経験的モード分解に基づく生物学的ラマン分光法の蛍光背景除去方法

生物学的組織のラマン分光法は、蛍光の背景を示します。これは、偽のラマン強度を生成する望ましくない効果です。このペーパーでは、ベースライン補正への経験的モード分解（EMD）メソッドの適用を提案します。EMDは、多項式方法などのパラメーター選択を必要としない非線形および非定常信号分析のための適応信号処理方法であるため、適切なアプローチです。EMDパフォーマンスは、異なる信号対ノイズ比（SNR）を持つ合成ラマンスペクトルを通じて評価されました。EMD除去後の合成ラマンスペクトルと回収されたものの間の相関係数は0.92を超えていました。さらに、皮膚からの20のラマンスペクトルを使用してEMDのパフォーマンスを評価し、結果をバンクーバーラマンアルゴリズム（VRA）と比較しました。比較により、平均平方根誤差（MSE）が0.001554になりました。EMDとVRAの比較において、合成スペクトルと低MSEを使用した高い相関係数は、EMDが生物学的ラマンスペクトルの蛍光バックグラウンドを除去するための効果的な方法であることを示唆しています。

Raman spectroscopy of biological tissue presents fluorescence background, an undesirable effect that generates false Raman intensities. This paper proposes the application of the Empirical Mode Decomposition (EMD) method to baseline correction. EMD is a suitable approach since it is an adaptive signal processing method for nonlinear and non-stationary signal analysis that does not require parameters selection such as polynomial methods. EMD performance was assessed through synthetic Raman spectra with different signal to noise ratio (SNR). The correlation coefficient between synthetic Raman spectra and the recovered one after EMD denoising was higher than 0.92. Additionally, twenty Raman spectra from skin were used to evaluate EMD performance and the results were compared with Vancouver Raman algorithm (VRA). The comparison resulted in a mean square error (MSE) of 0.001554. High correlation coefficient using synthetic spectra and low MSE in the comparison between EMD and VRA suggest that EMD could be an effective method to remove fluorescence background in biological Raman spectra.