1dtans（2024）：基于Transformer和人工标注数据的拉曼光谱基线估计

1dtans（2024）：基于Transformer和人工标注数据的拉曼光谱基线估计

导出时间：2025/11/24 08:58:35

1、研究背景和动机

1.1 拉曼光谱为何必须做预处理

真实拉曼光谱常被荧光/背景基线、随机噪声、甚至仪器与环境因素所淹没；若不先做基线校正+去噪，峰位与峰强都会偏离，后续定量/分类会显著失真。传统参数法（ModPoly、IModPoly、airPLS 等）需要大量调参，而且不同样本/设备下“最佳参数”差异很大，效率低且容易引入主观偏差

1.2 深度学习预处理的第一波：级联 CNN 路线

为摆脱“人肉调参”，Broderick 等（2022）提出用级联深度 CNN把预处理拆成两步：先基线校正，再去噪/去宇宙射线；还设计了潜在层/中间输出，让每一步都能被直观看到。他们大量用模拟光谱训练（多峰形+多阶多项式基线+噪声），在合成与多种真实任务（SERS 成像、膀胱组织低分辨率拉曼、EV SERS 分类）上，相比 airPLS/AsLS/iMor、SG/小波等传统预处理显著提升了速度与效果，并把常规机器学习分类的性能拉到了接近端到端深度模型的水平 要点：自动化、两阶段可解释、中间结果可用、推理毫秒级；不足是强依赖“高拟真模拟数据”，对跨设备/跨样本的真实域泛化仍存在风险

1.3 现实落差与新问题

虽然“模拟驱动”的级联 CNN 在论文里效果亮眼，但当真实数据分布复杂且与模拟假设不一致时，模型可能“纸上谈兵”：
  • 全模拟训练→实测泛化掉档：即便合成集很大、峰形/基线很花，仍难完全覆盖生物样本的多样性与荧光背景形态；作者直观报告了“在合成验证集很好，但到实验数据就降级”的现象，这直接暴露出域差问题
  • 参数法依旧在大量应用，但“每谱调参”的现实成本很高；在手持式设备、农业/食品等落地场景里尤其明显

1.4 本研究（1dTrans）的直接动机：从“模拟优先”转向“实验标注优先”

Zhao 等（2025）把问题的关键拎出来：与其继续砸更庞大的合成数据，不如基于真实实验谱做人工基线标注与增强，再训练一个一维 Transformer（1dTrans）专职做基线估计——把最容易“拖后腿”的那一步先做好、做稳
。他们的动机与设计可概括为三点：
  1. 数据动机：用人工标注覆盖真实变异
  • 采集8 类生物材料（木材、啤酒花、小麦、叶组织、马铃薯、草莓、苹果酒、苹果），来自手持式 830 nm仪器的真实拉曼数据；在每类中抽样做人工基线标注，再用样条/权重做系统化数据增强，优先拟合“真实世界”的多样性，而非只追求“更花哨的模拟”
  • 他们也试过10 万条全合成训练，但跨到实验数据上性能不佳，因而转向“实验标注优先”的策略

  1. 模型动机：引入注意力 → 全局上下文对基线更敏感
  • 1dTrans采用一维 Transformer 编码器，并配Skip Concat 与 Dense Block做跨层信息复用，能在整条谱上建模长程依赖，适合估计缓变而非局部的基线趋势；相比局部卷积的 CNN/ResUNet，更符合“基线=全局缓变”的先验

  1. 应用动机：去掉“人肉调参”的门槛
  • 目标是得到一个开箱即用的基线估计器：跨材料/设备时尽量稳健，减少用户在 ModPoly/IModPoly/airPLS 上反复调参的成本与主观性
  • 在他们的实验里，1dTrans 在 MAE/SAM 指标上显著优于 ResUNet 与三种参数法，并在**未见材料（洋葱、薯片）**上泛化更平滑、伪影更少，印证了上述动机

一句话总结

过去的级联 CNN把拉曼预处理自动化了，但过度依赖模拟训练，遇到复杂实验分布易掉档 本研究用人工标注+增强的真实数据训练一维 Transformer做基线估计，以全局注意力替代局部卷积，直面“域差”和“调参门槛”的两大痛点


2、模型的核心创新点

① 从“模拟优先”改成“实验标注优先”的训练范式

过去很多深度学习预处理都依赖大规模合成光谱训练；本文反其道而行：先在真实实验光谱上做人工基线标注，再配合数据增强来训练模型，直接对准真实分布的复杂性与变异性（而不是只追求更花哨的仿真）。这一步实打实地减少了“纸面上很强、落地就掉档”的风险。

比喻：不再只在“模拟赛道”练车，而是把“真实路况”（坑洼、拥堵、逆光）采样标注后再练，驾照更“抗造”。

② 任务聚焦：把“基线估计”单列为可学习模块

论文把基线校正定位为一个明确的学习目标：针对“慢变的全局背景”而非局部噪点，训练专职的基线估计器，替代传统 ModPoly/IModPoly/airPLS 那种“每谱都要反复调参”的工作流，显著降低上手门槛。

