双波长拉曼光谱中自动化标准样品去除技术的研究，旨在推动体内应用的进展

《Analytical Chemistry》：Toward-Automated Etalon Artifacts Elimination in Dual-Wavelength Raman Spectroscopy for In Vivo Applications

confocal Raman光谱在亚洲人群皮肤分析中受etalon artifact干扰，提出融合独立成分分析与连续小波变换的自动化处理方法，通过双波长激发产生的稳定条纹模式精准定位消除区域，同时保留关键光谱特征，验证显示该方法有效提升深色皮肤样本检测精度。

　　

共聚焦拉曼光谱已成为一种用于人体皮肤无创化学分析的强大工具，具有无与伦比的分子特异性。尽管其具有巨大潜力，但由于背照式电荷耦合设备中的多次反射和干涉现象导致的“标样伪影”问题普遍存在，这严重限制了其应用，尤其是在亚洲地区常见的有色皮肤中。为了解决这一关键挑战，我们提出了一种自动化数字处理工作流程，该流程结合了独立成分分析和连续小波变换，有效识别并消除标样伪影。通过利用双波长激发拉曼系统中产生的稳定干涉条纹模式，我们的方法能够分离出受标样伪影影响的特定频率和波长范围，而无需额外的校准或手动参数调整。对来自多种皮肤样本的体内拉曼光谱进行验证表明，这种方法不仅能高精度地去除标样伪影，还能保留关键的光谱特征，为准确和详细的皮肤分析奠定了坚实的基础。