Modeling Binned and Truncated Data in Raman Spectroscopy
This research applies the Expectation-Maximization (EM) algorithm to fit Gaussian mixture models for binned and truncated data in Raman spectroscopy. We deal with several sources of missing data: 1) performing clustering on the wave numbers (x-axis of Raman data); 2) fitting using observed counts on discrete intervals rather than observing the continuous random variables; 3) and further considering truncation of the observed wave numbers. This approach aims to provide a more natural, accurate, and reliable framework for analyzing Raman spectroscopy data than is traditionally used, with potential benefits in medical physics, chemistry, and biology.
Modélisation des données groupées et tronquées en spectroscopie Raman
Cette recherche applique l'algorithme espérance-maximisation (EM) pour ajuster les modèles de mélange gaussien pour les données groupées et tronquées en spectroscopie Raman. Nous traitons plusieurs sources de données manquantes : 1) le regroupement des nombres d'ondes (axe des x des données Raman) ; 2) l'ajustement à l'aide des nombres observés sur des intervalles discrets plutôt que d'observer les variables aléatoires continues ; 3) et la troncature des nombres d'ondes observés. Cette approche vise à fournir un cadre plus naturel, plus précis et plus fiable pour l'analyse des données de spectroscopie Raman que celui qui est traditionnellement utilisé, avec des avantages potentiels en physique médicale, en chimie et en biologie.
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