比喻：请来“专业拉线师”专门把照片的“灰雾背景”拉平，后面的细修（去噪/分析）就更顺手。

③ 架构层面：一维 Transformer（1dTrans）做“全局视野”的基线建模

与卷积（更擅长局部感受野）不同，1dTrans 用自注意力跨整条谱建模长程依赖，更契合“基线=全局缓变趋势”的先验；作者据此定制了一维 Transformer用于拉曼基线估计，并拿它去对标 ResUNet 与参数法。

比喻：卷积像“手电筒”看局部，Transformer 像“泛光灯”一眼看整面墙——找“整墙的底色”（基线）更稳。

④ 标注与增强：用“多法融合”的方式构造高质量真值基线

他们不是凭主观手绘基线，而是把 ModPoly / IModPoly / airPLS 在不同区段最贴合的结果拼接+样条平滑成“地面真值”，再做系统化增强（关键词里也明示了 Augmentation）。这一流程把“真值”做得可复查、可复现、覆盖面更广。

比喻：不靠一个修图师拍脑袋，而是请三位修图师各做擅长部分，再由总监统一润色成“黄金版底图”。


⑤ 实证对比：在 MAE 与 SAM 两项指标上全面胜出

在8 类生物材料的原始拉曼数据上，1dTrans 相比 ResUNet（深度学习基线法）和三种参数法，MAE 更低、SAM 更优；并在“未见样本”上也呈现更平滑、更少伪影的基线，验证了方法的有效性与泛化性。

比喻：不仅“跑分高”，而且“盲测”也稳定，不挑场地。


⑥ 与既有深度法的定位差异被清晰化

经典的 ResUNet 基线校正多以仿真数据训练、以卷积为主；本文通过真实标注+Transformer路线，在“如何获得可靠训练信号、如何利用全局上下文”两个环节上，给出了与 ResUNet 不同的答案，构成方法学上的互补与升级。

比喻：同样是修路，一家擅长“局部铺补+模拟演练”，另一家主打“真实路况测绘+全局规划”。


⑦ 工程可用性：把“开箱即用”落到实处

核心落点不是“炫技”，而是让用户少调参/不调参即可得到可信基线，便于接入既有光谱流程（后续再做去噪、归一化、定量/分类等）。这正是工业/临床/手持设备落地最关心的一点。
和学过的“级联 CNN 预处理”（两步走、强调中间输出）相比：这篇工作把“数据侧（真实标注）+模型侧（Transformer 全局建模）”都做了结构性调整，直击域差与调参门槛两大痛点；而与 ResUNet 的“卷积+仿真训练”路径也形成了清晰对照。


3、模型网络结构

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3、模型网络结构（结合你给的图）

下面把 1dTrans 的结构按图(a)–(d)拆开说清楚，并配上“为什么要这样连”。

总览：一条主干 + 多个“Skip Concat”旁路

  • 输入/输出：输入是一条一维光谱向量，形状可记为 (n × channel)（通常 channel=1）；输出同尺寸，是逐点回归得到的基线。图(a)里主干自下而上穿过若干单元，三处Skip Concat把早期/中期特征直接并到高层，再经 Dense Block + FC 得到最终基线。
  • 同时该模型在论文中被称为1dTrans（一维 Transformer），用于拉曼基线估计。科学直通车

直觉：主干学“全局底色”，旁路把“早期细节”带上来，最后一起“会审”再给出每个波数点的基线值。


(b) Skip Concat：多尺度特征直连 + 拼接

  • 结构：每个 Skip Concat 分支里，先过一段 Dense Block，再过 Transformer Encoder，把得到的高层表征与主干特征做 Concatenate（而不是相加）。
  • 目的：
    1. 保留细节：拼接比相加保信息更充分；
    2. 多尺度融合：不同深度的分支看到的“缓慢趋势/局部起伏”不同，拼接能把多种尺度一起带到最后一层。
  • 对照：与图像里的 U-Net “跳连”类似，但这里的跳连里还放了 Transformer 编码器，让分支在拼接前已具备“全局上下文”。

(c) Dense Block：轻量“通道混合”与稳定训练

  • 内部：FC → BatchNorm → ReLU（可堆叠成若干层），把谱点的特征做非线性投影与归一化，让后续注意力更稳、更好收敛。
  • 作用：
    • 前端嵌入：把原始谱点投到合适的特征维度；
    • 中端整形：在各个 Skip 分支里先做一轮“去噪/整形”，再交给 Transformer 编码器处理全局关系。

(d) Transformer Encoder：全局建模“缓慢基线”

