Prétraitements et méthodes de séparation de sources pour l’analyse des spectres Raman issus d’échantillons biologiques

Resume La spectroscopie Raman est une technique efficace d’analyse de la composition moleculaire d’echantillons biologiques. Des methodes de separation de sources peuvent etre utilisees pour separer efficacement les informations denses melangees dans les spectres Raman acquis. Des deformations telles que le fond de fluorescence, le desalignement des pics ou l’heterogeneite de la largeur des pics remettent en cause le modele generatif lineaire requis par les methodes de separation de sources. Des pretraitements sont necessaires pour compenser ces effets perturbateurs et ainsi rendre les spectres Raman descriptibles par un modele generatif lineaire. Nous montrons dans cet article que l’efficacite des methodes de separation de sources est profondement dependante des pretraitements appliques aux donnees. L’etude du deparaffinage numerique du signal Raman d’une biopsie de peau humaine prouve les ameliorations ainsi apportees. Les methodes de separation de sources appliquees dans cet article sont : un algorithme classique d’analyse en composantes independantes (ACI), nomme joint approximate diagonalization of eigenmatrices (JADE) et deux methodes de separation de sources positives, appelees la factorisation en matrices non-negatives (FMN) et la separation de sources positives par maximum de vraisemblance (SSPMV).