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基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展
1
作者
张硕
满瀚泽
+2 位作者
郭冲
赵雅彬
李展平
《分析测试学报》
北大核心
2025年第6期1208-1218,1226,共12页
鉴于犯罪手段的不断演变,法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后,质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息...
鉴于犯罪手段的不断演变,法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后,质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息,尤其是在指纹、文件、理化和生物物证检验方面展现了显著的实战潜力。该文综述了质谱成像数据分析的研究进展,包括个体溯源、遗留时间推断、图像增强等关键领域,为法庭科学解决实际问题提供了一种强大的工具。尽管面临操作复杂性和算法解释难度的挑战,但该技术将在未来的复杂物证分析中发挥关键作用。
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关键词
质谱成像
法庭科学
机器学习
多元变量分析
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题名
基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展
1
作者
张硕
满瀚泽
郭冲
赵雅彬
李展平
机构
中国人民
公安
大学侦查学院
清华大学分析
中心
公安食药环科技创新中心
出处
《分析测试学报》
北大核心
2025年第6期1208-1218,1226,共12页
基金
中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)。
文摘
鉴于犯罪手段的不断演变,法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后,质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息,尤其是在指纹、文件、理化和生物物证检验方面展现了显著的实战潜力。该文综述了质谱成像数据分析的研究进展,包括个体溯源、遗留时间推断、图像增强等关键领域,为法庭科学解决实际问题提供了一种强大的工具。尽管面临操作复杂性和算法解释难度的挑战,但该技术将在未来的复杂物证分析中发挥关键作用。
关键词
质谱成像
法庭科学
机器学习
多元变量分析
Keywords
mass spectrometry imaging
forensic science
machine learning
multivariate analysis
分类号
O657.6 [理学—分析化学]
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展
张硕
满瀚泽
郭冲
赵雅彬
李展平
《分析测试学报》
北大核心
2025
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