Yapay Zeka Destekli Hibrit Raman Spektroskopisi Çerçevesi HyMLRaman Tanıtıldı

İlaç kalıntılarının hızlı ve güvenilir bir şekilde tespit edilmesi; halk sağlığının korunması, gıda güvenliğinin sağlanması ve pratik Raman tabanlı tarama süreçlerinin hayata geçirilmesi açısından kritik bir önem taşıyor. 18 Eylül 2026 tarihinde arXiv platformunda yayımlanan yeni bir araştırma, bu alandaki süreçleri dönüştürebilecek yapay zeka destekli hibrit bir yaklaşımı gözler önüne serdi. Quach Thi Thai Binh, Ton Nu Quynh Trang, Thang B. Phan, Vu Thi Hanh Thu ve Nguyen Tuan Hung tarafından geliştirilen HyMLRaman adı verilen çerçeve; derin spektral özellik çıkarımı, üretken modeller ve klasik makine öğrenimi sınıflandırıcılarını tek bir yapıda birleştiriyor.

Altı Temel Farmasötik Bileşik Üzerinde Test Edildi

Geliştirilen sistem, amoksisilin, kloramfenikol, siprofloksasin, tetrasiklin, ibuprofen ve parasetamol olmak üzere toplam altı farklı farmasötik bileşiğin hassas bir şekilde tanımlanması amacıyla tasarlandı. Çalışmada, Raman spektrumları öncelikle spektral görüntülere dönüştürüldü ve ardından çeşitli derin sinir ağı omurgaları aracılığıyla kodlandı.

Araştırma ekibinin gerçekleştirdiği karşılaştırmalı analizler sonucunda, en etkili temsilin EfficientNet-B3 modeli tarafından sağlandığı tespit edildi. Bu süreç sonucunda elde edilen 1536 boyutlu gömmeler; destek vektör makineleri (SVM), en yakın komşu (KNN), lojistik regresyon, rastgele orman, XGBoost ve yapay sinir ağları dahil olmak üzere çok sayıda aşağı akış sınıflandırıcısını eğitmek için kullanıldı. Modellerin değerlendirilmesinde ise katmanlı 10 katlı çapraz doğrulama yöntemi tercih edildi.

Yüksek Doğruluk ve Üretken Özellik Artırımı

Elde edilen bulgulara göre, hibrit EfficientNet-B3 ile SVM kombinasyonu en güçlü temel performansı sergiledi. Bu yapı, %96.31 doğruluk oranına ve %96.36 makro-F1 skoruna ulaşarak tek başına kullanılan CNN tabanlı temel çizgiyi geride bıraktı.

Bununla birlikte, çalışma sınırlı veri koşullarının doğurduğu zorlukları aşmak için de yenilikçi bir adım attı. Temel bileşen analizi ile indirgenmiş EfficientNet-B3 gizli uzayında, Denoising Diffusion Probabilistic Model tabanlı bir üretken özellik artırımı sunuldu. Düşük veri kümesiyle yapılan ablasyon sonuçları, DDPM artırımının özellikle azaltılmış eğitim oranlarına sahip KNN sınıflandırıcıları için seçici faydalar sağladığını, ancak bu etkinin genel olarak sınıflandırıcıya bağlı olarak değişiklik gösterdiğini ortaya koydu.

İnteraktif Analiz İş Akışı

Çalışmanın uygulama düzeyindeki en somut çıktılarından biri olan Raman Pharmaceutical Analyzer, eğitilmiş modelin interaktif bir Raman analizi iş akışına entegre edilmesinin teknik olarak mümkün olduğunu kanıtladı. Sunulan bu sonuçlar, HyMLRaman çerçevesinin hızlı Raman tabanlı farmasötik taramalar için hem pratik hem de yorumlanabilir bir yol haritası sunduğunu doğruluyor.