  • 标准结构：
    1. Multi-Head Self-Attention（MHSA）
    2. 残差“加”和 LayerNorm
    3. 前馈网络（FC）
    4. 再一次残差“加”与 LayerNorm ——和经典 Transformer 编码器一致（只是这里是一维光谱 token 序列）。
  • 为什么合适做基线：注意力天然是全局的，能让每个波数点在整条谱的上下文里决定自己的“底色”应当是多少；这比只看局部邻域的卷积更贴近“基线=缓慢全局趋势”的先验。0

输出头（Head）

  • Concat → Dense Block → FC：把主干与各 Skip 分支拼接后的大特征向量，再过一段 Dense Block 精炼，最后 FC 逐点输出基线（形状仍为 n × channel）。
  • 损失：对每个点做回归（论文用 MAE / SAM 做评估；此处是结构描述）。

一句话数据流（和图对应）

  1. Input (n×c) →
  2. Dense Block（嵌入/整形）→ Transformer Encoder（全局关系）→ Skip Concat 1 输出挂到上层的 Concat；
  3. 再堆若干“(Dense Block → Transformer) + Skip Concat”级（图示了 3 个），形成多尺度旁路；
  4. 顶部 Concat 汇合所有分支 → Dense Block → FC → Output (n×c)（基线）。


4、模型的核心不足与局限

对训练数据多样性的依赖较强

1dTrans 的性能很大程度上取决于训练数据集的代表性。虽然作者收集并增强了多种生物样本的拉曼光谱，但如果未来遇到与训练集差异很大的新样本（例如完全不同的材料、特殊荧光特性），模型的预测准确度可能显著下降。要维持高性能，通常需要重新微调模型或增加特定领域的数据

训练成本高、模型参数量大

与 ResUNet 相比，1dTrans 的参数量大约多 18.7 倍，虽然单次训练时间相近，但要达到最佳性能需要更多训练轮次和更长总时间。这意味着在资源有限或算力不足的场景中，训练和部署成本会更高

对完全模拟数据的泛化不理想

作者尝试过用大规模（10 万条）纯模拟光谱来训练模型，但在真实实验数据上的效果不佳。说明 1dTrans 无法仅依赖模拟数据来获得稳定性能，必须依靠人工标注和真实数据增强，否则在实际应用中可能出现性能骤降

缺乏“即插即用”的通用性

虽然深度学习模型相比传统参数法更省调参，但 1dTrans 仍不算完全“开箱即用”。当应用到新的仪器或不同测量条件时，如果光谱分布、噪声特性发生较大变化，模型可能不适用，需要做额外的微调或重新收集数据进行训练

⚖️ 总结（简单理解）

1dTrans 很强，但有前提条件。 它在已知类型的拉曼光谱上表现非常好，能显著优于传统方法和 ResUNet。但如果数据分布变化大、算力有限或没有人工标注的数据集，模型就可能失效或训练代价过高。这意味着它适合有充足实验数据和计算资源的研究和工业环境，但对需要快速迁移或低成本部署的用户并不算友好。


5、后续改进方向


（1）构建更大规模且多样化的真实数据集

目前 1dTrans 的性能在很大程度上依赖已有数据集的代表性。后续可以持续扩展实验数据来源，引入更多类型的生物材料和测量条件，例如不同仪器型号、不同光谱噪声水平及荧光背景。通过不断丰富训练样本，模型可更好地应对实际应用中的多样性与复杂性，减少因数据分布差异带来的性能下降

（2）开发轻量化与高效的模型结构

现有 1dTrans 模型参数量较大，训练轮数和时间成本较高。未来可尝试模型压缩与轻量化，如引入知识蒸馏、剪枝、低秩分解或混合卷积-Transformer 架构，以在保持精度的前提下降低训练与推理的资源消耗，使模型更易部署在便携式拉曼光谱设备中

（3）探索迁移学习与增量式微调

针对新的材料或测量条件，目前需要重新收集和标注大量数据。未来可考虑迁移学习、增量学习或少样本微调策略，让模型能够在较少数据和较低成本下快速适配新的场景，提高实际应用的灵活性和可扩展性

（4）融合模拟数据与真实数据的混合训练策略

纯模拟数据无法保证模型在真实数据上的良好泛化，但完全依赖人工标注又成本高昂。未来可以将高质量模拟数据与有限的人工标注数据结合，通过生成对抗网络（GAN）、物理约束建模或自适应数据增强方法来弥合两者差距，提升模型对新场景的适用性

（5）引入可解释性和不确定性估计

当前 1dTrans 虽然性能优越，但结果缺乏可解释性。未来可通过可视化注意力权重、构建不确定性评估模块，帮助用户理解模型在不同光谱区域的决策依据，并对低置信度预测进行标记，从而提升结果的可靠性和用户信任度

✨ 总体展望

未来的改进方向将围绕“更通用、更高效、更可信”三点展开。 通过丰富真实数据、优化模型结构、引入迁移学习和可解释性机制，1dTrans 有望从实验室研究走向实际应用，实现对复杂拉曼光谱的高精度、低成本、可扩展基线校正。