蛍光優位環境下におけるラマン分光ノイズ除去のためのシミュレーション駆動型深層学習フレームワーク

本研究は、化学分析の重要な技術であるラマン分光データの品質を向上させるための深層学習の応用を探求しています。 蛍光優位条件下に焦点を当てていることは、現実世界の複雑なスペクトルデータを処理する上で大きな進歩を示しています。

• •研究は、ノイズ除去のための深層学習モデルを訓練するためにシミュレーションを活用しています。
• •このフレームワークは、蛍光干渉によってもたらされる課題に対処しています。
• •この研究は、ラマン分光分析の精度を向上させることを目指しています。