基于生成对抗网络（GAN）的高分辨率拉曼光谱生成技术，用于精确的分子特征识别

《Analyst》：Generative Adversarial Network-driven high-resolution Raman spectral generation for accurate molecular feature recognition

通过集成生成对抗网络（GAN）到便携式拉曼光谱仪中，实现了高分辨率光谱生成与噪声抑制，并利用人工神经网络（ANN）进行有机分子和药物分类及未知药物光谱条形码识别，提升了多领域实时检测效率。

　　

通过研究光与物质的相互作用，拉曼光谱技术为了解材料的组成、结构和动态提供了宝贵的信息。从便携且廉价的仪器中获取这些数据在许多领域都具有重要意义。在这里，我们提出将生成对抗网络（GAN）与便携式手持光谱仪结合使用，以生成高分辨率的拉曼光谱，从而实现同时进行光谱分析和化合物分类。便携式光谱仪的分辨率通常较低，而且拉曼信号常常被背景噪声所掩盖。基于GAN的模型不仅能生成高分辨率的数据，还能显著降低光谱噪声。生成的数据随后在经过训练的人工神经网络（ANN）模型中进行测试，用于有机分子和药物分子的分类，进一步应用于未知药物的光谱条形码识别。这种集成系统有望实现对噪声信号的准确实时监测，从而实现高吞吐量的数据处理，为不同领域的应用开辟新的途径。光谱技术与机器学习（ML）的结合有助于改进数据处理、降低噪声、提取特征，并为使用成本效益高的便携设备进行预测建模和自动化决策铺平了道路。