تعتبر طرق المعالجة الطيفية السبر هي الشروط الأساسية والتحديات لتطبيقات طيف رامان عالية الجودة، حيث تعمل على إزالة الضوضاء الطيفية بكفاءة وتصحيح قاعدة عالية الدقة. في هذه الدراسة، تقترح استراتيجية جديدة تسمى RSPSSL للمعالجة الطيفية الذاتيّة بخطوتين بناءً على التعلم الذاتي لتحقيق تنقية طيفية عالية الدقة وتصحيح قاعدة عبر الأجهزة والعينات وأنواع الطيف وتعزيز تصور التفاعل الكيميائي لصور الطيف الكثاف للعينات السريرية. تعاني تقنية الرامان من التداخل مع الضوضاء والإشارات الخلفية بسبب إشارات الانتشار الضعيفة، مما يؤثر سلبًا على فصل ودقة إشارات الرامان الحقيقية، وهذا يحد من تطبيق وانتشار تقنية الرامان، خاصة عبر الأجهزة والعينات وأنواع الطيف المختلفة.
تعاني أساليب التحليل الرقمي التقليدية من الحاجة إلى تعديل متعدد للمعلمات لتحقيق تأثيرات أفضل في إزالة الضوضاء وتصحيح القاعدة غير ملائمة لسيناريوهات التشخيص السريع مثل التشخيص السريري ومعالجة الصور الكثافة المتعددة. تعاني أساليب المعالجة العميقة الحالية من عيوب في إزالة الضوضاء وتصحيح القاعدة بدرجة عالية، مما يجعلها غير قابلة للاستخدام العالمي عبر الأجهزة والعينات. ويعتمد أداء أساليب المعالجة العميقة التقليدية على التدريب ببيانات علامات عالية الجودة، وهذا يحتاج لأداء تدريب جيد وجودة بيانات ممتازة.
مؤخرًا، تم اقتراح استراتيجية RSPSSL للمعالجة الطيفية الرامنية بخطوتين بناءً على التعلم الذاتي، لتحقيق تنقية طيفية عالية الدقة وتصحيح قاعدة عبر الأجهزة والعينات وأنواع الطيف وتعزيز تصور التفاعل الكيميائي لصور الطيف الكثاف للعينات السريرية. وقد وضحت النتائج أن هذه الاستراتيجية تحسنت بشكل كبير في تحسين التشخيص السرطاني والتنبؤ بتركيز المبيدات الحشرية والتصور الكيميائي للصور الكثاف. يمكن لهذا النموذج أيضًا تحسين توزيع الإشارات إلى الضوضاء والحد من وقت العينة المأخوذة بالعشرات من المرات. تم ربط هذه الطريقة مع منصة المشاركة المختبرية للاستخدام العلمي، حيث يمكن للباحثين استخدامها لمعالجة الطيف الراماني بسرعة عالية ودون تدخل بشري.
