実務で役立つ顕微ラマン分光法　測定の基本からスペクトル解析・イメージングを解説

顕微ラマン分光法は，振動分光法の中でも近年注目されている分析手法である。以前はラマン散乱光が非常に微弱で，検出に時間がかかっていたが，近年の装置の検出感度の飛躍的な向上により，短時間でスペクトルを取得できるようになった。ラマン分光法は可視光を使用するため，赤外分光法（Infrared Spectroscopy）に比べて高い分解能でイメージングを行うことができ，短時間でより高分解能のイメージングを行えるようになってきている。




ラマンイメージングでは，大量のラマンスペクトルを処理する必要がある。現代では，コンピュータの処理速度の向上や解析技術の進化により，多変量解析から機械学習を活用した解析が一般化し，データ処理が容易になってきている。また，顕微ラマン分光法の分野では，高度な画像処理アルゴリズムやデータ解析手法が進化し，より精密なイメージングと定量解析が可能となった。このため，応用分野は生体医学，材料科学，環境分析など多岐にわたるようになっている。




ラマン分光に関する書籍は，日本語で多く出版されており，理論的な解説を系統的にまとめた良書が多数存在する。本書では，理論的な解説は必要最小限にとどめ，実際にラマン分光法を使用してデータを取得する実務者に役立つことを目指して執筆した。装置の構成や内部については，知らなくても測定は可能であるが，データの信頼性や効率的なデータ取得のために必要な知識については丁寧に解説した。また，ラマン分光装置を管理する担当者向けに，装置の保守方法についても筆者の経験に基づき言及した。




得られたデータの解析についても詳述する。かつてはC言語を用いて解析を行う場合，アルゴリズムを一からプログラミングする必要があり，市販のデータ解析ソフトを用いる場合も高額なものが多かった。しかし，近年ではコンピュータの処理速度の向上とともにPythonを用いた解析が急速に普及している。本書では，簡単な解析手法に限定してではあるが，Pythonを活用したデータ解析の基本的な手法を紹介し，ラマン分光における機械学習の応用にも言及した。




さらに，本書ではラマン分光法の具体的な応用例についても取り上げている。例えば，生体組織の異常細胞の検出や，材料の科学分析，非破壊検査への応用など，実際の応用事例を交えて，読者がその有用性を理解しやすいよう工夫した。ラマンスペクトル解析が未経験の読者でも，本書を通じてラマン分光法に親しみ，徐々にスペクトル解析ができるようになることを願っている。

目次

まえがき



１　ラマン分光法の基礎

１-１．はじめに

１-２．ラマン分光法とは

１-３．赤外分光とラマン分光

１-４．顕微ラマン分光法



２　顕微ラマン分光装置

２-１．顕微鏡部

２-２．励起レーザー光源

２-３．対物レンズ

２-４．共焦点構造

２-５．ラマンフィルター

２-５-１．長波長透過フィルター

２-５-２．ノッチフィルター

２-６．分光器

２-６-１．分光器の構造

２-６-２．グレーティング

２-６-３．CCD 検出器

２-７．試料ステージ

２-８．顕微ラマン分光装置の保守

２-８-１．波数のキャリブレーション

２-８-２．励起レーザー

２-８-３．対物レンズ

２-８-４．光学部品

２-８-５．CCD 検出器

２-８-６．制御コンピュータ



３　ラマン分光測定

３-１．試料準備

３-１-１．固体・粉体試料

３-１-２．液体・ジェル状試料

３-２．ラマンスペクトルの取得

３-２-１．測定パラメータの設定

３-２-２．蛍光対策

３-２-３．焼損対策

３-２-４．信号強度・S/N の改善

３-３．２次元ラマンイメージング

３-３-１．2 次元ラマンイメージング法

３-３-２．ラマンイメージ解析法

３-３-３．2 次元ラマンイメージの分解能

３-３-４．凹凸が大きい，傾いた試料の測定

３-４．深さ方向のイメージング

３-４-１．深さ方向ラマンイメージング法

３-４-２．深さ方向ラマンイメージの分解能

３-５．3 次元ラマンイメージング

３-５-１．3 次元ラマンイメージング法

ほか

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