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:
一部前処理は追加検証が必要
deep learning 機能は GPU が推奨
大規模データ(>5000 スペクトル)は最適化が必要な場合あり
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)