Knowledge extraction in microspectrometric imaging by chemometric analysis : application to characterization of urinary calculi constituents
Extraction des connaissances en imagerie microspectrométrique par analyse chimiométrique : application à la caractérisation des constituants d'un calcul urinaire
Résumé
The classical spectroscopie imaging using the selection of specific spectral absorption band for each element in a mixture has reached its limitations while analysing nome complex natural or industrial samples. The chemometric methods are then a precious tool to overcome the limitations resulting both spectral overlappings and instrumentation. Nevertheless, an optimisation and an adaptation of methodologies of resolution to concrete cases under analysis are also needed. Our study has mainly targeted many different chemometrics procedures owing best extraction of mirospectrometric images of eonstituents in mixture. In first step, an optimisation was made on synthetic data for an ensemble of multivariate curve resolution methods. Among these, OPA(var) (Orthogonal Projection approach by variables selection) was demonstrated having the best effectiveness qualitatively. The original gait involving the coupling of chemometrics methods in the optimisation with MCR-ALS (Multivariate Curve Resolution -- Alternating Least Squares) was fulfilled. The resolution capacity of MCR-ALS was considerably increased by this coupling procedure. At pixel level, the local rank constraints were specified and applied. The relevance of the coupling and extraction effectiveness by the local rank constraints were highlighted in many studied cases.
The application of this methodology carried out on a real spectral data from Raman microspectrometry leaded to a good conclusion. Calculi urinary constitueras were identified by their respective spectra thanks to library of reference. The extracted images from calculated concentrations show the each constituent distribution in area under analysis. In such pathology, a good identification of formation chronology of different components allows best diagnostic and adapted medical treatment. In our study, the effective reproduction of best quality microspectrometric images by the chemometric methods is demonstrated efficiently even if in a complex real case.
The application of this methodology carried out on a real spectral data from Raman microspectrometry leaded to a good conclusion. Calculi urinary constitueras were identified by their respective spectra thanks to library of reference. The extracted images from calculated concentrations show the each constituent distribution in area under analysis. In such pathology, a good identification of formation chronology of different components allows best diagnostic and adapted medical treatment. In our study, the effective reproduction of best quality microspectrometric images by the chemometric methods is demonstrated efficiently even if in a complex real case.
L'imagerie spectroscopique classique utilisant la sélection d'une bande spectrale d'absorption spécifique pour chaque composé d'un mélange a atteint ses limites lors d'analyse d'échantillons complexes naturels ou industriels. Les méthodes chimiométriques sont alors un précieux outil pour s'affranchir à la fois des limitations dues aux recouvrements spectraux et certaines limitations instrumentales. Cependant une optimisation et une adaptation des méthodologies de résolution aux cas concrets sous analyse sont nécessaires. Notre étude a ciblé les différents traitements chimiométriques permettant de mieux extraire les images microspectrométriques des constituants d'un mélange. Dans une première étape, une optimisation est effectuée sur des données synthétiques pour un ensemble des méthodes de résolution multivariées. Parmi celles-ci, OPA(var) (Orthogonal Projection Approach par sélection des variables) s'est révélée être le plus efficace qualitativement. Puis, la démarche originale mettant en oeuvre le couplage des méthodes chimiométriques de l'optimisation avec MCR-ALS (Multivariate Curve Resolution - Alternating Least Squares) a été réalisée. La capacité de résolution de MCR-ALS se trouve considérablement renforcée par ce couplage. Ensuite, au niveau du pixel, les contraintes liées au rang local ont été spécifiées et appliquées. La pertinence du couplage réalisé et l'efficacité d'extraction par les contraintes du rang local ont été mises en évidence dans les nombreux cas étudiés. L'application de cette méthodologie d'analyse, mise en place, sur des données réelles issues de la micro- spectrométrie Raman a abouti d'une manière concluante. Les constituants d'un calcul urinaire sont identifiés par leurs spectres respectifs grâce à une bibliothèque de référence. Chaque image extraite indique la répartition du composé correspondant dans la partie analysée par l'intermédiaire d'une échelle de couleur adaptée. En effet, dans ce type de pathologie, une bonne identification de la chronologie de formation de différents constituants permet un meilleur diagnostic et un traitement médical adapté. Dans notre étude, la reproduction efficace des images microspectrométriques de grande qualité par les méthodes chimiométriques est prouvée même dans un cas réel complexe.