Alleviating the Effects of Light Scattering in Multivariate Calibration of Near-Infrared Spectra by Path Length Distribution Correction
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared (NIR) spectroscopy has been used for noninvasive measurements of solid and liquid samples, through highly scattering media such as colloids, food, and tissue. It has seen many applications in agriculture, medicine, and petroleum industries, mainly due to the minimal sample preparation that is required. This minimal sample preparation does come at a cost to the analyst, since the high signal-to-noise ratio of a typical NIR instrument can be riddled with effects stemming from heterogeneity and the scattering of light. This work proposes a novel preprocessing method, the path length distribution correction (PDC) method, to correct spectral nonlinearities in samples of highly scattering media. These nonlinearities stem from the distribution of path lengths of the incident light, which are a result of the scattering of light in the sample. Recent developments in time-of-flight (TOF) spectroscopy have allowed for the acquisition of the distribution of times that photons travel within a sample simultaneous with the collection of the NIR spectrum. The TOF distribution is used to estimate a path length distribution within a sample, which is then used to fix the measurement spectra, giving each spectrum an apparent path length of unity. The PDC-corrected spectra can then be used with traditional multivariate calibration methods such as principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS). Another discussion looks at the viability of using a lognormal distribution as a simple approximation of the TOF distribution. This would be very useful in circumstances in which experimental TOF distributions are not collected. PDC is shown to significantly improve prediction errors in experimental data sets, while diagnostic plots indicate that the corrected spectra do appear to have a path length of unity, thus alleviating effects of the distribution of path lengths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».