変更履歴

ラマン分光分析アプリケーションの重要な変更点はこのファイルに記録します。

形式は Keep a Changelog に基づき、バージョニングは Semantic Versioning に従います。

注: このページは翻訳・整備中です。項目名や固有名詞(手法名など)は英語表記のままになる場合があります。

[Unreleased]

ドキュメント

  • Read the Docs 向けの包括的なドキュメント構成

  • 主要機能のユーザーガイド

  • 分析手法リファレンス

  • 開発者向け API ドキュメント

  • 日本語翻訳(進行中)

[1.0.0-alpha] - 2026-01-24

Added

コア機能

  • PySide6/Qt6 によるデスクトップアプリ

  • 多言語対応(英語・日本語)

  • ワークスペースを用いたプロジェクト管理

  • 複数データセットを扱うデータパッケージ管理

  • グループベースのサンプル整理

前処理(40+ 手法)

  • Baseline Correction: AsLS, AirPLS, Polynomial, Whittaker, FABC, Butterworth High-Pass

  • Smoothing: Savitzky-Golay, Gaussian, Moving Average, Median Filter

  • Normalization: Vector, Min-Max, Area, SNV, MSC, Quantile, PQN, Rank Transform

  • Derivatives: 1st and 2nd order Savitzky-Golay

  • Feature Engineering: Peak Ratio, Wavelet Transform

  • Advanced: Convolutional Denoising Autoencoder (CDAE)

  • Pipeline System: 前処理パイプラインの保存・読み込み・共有

  • Real-time Preview: 適用前に効果を確認

分析手法

  • Exploratory:

    • Principal Component Analysis (PCA)(ローディング、スクリープロット)

    • UMAP

    • t-SNE

    • Hierarchical Clustering(デンドログラム)

    • K-means Clustering(エルボー法)

  • Statistical:

    • Pairwise tests(t-test, Mann-Whitney U, Wilcoxon)

    • Multi-group comparisons(ANOVA)

    • Correlation analysis(Pearson, Spearman, Kendall)

    • Band ratio analysis(範囲カスタマイズ可能)

    • Peak detection and identification

  • Visualization:

    • Interactive heatmaps

    • Waterfall plots

    • Overlaid spectra(グループ色分け)

    • Peak scatter plots

    • Correlation matrices

機械学習

  • Algorithms: SVM, Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, Linear Regression

  • Validation: GroupKFold(患者単位分割), LOPOCV, Stratified K-Fold, Hold-out

  • Evaluation: ROC/AUC, confusion matrix, classification report, calibration curve

  • Interpretability: permutation importance, feature importance(波数対応)

  • Export: pickle / ONNX

ビルドシステム

  • Windows ポータブル版(単体実行ファイル)

  • Windows インストーラ(NSIS)

  • PowerShell によるビルド自動化

  • 実行ファイル向けのテスト

Fixed

2026年1月

  • 解析ページの安定性 (2026-01-23):

    • 安全なキャンセルのための2段階停止

    • PCA空間での外れ値検出を高速化

    • 相関ヒートマップの目盛りクリップ修正

    • バンドルフォント登録(EN/JA 描画の安定化)

    • MLドロップダウンの黒いポップアップスタイル修正

    • バンド比プロットの埋め込み改善(PathPatch 保持)

  • ML 評価の改善 (2026-01-22):

    • 評価サマリータブ

    • データリーク警告

    • データセット単位の指標

  • Grouped Mode 分析 (2026-01-21):

    • グループモードPCAのタブ構成修正

    • 大規模データでの同期による高速化

  • ML UI 改善 (2026-01-20):

    • MLページのUI再設計

    • ドラッグ&ドロップによるグループ管理

    • i18n 充実

    • 大規模データセットでのパフォーマンス改善

2025年10月

  • パラメータ型検証 (2025-10-15):

    • FABC ベースライン補正の整数変換修正

    • 2段階型検証

    • 40手法の検証(100% pass)

    • 互換性維持

  • 前処理 UI/UX (2025-10-08):

    • パイプライン eye ボタンのクラッシュ修正

    • 微分オーダーの空フィールド修正

    • feature engineering の enumerate バグ修正

    • deep learning モジュールの構文エラー修正

  • UI 調整 (2025-10-07):

    • 入力データセットのレイアウト改善

    • パイプライン選択の視認性改善

    • 追加ボタン色(青→緑)

    • セクション見出しの統一

Changed

  • ドキュメント構造: 公開 docs/ とローカル .docs/ を分離

  • README 構成: 問題/FAQ を README から切り出し

  • ビルド: PyInstaller 6.16.0+ へ更新

Security

  • 型検証: パラメータ型チェックにより不正入力を抑止

  • パス検証: ファイル操作時のパス検証でディレクトリトラバーサルを抑止

[0.1.0] - 2025-10-01

Added

  • 初期アルファリリース

  • 基本前処理パイプライン

  • PCA 分析

  • 機械学習(簡易)

リリースノート

バージョン 1.0.0-alpha

本リリースは、富山大学の卒業研究として開発された最初のアルファ版です。

Status: Alpha - 機能は一通り揃っていますが、検証と改善を継続中です。

推奨:

  • 研究室

  • 学術機関

  • 手法開発・検証

非推奨:

  • 臨床診断用途(未承認)

  • 医療システム本番運用

既知の制限:

  1. 一部前処理は追加検証が必要

  2. deep learning 機能は GPU が推奨

  3. 大規模データ(>5000 スペクトル)は最適化が必要な場合あり

  4. 追加機能は今後予定

今後の機能 (v1.1.0):

  • 追加のスペクトル分離手法(NMF, ICA)

  • バッチ処理強化

  • REST API

  • CLI

  • 追加フォーマット対応(SPC, WDF)※計画中(現時点では未実装)

  • 動画チュートリアル

  • 日本語ドキュメントの完成

  • マレー語翻訳

Contributors

(整備中)