使用HS-SPME-GC/MS检测火灾碎片中的汽油的人工智能的评估和转移学习
Ting-Yu Huang1,2, Jorn Chi Chung Yu1
1Department of Forensic Science, College of Criminal Justice, Sam Houston State University, Huntsville, Texas, USA.
使用卷积神经网络 (CNN) 的人工智能 (AI) 可以准确地识别火灾碎片中的汽油残留物. 这种人工智能方法,利用转移学习,为法医分析可燃液体提供了强大的工具.
科学领域:
- 法医科学 法医科学 法医科学
- 分析化学 分析化学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 由于复杂的化学成分和矩阵干扰,解释气色谱-质谱 (GC/MS) 数据用于在火灾碎片中识别可燃液体 (IL) 是具有挑战性的.
- 传统方法需要专家的解释,这可能耗时且容易产生主观错误.
研究的目的:
- 开发和评估一种人工智能 (AI) 系统,用于准确地区分火灾碎片样本中的汽油残留物.
- 探索使用卷积神经网络 (CNN) 进行转移学习的实用性,用于分析转化为图像格式的GC/MS数据.
主要方法:
- 在预先训练的GoogLeNet卷积神经网络 (CNN) 上使用转移学习开发了一个AI分类系统.
- 使用头空间固相微提取 (HS-SPME) 与GC/MS结合分析的火灾碎片样本.
- 将GC/MS数据转换成三种图像类型:热图,提取的离子热图和用于AI输入的总离子色谱.
主要成果:
- 人工智能模型在识别整洁的汽油样本方面实现了100%的准确性.
- 利用提取的离子热图的AI模型在识别尖端火灾碎片样本方面表现出最高的准确性 (95.9%).
- 这一表现明显超过了其他评估的机器学习模型.
结论:
- 从GC/MS数据生成的热图有效地代表了AI分析火灾碎片中的化学特征.
- 与预先训练有素的CNN进行转移学习,为开发用于GC/MS数据解释的AI工具在法医调查中提供了可行的和高效的工作流.
- 开发的AI系统显示了提高法医科学中可燃液体分析的准确性和效率的巨大潜力.
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