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J-GLOBAL ID：202202218262896653   整理番号：22A0476478

STEMのためのサブサンプリングイメージング:再構成パラメータ精密化による画像速度,分解能および精度の最大化【JST・京大機械翻訳】

Sub-Sampled Imaging for STEM: Maximising Image Speed, Resolution and Precision Through Reconstruction Parameter Refinement

著者 (9件)： Nicholls Daniel (Department of Mechanical, Materials and Aerospace Engineering, University of Liverpool, Liverpool, L69 3GH, United Kingdom) ,  Wells Jack (Distributed Algorithms Centre for Doctoral Training, University of Liverpool, Liverpool, L69 3GH, United Kingdom) ,  Stevens Andrew (OptimalSensing LLC, Southlake, TX 76092. USA) ,  Zheng Yalin (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, L7 8TX, United Kingdom) ,  Castagna Jony (UKRI-STFC Hartree Centre, Daresbury Laboratory, Warrington, WA4 4AD, United Kingdom) ,  Browning Nigel D. (Department of Mechanical, Materials and Aerospace Engineering, University of Liverpool, Liverpool, L69 3GH, United Kingdom) ,  Browning Nigel D. (Physical and Computational Science Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA 99352, USA) ,  Browning Nigel D. (Sivananthan Laboratories, 590 Territorial Drive, Bolingbrook, IL 60440. USA) ,  Browning Nigel D. (The Faraday Institution, Quad One, Harwell Science and Innovation Campus, Didcot OX11 0RA, United Kingdom)
資料名： Ultramicroscopy  (Ultramicroscopy)
巻： 233  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0972A  ISSN： 0304-3991  CODEN： ULTRD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 走査型透過電子顕微鏡(STEM)における画像取得中のサブサンプリングは,収集の全体的な速度を増加させるための手段を提供し,同時に,線量率および試料へ送達された線量の重複を制御する効率的な方法を提供することを示した。本論文では,サブサンプル画像を再構成するのに用いるパラメータを特異的に論じ,ベータプロセス因子分析(BPFA)方法論を用いて修復へのそれらの効果を強調した。主制御パラメータの選択は,最終修復画像の分解能,精度および感度に有意な影響を及ぼし,ここでは,STEMにおける任意の画像に対してこれらのパラメータを最適化できる方法を実証した。本研究の部分として,オープンソースコードと使用に関するチュートリアルへのリンクも提供し,これらのパラメータを任意のデータセットに対してテストできる。STEMにおける高速サブサンプル画像に必要なハードウェアと結合したとき,この手法はビーム感受性材料および動的プロセスイメージングに対して重要な意味を持つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  線量率 ,  分解能 ,  感受性 ,  *画像処理 ,  放射線量 ,  再構成 ,  因子分析 ,  ハードウェア ,  精密化
準シソーラス用語： *サブサンプリング ,  画像入力 ,  制御パラメータ ,  オープンソース ,  動的プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： STEM ,  再構成 ,  パラメータ ,  精密化 ,  分解能 ,  最大化