RamanCluster：通过深度聚类框架用于病原菌的无监督拉曼光谱识别

拉曼光谱是一种强大而可靠的病原菌表征工具。将拉曼光谱技术与人工智能技术相结合，快速识别病原菌已成为加快疾病诊断的重要手段。然而，主流监督人工智能算法的发展仍然受到昂贵和有限的良好注释拉曼光谱数据集的限制。对此，本文提出了一个简洁高效的基于深度聚类的框架（RamanCluster），在不需要任何注释数据的情况下实现病原菌的准确和无监督拉曼光谱识别。

方法探究

一种基于深度聚类的简洁、新颖的拉曼聚类框架（RamanCluster），实现了病原菌的高准确度无监督拉曼光谱识别。首先，我们的框架从一个新颖而强大的表示学习模块开始，该模块旨在将高维原始病原菌拉曼光谱映射到低维深度表示，这些表示富含鲁棒性和显著的区分性特征。然后，这些深度表示被馈送到聚类模块中，以准确地聚类不同的病原体拉曼光谱并区分多个种类的病原菌。RamanCluster可用于准确识别广泛的病原细菌拉曼光谱，无需任何注释数据，并解决了对昂贵的大型注释良好的数据集的依赖问题。此外，它还可以有效地克服复杂和高维病原菌拉曼光谱数据集所带来的挑战，这些数据集具有强噪声和多种病原菌物种的特点。我们在多个可靠的数据集上进行了大量的实验，以证明RamanCluster与经典和最先进的方法相比的有效性。RamanCluster可以有效地促进智能拉曼光谱识别技术的发展和细菌感染引起的疾病的精确诊断。如图1所示，首先将原始病原菌拉曼光谱输入表示模块进行降维，提取出具有丰富鉴别特征的可分离表示空间。然后，基于机器学习的聚类模块被用来对这些表示进行聚类并识别各种致病细菌的拉曼光谱。

所得研究结果

RamanCluster中的表征学习模块由四个独特的创新组件组成，如拉曼光谱数据增强，RSPC，DCC和ADEC，它们共同形成了模块中的对比学习路径和自我训练路径。这种新颖的架构的表示学习模块，采用了基于t-SNE和K-means的clus聚类模块来自动聚类深度表示并识别病原菌。RamanCluster是一种新的无监督拉曼光谱鉴定细菌的范例，因为它不再依赖于昂贵的注释良好的数据集。

关键发现

（1）RamanCluster能够准确、稳健地处理和分析各种高维、复杂的拉曼光谱。

（2）RamanCluster为智能疾病诊断提供了一种新的低成本和有效的途径，有助于早期发现致病病原体并提高治疗效率。

（3）RamanCluster还可以应用于其他复杂的临床医学诊断，促进个性化治疗的发展。

参考来源：https://doi.org/10.1016/j.talanta.2024.126076.