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J-GLOBAL ID：202002271841396328   整理番号：20A1531854

機械学習技術の電子顕微鏡/分光画像データ解析への応用

Application of machine learning techniques to electron microscopic/spectroscopic image data analysis

著者 (4件)： MUTO Hunsuke (Nagoya Univ., Nagoya, JPN) ,  SHIGA Motoki (Gifu Univ., Gifu, JPN) ,  SHIGA Motoki (JST-PRESTO, Saitama, JPN) ,  SHIGA Motoki (RIKEN, Tokyo, JPN)
資料名： Microscopy  (Microscopy)
巻： 69  号： 2  ページ： 110-122  発行年： 2020年04月 
JST資料番号： W1384A  ISSN： 2050-5698  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・走査型透過電子顕微鏡(STEM)と分析機器の組み合わせは,材料科学において最も不可欠な分析ツールの1つ。
・情報とスペクトルの特徴を含む絡み合った画像をその個々の純粋な成分に展開するには,情報学と統計に基づく統計処理を使用する必要。
・これらのコンピュータ支援スキームまたは手法は機械学習のサブセットとして分類。
・本レビューでは,これらの展開手法の1つである非負行列因数分解を導入。
・特にSTEM,電子エネルギー損失分光法,エネルギー分散X線分光法に関連する材料の分析に関連するさまざまな問題を解決。
・本レビューは,既存の問題を克服するためのいくつかの追加戦略と,より柔軟なアプリケーションのためのより一般的なテンソル分解スキームへの拡張について説明。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *透過型走査電子顕微鏡 ,  *スペクトル画像 ,  材料科学 ,  情報科学 ,  統計解析 ,  因数分解 ,  電子エネルギー損失分光法 ,  エネルギー分散X線分光分析 ,  分解
準シソーラス用語： *分光画像 ,  情報学 ,  統計処理 ,  非負行列因数分解 ,  テンソル分解

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電子顕微鏡,イオン顕微鏡  (BD02050B) ,  その他の物理分析  (CC03014E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  電子顕微鏡 ,  分光画像 ,  データ解析 ,  応用