一种用于时间分辨光谱的高效无标记分析物检测算法
机器学习
2020-11-17 v1 信号处理
摘要
时间分辨光谱技术是从物理化学到生物医学等诸多领域中的重要分析工具。通常，无标记分析物检测由专家借助经典降维方法（如主成分分析（PCA）与非负矩阵分解（NMF））手动完成。这种对未知分析物检测的专家分析的根本依赖严重阻碍了此类技术的适用性与通量。为此，本文将此检测问题表述为无监督学习问题，并提出一种用于无标记分析物检测的新机器学习算法。为展示所提方案的有效性，我们考虑了液相色谱联用拉曼光谱（LC-Raman）中氨基酸的检测问题。
引用
@article{arxiv.2011.07470,
title = {An efficient label-free analyte detection algorithm for time-resolved spectroscopy},
author = {Stefano Rini and Hirotsugu Hiramatsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07470},
year = {2020}
}