[20p-P07-1~49] 1 応用物理学一般（ポスター）

[20p-P07-13] 次元削減手法を用いたSERSスペクトルの解析

〇西辻 凌輔¹、中島 智晴²、末吉 健志^1,3、久本 秀明¹、遠藤 達郎¹ (1.阪公大院工、2.阪公大院現シス、3.JSTさきがけ)

キーワード：

表面増強ラマン散乱,金ナノ構造,機械学習

表面増強ラマン散乱（SERS）は、金属ナノ構造表面に分子が吸着した際にラマン散乱強度が増幅される現象で、高感度に測定できる。また非標識検出できることから、分析化学分野で注目されている。 しかし、構造類似分子のSERSスペクトルは形状が類似しているため、構造類似分子混在環境下で得られたスペクトルからの個々の分子識別は困難である。 特に、混合比の決定はさらに困難である。 そこで、機械学習による次元削減でSERSスペクトルを2次元平面に可視化・解析する手法を着想し、モデル分子であるベンゼンチオール誘導体の混合比率を正確に決定できる手法を検討した。