Optimized Preprocessing and Machine Learning for Quantitative Raman\n Spectroscopy in Biology
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy's capability to provide meaningful composition predictions\nis heavily reliant on a pre-processing step to remove insignificant spectral\nvariation. This is crucial in biofluid analysis. Widespread adoption of\ndiagnostics using Raman requires a robust model which can withstand routine\nspectra discrepancies due to unavoidable variations such as age, diet, and\nmedical background. A wealth of pre-processing methods are available, and it is\noften up to trial-and-error or user experience to select the method which gives\nthe best results. This process can be incredibly time consuming and\ninconsistent for multiple operators.\n In this study we detail a method to analyze the statistical variability\nwithin a set of training spectra and determine suitability to form a robust\nmodel. This allows us to selectively qualify or exclude a pre-processing\nmethod, predetermine robustness, and simultaneously identify the number of\ncomponents which will form the best predictive model. We demonstrate the\nability of this technique to improve predictive models of two artificial\nbiological fluids.\n Raman spectroscopy is ideal for noninvasive, nondestructive analysis. Routine\nhealth monitoring which maximizes comfort is increasingly crucial, particularly\nin epidemic-level diabetes diagnoses. High variability in spectra of biological\nsamples can hinder Raman's adoption for these methods. Our technique allows the\ndecision of optimal pre-treatment method to be determined for the operator;\nmodel performance is no longer a function of user experience. We foresee this\nstatistical technique being an instrumental element to widening the adoption of\nRaman as a monitoring tool in a field of biofluid analysis.\n
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».