Abstract
In this paper, we proposed a method of baseline correction for analysis of Raman spectra of platelets from Alzheimer's disease (AD) transgenic mice. Measured Raman spectra include the meaningful information and unnecessary noise which is composed of baseline and additive noise. The Raman spectrum is divided into the local region including several peaks and the spectrum of the region is modeled by curve fitting using Gaussian model. The additive noise is clearly removed from the process of replacing the original spectrum with the fitted model. The baseline correction after interpolating the local minima of the fitted model with linear, piecewise cubic Hermite and cubic spline algorithm. The baseline corrected models extract the feature with principal component analysis (PCA). The classification result of support vector machine (SVM) and maximum $a$ posteriori probability (MAP) using linear interpolation method showed the good performance about overall number of principal components, especially SVM gave the best performance which is about 97.3% true classification average rate in case of piecewise cubic Hermite algorithm and 5 principal components. In addition, it confirmed that the proposed baseline correction method compared with the previous research result could be effectively applied in the analysis of the Raman spectra of platelet.
본 논문에서는 알츠하이머병이 유도된 형질전환 마우스로부터 획득한 혈소판 라만 스펙트럼의 분석을 위해 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 기준선을 추정하고 보정하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 의미 있는 정보와 불필요한 노이즈 성분인 기준선과 가산 노이즈를 포함하고 있다. 스펙트럼의 효율적인 분석을 위해 노이즈를 포함하고 있는 스펙트럼을 몇 개의 피크를 포함하는 영역으로 분할하고 각 로컬 영역의 스펙트럼을 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 모델링한다. 가산 노이즈는 원 스펙트럼을 이 델로 대체하는 과정에서 명백하게 제거된다. 피팅된 모델의 로컬 최저점을 linear, piecewise cubic Hermite, cubic spline 알고리즘으로 보간하고 기준선을 보정한다. 기준선을 보정한 피팅 모델은 PCA(principal component analysis) 방법을 이용하여 특징을 추출하고 SVM(support vector machine)과 MAP(maximum $a$ posteriori probability) 분류 방법으로 성능 비교 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 linear 보간법이 모든 주성분 수에 대한 분류율의 평균에서 우세하였고 특히 piecewise cubic Hermite 보간법은 주성분의 수가 5개인 경우에서 SVM 분류율이 약 97.3%로 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 이전의 연구 결과와 비교를 통해 제안한 기준선 보정 방법이 혈소판 라만 스펙트럼의 분석에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
