論文の概要: Nano1D: An accurate Computer Vision software for analysis and
segmentation of low-dimensional nanostructures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15319v3
- Date: Sun, 10 Dec 2023 19:46:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:24:17.563598
- Title: Nano1D: An accurate Computer Vision software for analysis and
segmentation of low-dimensional nanostructures
- Title（参考訳）: Nano1D:低次元ナノ構造の解析とセグメンテーションのための正確なコンピュータビジョンソフトウェア
- Authors: Ehsan Moradpur-Tari (1), Sergei Vlassov (1,2), Sven Oras (1,2), Mart
Ernits (1), Elyad Damerchi (1), Boris Polyakovc (3), Andreas Kyritsakis (1),
and Veronika Zadin (1) ((1) Institute of Technology, University of Tartu,
Nooruse 1, 50411 Tartu, Estonia (2) Institute of Physics, University of
Tartu, W. Ostwaldi 1, 50411 Tartu, Estonia (3) Institute of Solid State
Physics, University of Latvia, Kengaraga street 8, LV-1063 Riga, Latvia)
- Abstract要約: Nano1Dという名前のこのモデルは、事前処理、セグメンテーション、重なり合う物体と幾何学的測定の4つのステップを持っている。
長さや平均直径などの幾何学的特徴を分割し分析することに成功した。
モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度で分割して解析できることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nanoparticles in microscopy images are usually analyzed qualitatively or
manually and there is a need for autonomous quantitative analysis of these
objects. In this paper, we present a physics-based computational model for
accurate segmentation and geometrical analysis of one-dimensional deformable
overlapping objects from microscopy images. This model, named Nano1D, has four
steps of preprocessing, segmentation, separating overlapped objects and
geometrical measurements. The model is tested on SEM images of Ag and Au
nanowire taken from different microscopes, and thermally fragmented Ag
nanowires transformed into nanoparticles with different lengths, diameters, and
population densities. It successfully segments and analyzes their geometrical
characteristics including lengths and average diameter. The function of the
algorithm is not undermined by the size, number, density, orientation and
overlapping of objects in images. The main strength of the model is shown to be
its ability to segment and analyze overlapping objects successfully with more
than 99% accuracy, while current machine learning and computational models
suffer from inaccuracy and inability to segment overlapping objects. Benefiting
from a graphical user interface, Nano1D can analyze 1D nanoparticles including
nanowires, nanotubes, nanorods in addition to other 1D features of
microstructures like microcracks, dislocations etc.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像のナノ粒子は通常、質的または手作業で分析され、これらの物体の自律的定量分析が必要となる。
本稿では、顕微鏡画像から1次元の変形可能な重なり合う物体の正確なセグメンテーションと幾何解析のための物理計算モデルを提案する。
このモデルはNano1Dと呼ばれ、前処理、セグメンテーション、重なり合う物体と幾何学的測定の4つのステップを持つ。
このモデルは、異なる顕微鏡から採取したAgおよびAuナノワイヤのSEM画像と、異なる長さ、直径、人口密度のナノ粒子に熱分解されたAgナノワイヤを用いて試験された。
長さや平均直径などの幾何学的特徴を分割し分析することに成功した。
アルゴリズムの機能は、画像内のオブジェクトのサイズ、数、密度、方向、重なりによって損なわれない。
モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度でセグメント化および解析し、一方、現在の機械学習と計算モデルは、重なり合うオブジェクトをセグメント化できない不正確さに悩まされている。
グラフィカルなユーザインタフェイスから得られるNano1Dは、ナノワイヤ、ナノチューブ、ナノロッドなどの1Dナノ粒子を分析できる。
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