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J-GLOBAL ID：202402258309889123   整理番号：24A0685745

敵対的生成ネットワークを活用した二相組織鋼の二次元断面像からの三次元組織生成

3D microstructure generation based on three slice images of dual-phase steels using Generative Adversarial Network

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著者 (7件)： 杉浦圭哉 (名古屋大 大学院) ,  陳達徳 (名古屋大 大学院) ,  孫飛 (名古屋大 大学院) ,  足立吉隆 (名古屋大 大学院) ,  小川登志男 (名古屋大 大学院) ,  小川登志男 (愛知工大) ,  渡邊育夢 (物質・材料研究機構)
資料名： 材料とプロセス(CD-ROM)  (Current Advances in Materials and Processes (CD-ROM))
巻： 37  号： 1  ページ： ROMBUNNO.178  発行年： 2024年03月01日 
JST資料番号： X0994B  ISSN： 1882-8922  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ミクロ組織の3D形態解析を目的に,従来手法に比べ短時間に任意の大きさで大量の3D組織取得が可能な敵対的生成ネットワーク(GAN)手法を開発。
・フェライト(F),マルテンサイト(M)二相の等方性,異方性の2組織を対象にシリアルセクショニング(SS)で得た連続断層像でF,M領域を区分し3D組織を再構築。
・次に上記SS-3D画像の3次元各断面像をGANに学習させ3D組織を生成(GAN-3D)させ,両者を3D計量形態解析し,GANの再現精度を検証。
・2組織のM体積率,粒子数に加え個別粒子の特徴量もSS-3DとGAN-3D間で一致することを確認し,等方,異方いずれでも高精度の3D組織生成が可能と判断。

シソーラス用語： *人工知能 ,  ニューラルネットワーク ,  *二相鋼 ,  立体画像 ,  *画像再構成 ,  三次元 ,  フェライト組織 ,  マルテンサイト ,  等方性 ,  異方性 ,  トモグラフィー ,  解析 ,  体積率 ,  数 ,  情報 ,  モルフォロジー ,  断層画像 ,  粒子 ,  形態解析 ,  *敵対的生成ネットワーク ,  特徴量 ,  粒子数
準シソーラス用語： 3次元画像再構成

分類 (1件)： 変態組織,加工組織  (WB01030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 敵対的生成ネットワーク ,  活用 ,  組織 ,  断面像 ,  組織生成