近年来，无损成像技术在绘画研究和保护领域取得了令人瞩目的突破，尤其是宏观X射线荧光（MA-XRF）分析技术。它以其卓越的能力帮助专家们识别颜料和分析绘画技法，为艺术家的创作过程揭示了前所未有的秘密。然而，MA-XRF技术生成的庞大而复杂的数据集，却给传统的数据分析方法带来了巨大的挑战。
意大利的研究人员最近将深度学习算法引入MA-XRF数据集的光谱分析，开发出一套全新的、令人震撼的分析方法。这项方法通过蒙特卡洛模拟生成超过50万个合成光谱，成功训练了深度学习算法，进而快速而准确地解析MA-XRF数据集中的XRF光谱，突破了传统解卷积方法的局限性。
为了验证新方法的可靠性与适用性，研究人员将其应用于意大利卡波迪蒙特博物馆展出的两幅拉斐尔画作——《父神》和《圣母玛利亚》。结果显示，这一深度学习模型不仅能够更精确地量化荧光线强度，还能有效消除传统分析方法中常见的伪影，生成更为清晰的元素分布图。与传统解卷积算法相比，新方法在处理低计数、低信噪比元素线时表现尤为卓越，能够精准分离XRF光谱中重叠的荧光线，从而更准确地识别颜料。例如，它可以轻松区分能量相近的铁（Fe）和锰（Mn）元素，以及铅（Pb）和硫（S）元素，避免了传统方法可能导致的误判。
这一研究成果标志着人工智能技术在艺术品分析领域的一次重大飞跃，为未来更高效、准确地处理MA-XRF成像技术产生的大型数据集开辟了新的思路。展望未来，研究人员计划进一步拓展该方法的应用范围，比如推断绘画的层析结构或比较不同仪器获取的光谱数据。
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