論文の概要: High resolution functional imaging through Lorentz transmission electron
microscopy and differentiable programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04037v1
- Date: Mon, 7 Dec 2020 20:26:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 20:53:09.537732
- Title: High resolution functional imaging through Lorentz transmission electron
microscopy and differentiable programming
- Title（参考訳）: ローレンツ透過電子顕微鏡と微分可能プログラムによる高分解能機能イメージング
- Authors: Tao Zhou, Mathew Cherukara and Charudatta Phatak
- Abstract要約: Lorentz伝送電子顕微鏡は、材料の微細構造と機能特性の同時イメージングを可能にするユニークな特性評価技術です。
電子の位相シフトの解決を必要とする電子波の完全な波動関数を取得する必要があります。
本稿では,位相探索の逆問題を解くために微分可能プログラミングに基づく手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.717645818081808
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lorentz transmission electron microscopy is a unique characterization
technique that enables the simultaneous imaging of both the microstructure and
functional properties of materials at high spatial resolution. The quantitative
information such as magnetization and electric potentials is carried by the
phase of the electron wave, and is lost during imaging. In order to understand
the local interactions and develop structure-property relationships, it is
necessary to retrieve the complete wavefunction of the electron wave, which
requires solving for the phase shift of the electrons (phase retrieval). Here
we have developed a method based on differentiable programming to solve the
inverse problem of phase retrieval, using a series of defocused microscope
images. We show that our method is robust and can outperform widely used
\textit{transport of intensity equation} in terms of spatial resolution and
accuracy of the retrieved phase under same electron dose conditions.
Furthermore, our method shares the same basic structure as advanced machine
learning algorithms, and is easily adaptable to various other forms of phase
retrieval in electron microscopy.
- Abstract（参考訳）: ローレンツ透過電子顕微鏡(英語版)は、高空間分解能で材料の微細構造と機能特性を同時に撮像できるユニークな特性解析技術である。
磁化や電位などの定量的情報は、電子波の位相によって運ばれ、撮像中に失われる。
局所的な相互作用を理解し、構造-優位関係を発達させるためには、電子の位相シフトの解決を必要とする電子波の完全な波動関数を復元する必要がある(位相探索)。
本研究では, 位相探索の逆問題を解くための微分可能計画法を, 一連のデフォーカス顕微鏡画像を用いて開発した。
提案手法は強靭であり,同じ電子線量条件下で得られた位相の空間分解能および精度において, 広く用いられる「強度方程式の変換」よりも優れることを示す。
さらに,本手法は高度な機械学習アルゴリズムと同じ基本構造を持ち,電子顕微鏡における様々な位相検索に容易に適応できる。
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