DiffRaman：基于条件潜空间去噪扩散概率模型的有限数据下细菌拉曼光谱增强识别方法

为解决细菌拉曼光谱数据稀缺导致的深度学习诊断模型性能受限问题，研究人员提出DiffRaman框架，通过条件潜空间去噪扩散概率模型（DDPM）生成高质量合成光谱，结合VQ-VAE编码器与2D图像转换技术，显著提升数据稀缺场景下的细菌识别准确率。实验证实该方法在生成质量和计算效率上优于现有模型，为临床罕见病原体快速鉴定提供新思路。

　　

细菌感染至今仍是全球死亡的主要原因之一，而病原菌的快速准确鉴定对临床诊疗至关重要。拉曼光谱技术凭借其非破坏性、无标记和快速检测的特点，成为细菌鉴定的有力工具。然而，拉曼光谱数据的复杂性使得人工解读需要专业知识，自动化分析成为研究热点。尽管深度学习在拉曼光谱分析中展现出优越性能，但其性能高度依赖大量数据。现实中，细菌拉曼光谱数据的获取往往面临诸多限制：单细胞测量需要耗费大量人力，临床样本通常仅能提供少量光谱数据，而大规模数据标注又需要专家投入。这些因素导致在数据稀缺场景下，深度学习模型的性能难以保证。

针对这一挑战，研究人员开发了DiffRaman——一种基于条件潜空间去噪扩散概率模型的光谱生成框架。该研究创新性地将物理启发的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)引入拉曼光谱分析领域，通过生成高质量合成数据来增强模型训练。实验采用两个公认的细菌光谱数据集（Bacterial ID和Bacterial Strains Dataset）进行验证，结果表明DiffRaman生成的合成光谱能有效模拟真实数据分布，显著提升诊断模型在数据稀缺条件下的性能。

研究主要运用了四项关键技术：1）二维图像转换技术将一维光谱数据转化为二维表征；2）向量量化变分自编码器(Vector Quantized Variational Autoencoder, VQ-VAE)的编码器-解码器架构实现数据压缩与重建；3）条件机制保持生成数据的类别语义；4）在VQ-VAE的离散潜空间中实施扩散过程以提升效率。这种多阶段处理既保证了生成质量，又优化了计算资源使用。

总体流程
研究采用双数据路径策略，同时使用真实光谱和DiffRaman生成的合成数据。流程包括：光谱转二维图像→VQ-VAE编码获取潜表示→条件DDPM生成新潜变量→VQ-VAE解码重建光谱。这种设计有效解决了标准DDPM在数据空间运算时的内存消耗问题。

材料
实验验证使用Bacterial ID和Bacterial Strains Dataset两个权威数据集，确保了研究结论的可靠性。

结论
DiffRaman框架成功解决了有限样本条件下拉曼光谱诊断模型性能不稳定的问题。通过物理启发的DDPM生成模型，仅需少量真实样本即可产生大量高质量合成数据，显著提升了诊断模型的鲁棒性和准确性。与现有生成模型相比，DiffRaman在生成质量和计算效率方面均展现出优势，为数据稀缺场景下的自动化细菌拉曼光谱诊断提供了创新解决方案。

这项研究的突破性在于首次将扩散生成模型应用于拉曼光谱诊断领域，不仅为缓解光谱测量的人力负担提供了新思路，更为罕见细菌的精准识别开辟了新途径。该成果对推动拉曼光谱技术在临床微生物检测中的实际应用具有重要价值，特别是在疫情等突发公共卫生事件中快速病原体鉴定的应用前景广阔。