RamApp : a modern toolbox for the processing and analysis of hyperspectral imaging data

The processing and analysis of hyperspectral imaging data in various fields, such as biomedical research and material science, often necessitate custom software development or the use of specialized commercial tools. However, these options frequently present challenges, including the need for programming expertise, difficulty in use, high costs, or a combination of these factors. Consequently, researchers’ ability to efficiently perform various analyses is hindered, limiting research output and collaboration. This problem is further exacerbated by the limited computing resources available. To address these issues, RamApp was developed as a comprehensive solution. It is a free and web-based application designed to be intuitive, interactive and user-friendly, enabling researchers from diverse backgrounds to effectively process, explore and analyze hyperspectral imaging data. Its web-based nature allows access through any modern browser and operating system without necessitating a local installation or computing resources. Moreover, users can seamlessly benefit from new features and bug fixes. Supporting both popular open and commercial file formats, RamApp promotes data interoperability and provides a versatile tool for users of commercial and custom-built instruments. Easy export options for raw and processed data, as well as high-quality images, facilitate downstream analysis and publication. RamApp offers several spectral and spatial preprocessing methods and algorithms, along with various analysis and visualisation features for hyperspectral data. These include cropping, denoising, substrate identification and correction, clustering, spectral unmixing (MCR, N-FINDR) and the creation of masks and intensity maps. Although the application is primarily tailored for Raman spectroscopy data, its fundamental features also make it compatible with other kinds of hyperspectral data.

L’elaborazione e l’analisi dei dati di imaging iperspettrale, utilizzati in vari ambiti come la ricerca biomedica e la scienza dei materiali, richiedono lo sviluppo di codice e software personalizzati o alternativamente l’uso di strumenti commerciali. Tuttavia, entrambe le opzioni presentano dei limiti come la necessità di possedere competenze di programmazione, la difficoltà di utilizzo, i costi elevati o una combinazione di questi fattori. Tutto ciò limita la capacità dei ricercatori di analizzare i dati in modo efficiente, impattando direttamente sulla produttività. Inoltre, questi problemi sono aggravati dalle limitate risorse di calcolo disponibili. Per far fronte a questi ostacoli è stata sviluppata RamApp, un’applicazione web gratuita appositamente progettata per essere intuitiva, interattiva e di facile utilizzo, consentendo agli utenti di elaborare, esplorare e analizzare efficacemente dati di imaging iperspettrale. Essendo un’applicazione web, RamApp può essere utilizzata attraverso qualsiasi browser e sistema operativo senza richiedere un’installazione locale o impegnare di risorse di calcolo. Inoltre, gli utenti possono beneficiare dell’implementazione di nuove funzionalità e di correzioni di bug senza dover scaricare alcun aggiornamento software. Potendo importare immagini iperspettrali provenienti da formati aperti e proprietari, RamApp consente l’interoperabilità dei dati fornendo uno strumento versatile sia per i ricercatori che utilizzano strumenti commerciali sia per chi ha costruito su misura il proprio setup di acquisizione. L’applicazione offre diversi algoritmi di elaborazione dei dati iperspettrali a livello spaziale e spettrale, oltre a funzionalità di analisi e visualizzazione. Tra queste ci sono il croppping, il denoising, l’identificazione e rimozione del substrato, il clustering, la scomposizione spettrale (MCR, N-FINDR) e la creazione di maschere e mappe di intensità. Sebbene RamApp sia stata pensata per i dati di spettroscopia Raman, le sue caratteristiche la rendono compatibile anche con altri tipi di dati iperspettrali.