Denoising of Raman spectroscopy for biological samples based on empirical mode decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy of biological samples presents undesirable noise and fluorescence generated by the biomolecular excitation. The reduction of these types of noise is a fundamental task to obtain the valuable information of the sample under analysis. This paper proposes the application of the empirical mode decomposition (EMD) for noise elimination. EMD is a parameter-free and adaptive signal processing method useful for the analysis of nonstationary signals. EMD performance was compared with the commonly used Vancouver algorithm (VRA) through artificial data (Teflon), synthetic (Vitamin E and paracetamol) and biological (Mouse brain and human nails) Raman spectra. The correlation coefficient ([Formula: see text]) was used as performance measure. Results on synthetic data showed a better performance of EMD ([Formula: see text]) at high noise levels compared with VRA ([Formula: see text]). The methods with simulated fluorescence added to artificial material exhibited a similar shape of fluorescence in both cases ([Formula: see text] for VRA and [Formula: see text] for EMD). For synthetic data, Raman spectra of vitamin E were used and the results showed a good performance comparing both methods ([Formula: see text] for EMD and [Formula: see text] for VRA). Finally, in biological data, EMD and VRA displayed a similar behavior ([Formula: see text] for EMD and [Formula: see text] for VRA), but with the advantage that EMD maintains small amplitude Raman peaks. The results suggest that EMD could be an effective method for denoising biological Raman spectra, EMD is able to retain information and correctly eliminates the fluorescence without parameter tuning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».