存して,20%から80%の範囲であった。したがって,組織分析は機器増強の必要なしに短時間で行うことができることを証明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

非線形光学 , 生体の顕微鏡観察法

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