@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006874,
 author = {山中,卓也 and 熊本,康昭 and 西村,隆宏 and 久保,俊貴 and シ,ヘチ and コンクラッド,ガンガニスト and 藤田,克昌 and 松原,靖子 and 櫻井,保志 and Takuya Yamanaka and Yasuaki Kumamoto and Takahiro Nishimura and Toshiki Kubo and Heqi Xi and Gunganist Kongklad and Katsumasa Fujita and Yasuko Matsubara and Yasushi Sakurai},
 issue = {1},
 journal = {情報処理学会論文誌データベース（TOD）},
 month = {Jan},
 note = {フォトニクス（光工学）は，光と物質との相互作用を理解，活用するための科学，技術であり，通信，計測，加工，衛生管理といった様々な分野における基礎研究から産業にとって不可欠である．なかでも医療分野では，低い侵襲性，多様な情報を得られるといった特徴により，フォトニクスの応用の加速への期待は大きい．しかし，ラマン分光法をはじめとするフォトニクス技術による生体光学データは現状十分整備されているとはいえず，蓄積データを活かした診断やデータ駆動型研究は展開されていない．本研究では，生体光学データのうち，ラマンイメージング装置により得られた大容量3次元テンソルデータを管理し，メタデータによる検索機能，スペクトル内のピークの検索機能，ノイズ除去を行う前処理機能，さらに，機械学習を用いた分類モデルを構築可能なデータベース基盤を開発した．生体ラマン分光イメージングデータに適したデータベース設計，ラマンスペクトルの前処理のためのデータ構成やアルゴリズム，ピーク検索などの測定データ自体を横断検索するための手法を設計・導入した．本データベース基盤を用いて，実際に空間情報と波長情報からなるラマン分光画像データのデータベースを構築して研究に活用しており，いくつかの有用な事例を紹介する．, Photonics encompasses the phenomena, properties, and techniques related to the generation, control, and detection of light, with applications in communication, laser technology, and medicine. Techniques for measuring biological tissue using photonics are promising due to their non-invasiveness and minimal preprocessing needs. However, biological photonics data, such as that from Raman spectroscopy, remains poorly organized. In this study, we developed a database platform for managing large-scale three-dimensional tensor data obtained from Raman imaging systems, a type of biological photonics data. The system offers metadata-based search, spectral peak detection, noise removal, and machine learning-based classification. We implemented a data architecture and algorithms for preprocessing, noise reduction, and direct analysis. As applications, we built databases for 3D Raman data which is now used in ongoing research with practical examples presented.},
 pages = {173--187},
 title = {大容量データを含む，生体ラマン分光イメージデータを扱うためのデータベース基盤の開発},
 volume = {19},
 year = {2026}
}