Topological Machine Learning for Discriminative Spectral Band Identification in Raman Spectroscopy of Pathological Samples
Rattachement africain : it, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In the field of Raman spectroscopy (RS), particularly when working with biological samples, identifying the chemical compounds most involved in specific pathologies is of critical importance for pathologists. The correlation between chemical substances present in biological tissue and pathology can contribute not only to a deeper understanding of the disease itself but also to the development of novel artificial intelligence-based diagnostic methodologies. Motivated by these clinical challenges, we propose a method to identify the most discriminative spectral bands by leveraging the synergy between Topological Machine Learning (TML) and Raman spectroscopy. The intrinsic explainability of part of the TML pipeline can indeed play a key role in the detection of such spectral bands, e.g., the proteins most associated with the disease. In order to evaluate the performance of our method, we apply it to three case studies: the RS of biological tissue related to the chondrogenic bone tumors, the RS of cerebrospinal fluid associated with Alzheimer’s disease and the RS of pancreatic tissue. The results obtained with our method are promising in pinpointing which spectral bands are most relevant for diagnosis, but they also highlight the need for further investigation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Topological Machine Learning for Discriminative Spectral Band Identification in Raman Spectroscopy of Pathological Samples
- Date Crossref
- 12/09/2025
- Éditeur
- MDPI
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Université Côte d’Azur Centre Inria pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute of Information Science and Technologies “A. Faedo” pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institute of Information Science and Technologies "A. Faedo" pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo", Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique et Centre Inria — Université Côte d’Azur, avec 2 autres affiliations.
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