一种基于二维拉曼图结合深度学习的拉曼光谱分析方法

摘要

本发明公开了一种基于二维拉曼图结合深度学习的拉曼光谱分析方法，该方法包括：获取生物样本的原始拉曼光谱数据和多种拉曼光谱数据转换方式；根据原始拉曼光谱数据的属性特征，对原始拉曼光谱数据的复杂程度进行判断得到复杂程度判断结果；根据复杂程度判断结果和预设的转换匹配机制，匹配最优的拉曼光谱数据转换方式，对预处理后的原始拉曼光谱数据进行转换得到二维拉曼图样本集，训练深度学习网络模型，得到训练好的深度学习网络模型，将实际二维拉曼图集输入训练好的深度学习网络模型进行图像分类，得到图像分类结果。本发明可根据光谱数据的复杂程度来匹配合适的转换过程，实现了高准确率的识别，提高了样品鉴别的能力。