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スペクトルデータの

 高い信頼性がゆえに、一部を改ざんして期待の結果を得たいという誘惑に駆られる。可能性のある方法は、データにわずかな摂動を加えるだけで、スペクトルの解釈を大きく変更しうる。その中、研究者らは、敵対する分光法(adversarial spectroscopy)を用いて、そのような変更を許さないデータ分析の方法を明らかにしようとした[1]。ここでは抗凝血剤である硫酸クロビドグレルの二つの多形が対象とされて、そのラマンスペクトルにわずかな変更を加え、これがスペクトルの解釈にどう変化するかが見積もられた。線形判別分析、すなわちデータをカテゴリーに分類できるデータの特徴を探索する方法を使うと、簡単にそれぞれの多形のスペクトルを分けることができる、値段が高いかどうかはともかく。ついでほんのわずかな変化をスペクトルに加えると、システムを、多形の一つの分類を間違える方向に仕向けることができた。この小さな変更は、スペクトルの主なピークではなく、ベースラインのノイズである。そのため、スペクトルの感度を認識できると、より強固な分類のアルゴリズムを構築できる可能性が示唆されている。複数のノイズをのぞいて見ましょう。

[1] ACS Meeting, 2019.8 San Diego

19.9.28

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