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河海大學方芳CEJ: 深度學習快速識別3D激發(fā)-發(fā)射矩陣熒光光譜中的熒光成分

三維激發(fā)發(fā)射矩陣（3D-EEM）熒光光譜已廣泛應用于檢測從天然水體到廢水處理過程樣品中的熒光成分，一般需要使用并行因子分析 (PARAFAC) 等數(shù)據解釋方法來分解3D-EEM光譜中的重疊熒光信號。然而，PARAFAC對數(shù)據的嚴格要求和復雜的程序限制了樣品的在線監(jiān)測和分析。

圖1. 3D-EEM數(shù)據的預處理、代表性光譜和PARAFAC分析程序

在此，河海大學方芳副教授等人開發(fā)了一種基于深度學習方法的快速熒光識別網絡 (FFI-Net) 模型，只需輸入單個3D-EEM光譜即可快速預測熒光成分的數(shù)量和圖譜。由從含微生物分泌的胞外聚合物（EPS）和可溶性微生物產物（SMP）的活性污泥和微囊藻收集的3D-EEM進行訓練，包括那些存在于實際應用中的物質，并評估了FFI-Net模型的預測性能。

具體地，PARAFAC分析了3D-EEM數(shù)據集以形成熒光成分的數(shù)量和圖譜，但僅應用于訓練數(shù)據集的準備階段。經過訓練數(shù)據集訓練后的FFI-Net可以直接使用，無需再利用PARAFAC方法。

圖2. FFI-Net模型的建立

作者訓練了兩種類型的卷積神經網絡 (CNN)模型，最終以0.956的精度對熒光成分的數(shù)量進行分類，并以 8.9×10^-4的最小平均絕對誤差預測熒光成分。當更多3D-EEM數(shù)據可用作訓練數(shù)據集時，F(xiàn)FI-Net模型的準確性將得到進一步提高。

同時，作者還設計了一個用戶友好的界面，以方便實際應用。這項研究提供了一種有效的方法來克服 PARAFAC方法的不足，并為在線分析水樣中的熒光成分提供了一個新平臺。

圖3. 兩種類型的卷積神經網絡結構及FFI-Net的應用程序

Fast identification of fluorescent components in three-dimensional excitation-emission matrix fluorescence spectra via deep learning, Chemical Engineering Journal 2021. DOI: 10.1016/j.cej.2021.132893

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