Классификация спектров комбинационного рассеяния минеральных пигментов на основе аугментации данных и сверточной нейронной сети

Исследованы методы аугментации данных спектров комбинационного рассеяния минеральных пигментов — трансляционное преобразование и добавление шума, увеличивающие размер набора данных от 20 до 320. Предложена модель сверточной нейронной сети и проверена на расширенном наборе данных. Показано, что точность модели может достигать 100 % при отношении сигнал/шум не менее 40 дБ для тестового набора.

1. J. A. Cayuela, J. F. Garcia-Martin, LWT – Food Sci. Technol., 88, 103–108 (2018).

2. D. Kim, M. H. Choi, H. J. Shin, Agriculture, 11, 135 (2021).

3. D. C. Leite, A. A. P. Correa, L. C. Cunha, K. M. G. de Lima, C. D. M. de Morais, V. F. Vianna, G. Teixeira, A. O. Di Mauro, S. H. Uneda-Trevisoli, J. Food Compos. Anal., 91, 103536 (2020).

4. B. Abu Izneid, M. I. Fadhel, T. Al-Kharazi, M. Ali, S. Miloud, J. Food Sci. Technol., 51, 3244–3252 (2012).

5. C. Hartmann, M. Elsner, R. Niessner, N. P. Ivleva, Appl. Spectrosc., 74, 193–203 (2020).

6. L. Mandrile, S. Rotunno, L. Miozzi, A. M. Vaira, A. M. Giovannozzi, A. M. Rossi, E. Noris, Anal. Chem., 91, 9025–9031 (2019).

7. D. R. Zhang, H. B. Pu, L. J. Huang, D. W. Sun, Trends Food Sci. Technol., 109, 690–701 (2021).

8. X. L. Li, C. J. Sun, L. B. Luo, Y. He, Sci. Rep., 5, 15729 (2015).

9. Y. Abe, R. Shikaku, I. Nakai, J. Archaeolog. Sci. Rep., 17, 212–219 (2018).

10. C. Gurin, M. Mazzuca, J. G. Otero, M. S. Maier, Archaeolog. Anthrop. Sci., 13, 54 (2021).

11. O. Petrova, D. Pankin, A. Povolotckaia, E. Borisov, T. Krivul'ko, N. Kurganov, A. Kurochkin, J. Cult. Herit., 37, 233–237 (2019).

12. D. Cosano, D. Esquivel, C. M. Costa, C. Jimenez-Sanchidrian, J. R. Ruiz, Spectrochim. Acta, A, 214, 139–145 (2019).

13. J. Jendeberg, P. Thunberg, M. Liden, Urolithiasis, 49, 41–49 (2021).

14. S. A. Lee, H. C. Cho, H. C. Cho, IEEE ACCESS, 9, 51847–51854 (2021).

15. G. H. Lian, Y. Peng, J. He, J. Yi, Y. N. Yin, X. W. Liu, F. Zeng, Results Phys., 22, 103912 (2021).

16. M. Gimnez, J. Palanca, V. Botti, Neurocomputing, 378, 315–323 (2020).

17. W. Huang, M. Huang, Int. J. Simulation and Process Modelling, 15, 120 (2020).

18. Y. F. Li, X. Y. Feng, Y. D. Liu, X. C. Han, Sci. Rep., 11, 16618 (2021).

19. S. Lingwal, K. K. Bhatia, M. S. Tomer, Multimedia Tools Appl., 80, 35441–35465 (2021).

20. K. L. Xu, D. W. Feng, H. B. Mi, B. Q. Zhu, D. Z. Wang, L. L. Zhang, H. X. Cai, S. W. Liu, Adv. Multimedia Inform. Proc., 11166, 14–23 (2018).

21. T. Hirasawa, K. Aoyama, T. Tanimoto, S. Ishihara, S. Shichijo, T. Ozawa, T. Ohnishi, M. Fujishiro, K. Matsuo, J. Fujisaki, T. Tada, Gastric Cancer, 21, 653–660 (2018).

22. Y. Wang, T. T. Mu, Y. G. Li, W. B. Qi, S. H. Chen, Anal. Lett., 54, 2423–2430 (2021).

23. M. Kazemzadeh, C. L. Hisey, K. Zargar-Shoshtari, W. L. Xu, N. G. R. Broderick, Opt. Commun., 510, 127977 (2022).

24. F. L. Yue, C. Chen, Z. W. Yan, C. Chen, Z. Q. Guo, Z. X. Zhang, Z. Y. Chen, F. B. Zhang, X. Y. Lv, Photodiagn. Photodyn. Ther., 32, 101923 (2020).

25. M. Jermyn, J. Desroches, J. Mercier, M. A. Tremblay, K. St-Arnaud, M. C. Guiot, K. Petrecca, F. Leblond, J. Biomed. Opt., 21, 094002 (2016).

26. J. Liu, M. Osadchy, L. Ashton, M. Foster, C. J. Solomon, S. J. Gibson, Analyst, 142, 4067–4074 (2017).

27. D. Y. Ma, L. W. Shang, J. L. Tang, Y. L. Bao, J. J. Fu, J. H. Yin, Spectrochim. Acta, A, 256, 119732 (2021).

28. Y. Zhao, S. Tian, L. Yu, Z. Zhang, W. Zhang, J. Appl. Spectrosc., 88, 441–451 (2021).