The Innovation Informatics | 让光谱仪学会“自主判断”：PAQC混合智能框架重塑数据质控

背景：拉曼光谱技术在食品安全、药物检测等领域应用广泛，但手持式设备在现场检测时易受环境噪声和荧光背景干扰，产生大量低质量数据，严重影响后续分析的可靠性。现有数据筛选方法效率低下且主观性强。研究目的：为应对这一挑战，本研究旨在开发一种能够自动、精准且具有可解释性的数据质量控制方法，以提升智能仪器在复杂环境下的分析性能。结论：研究团队提出了物理感知质量控制（PAQC）混合智能框架，该框架创新性地融合了光谱物理机理（如信噪比、饱和指数等显式知识）与数据驱动的深度学习模型（峰值注意力自动编码器）。通过渐进式学习策略，PAQC在真实拉曼光谱数据集上实现了优异的性能，F1-score达到98.98%，召回率达到100%，显著超越了传统统计方法和现有深度模型。该框架为智能仪器赋予了自动化数据“审视”能力，并因其轻量化特性有望集成至光谱仪芯片，实现实时质控，其“物理+数据”双驱范式也具有拓展至其他光谱技术的潜力。