BARCHAN：用于鲁棒色谱分析的斑点对齐方法
计算机视觉与模式识别
2017-02-28 v1 数据分析、统计与概率
摘要
全二维气相色谱（GCxGC）在复杂样品的解析中发挥着核心作用。色谱峰面积识别的自动化对于获得快速且可重复的色谱图分析至关重要。为了测定化合物或伪化合物的浓度，需要定义斑点模板并将其叠加在参考色谱图上。当记录不同的色谱图时，需要对这些模板进行修改。在本研究中，我们提出了一种基于峰配准的色谱图与模板对齐方法，称为 BARCHAN。使用鲁棒的数学形态学工具识别色谱峰。对齐过程通过沿第一维的刚性变换和第二维的非刚性变换的概率估计来实现，并以全自动方式考虑了噪声、异常值和缺失峰。在两个数据集上展示了生成的对齐色谱图和掩膜。所提出的算法被证明快速且可靠。它显著减少了 GCxGC 分析的出结果时间。
引用
@article{arxiv.1702.07942,
title = {BARCHAN: Blob Alignment for Robust CHromatographic ANalysis},
author = {Camille Couprie and Laurent Duval and Maxime Moreaud and Sophie Hénon and Mélinda Tebib and Vincent Souchon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.07942},
year = {2017}
}
备注
15 pages, published in the Special issue for RIVA 2016, 40th International Symposium on Capillary Chromatography and 13th GCxGC Symposium