用于光子数据中伪影去除的逆向建模：一种基于计算物理学和迁移学习的方法

《Journal of Chemical Information and Modeling》：Inverse Modeling for Artifact Removal in Photonic Data: A Computational Physics and Transfer Learning-Based Approach

拉曼光谱中的etaloning artifacts通过结合计算物理与深度学习的逆建模框架进行校正。预训练阶段利用Transfer Matrix Method生成30,000组模拟光谱，微调阶段采用真实实验数据，U-Net模型通过迁移学习有效减少70%的干扰，显著提升光谱准确性和可解释性，尤其在插值场景中表现优异，但复杂超出训练范围的设计仍存在局限。

　　在现代科学和技术研究中，精确的光谱测量是许多关键领域不可或缺的一部分。从生物医学诊断到环境监测，从材料科学到遥感技术，光谱分析在揭示物质分子结构和特性方面具有重要的价值。然而，光谱数据往往受到多种干扰因素的影响，这些干扰不仅降低了数据的准确性，也给后续的数据分析和解释带来了困难。其中，一个尤为显著的问题是“etaloning”（色差干涉）现象，它由光在光电器件（如电荷耦合器件，CCD）的多层结构中多次反射所引起，导致光谱数据中出现周期性条纹，从而影响了光谱的完整性。这种现象在长波长范围内尤为明显，特别是在背照式CCD中，其量子效率（QE）较低，使得信号强度的偏移幅度可达15%。因此，如何有效地去除这些色差干涉，成为提升光谱数据质量和应用可靠性的重要课题。

为了应对这一挑战，本文提出了一种结合计算物理与深度学习的逆向建模框架。该方法的核心思想是利用物理模型生成合成数据，再通过深度学习模型进行训练，从而在实际数据中识别并消除色差干涉带来的影响。具体而言，研究团队首先使用“转移矩阵法”（Transfer Matrix Method, TMM）生成超过30,000组模拟光谱数据。这些数据不仅包含了色差干涉效应，还考虑了量子效率变化、荧光基线和暗电流噪声等因素，以尽可能贴近真实实验条件。通过这种方式，模型可以在一个具有丰富物理特征的环境中学习到色差干涉的结构特征，并在后续的实验数据上进行微调，从而提高其在真实条件下的泛化能力。

与传统的基于物理模型的矫正方法相比，深度学习模型能够更灵活地处理复杂的非线性关系。以U-Net架构为例，其独特的编码器-解码器结构和跳跃连接（skip connections）使得模型在处理一维光谱数据时，既能够捕捉全局的光谱背景信息，又可以识别局部的色差干涉模式。因此，U-Net在光谱矫正任务中表现出色，尤其适用于去除周期性条纹和噪声。然而，直接训练模型所需的大量真实数据集往往难以获取，尤其是在不同CCD设计和实验条件下。为了解决这一问题，研究团队采用了“迁移学习”（Transfer Learning, TL）策略，即先在模拟数据上进行预训练，再在少量真实数据上进行微调，从而在保证模型性能的同时，减少对真实数据的依赖。

迁移学习的应用显著提升了模型的泛化能力。通过对多个CCD设计的交叉验证，研究团队发现，该方法能够将色差干涉带来的误差降低高达70%。这一结果不仅证明了迁移学习在处理不同CCD结构和实验条件下的有效性，也表明了通过物理模拟生成的合成数据在训练模型中的重要作用。与简单的非物理方法（如Savitzky–Golay滤波）相比，迁移学习模型在保留真实光谱结构的同时，更有效地去除了色差干涉，尤其是在具有复杂背景和高噪声的实验条件下。此外，研究还指出，不同CCD设计和材料特性对模型性能的影响存在差异，某些设计中的硅层厚度和材料组合可能导致色差干涉模式的变化，而这些变化并未在训练数据中出现，从而限制了模型在这些情况下的矫正能力。

为了进一步提升模型的适应性，研究团队提出了多个改进方向。首先，他们计划扩展前向建模的范围，包括模拟极端条件下的色差干涉模式和未被探索的CCD结构，以增强模型对未知情况的应对能力。其次，引入“物理信息神经网络”（PINNs）将TMM模拟嵌入到矫正框架中，以确保模型在复杂光谱条件下的准确性。第三，开发“持续学习”机制，使模型能够逐步适应新的色差干涉模式，同时保留之前学习到的知识。第四，探索跨模态迁移学习和集成学习策略，利用预训练模型权重适应新的光子学模式，从而提高模型对数据多样性的适应能力。

在实际应用中，这种结合计算物理和深度学习的矫正方法不仅提高了光谱数据的精度，也增强了数据的可解释性。通过迁移学习，模型能够学习到色差干涉的物理机制，并将其应用于真实数据，从而实现更可靠和高效的光谱分析。这种方法为光谱学研究提供了一种新的工具，特别是在需要处理复杂背景和高噪声的实验条件下，能够显著提升数据质量。此外，这种方法的通用性也使其能够应用于其他类型的光谱干扰，为未来的研究奠定了坚实的基础。

总的来说，本文的研究不仅展示了迁移学习在光谱矫正中的巨大潜力，也揭示了物理建模在深度学习应用中的重要性。通过将物理原理与机器学习相结合，研究团队成功构建了一个既能捕捉复杂光谱结构，又能去除色差干涉的框架，为光谱学领域提供了一种创新且高效的解决方案。未来，随着计算资源的提升和算法的优化，这种方法有望在更多应用场景中得到推广，为科学研究和工业应用提供更加精确和可靠的光谱数据支持。