Evaluating the Effects of Autofluorescence during Raman Hyperspectral Imaging

Raman hyperspectral imaging is becoming a popular technique to analyse geological materials. Autofluorescence can affect the quality of the spectra that comprise hyperspectral data sets. Few studies have addressed potential misinterpretation of Raman images from hyperspectral data sets affected by autofluorescence. Additionally, little work has been done to develop methods for identifying the spatial distribution of spectra affected by autofluorescence. This study illustrates how autofluorescence may lead to misinterpretation of the distribution of materials based on intensity at a point images. A method is proposed utilising signal to axis analysis to create images that identify regions affected by autofluorescence. Post-processing baseline correction is often used to address autofluorescence, and most software programs utilise a form of partial least squares regression modelling based on a subjective choice of polynomial order. This study shows that an inappropriate choice of polynomial order can introduce error, which may lead to misinterpretation of Raman images. A signal to axis analysis method is proposed to statistically compare seemingly ‘appropriate’ baseline correction trials. Although post-processing of hyperspectral data sets and creating Raman images seem simple, data quality issues such as autofluorescence must be considered. If baseline correction is deemed necessary, it should be addressed as an experiment involving statistical comparison. L'imagerie Raman hyperspectrale est en train de devenir une technique populaire pour analyser les materiaux geologiques. L'autofluorescence peut affecter la qualite des spectres qui representent des ensembles de donnees hyperspectrales. Peu d’etudes ont aborde le potentiel risque d'une mauvaise interpretation d'images Raman issues d'ensembles de donnees hyperspectrales affectees par l'autofluorescence. En outre, peu de travaux ont ete entrepris pour developper des methodes pour identifier la repartition spatiale des spectres affectes par l'autofluorescence. Cette etude illustre comment l'autofluorescence peut conduire a une mauvaise interpretation de la distribution des materiaux basee sur l'intensite d'un point des images. Une methode est proposee en utilisant l'analyse du signal a l'axe pour creer des images qui identifient les regions affectees par l'autofluorescence. La correction de base post-traitement est souvent utilisee pour traiter l'autofluorescence, et la plupart des logiciels utilise une forme de modelisation de regression par la methode des moindres carres partiels basee sur un choix subjectif de l'ordre polynomial. Cette etude montre qu'un choix inapproprie de l'ordre polynomial peut introduire des erreurs, qui peuvent conduire a une mauvaise interpretation des images Raman. Une methode d'analyse du signal a l'axe est proposee afin de comparer statistiquement les tests de correction de base apparemment ‘appropriees’. Bien que le post-traitement des ensembles de donnees hyperspectrales et la creation des images Raman semblent simples, les problemes de qualite de donnees tels que l'autofluorescence doivent etre consideres. Si la correction de base est jugee necessaire, elle devrait etre abordee comme une experience impliquant une comparaison statistique.