論文の概要: Image Segmentation using U-Net Architecture for Powder X-ray Diffraction Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16186v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 21:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 17:57:25.096583
• Title: Image Segmentation using U-Net Architecture for Powder X-ray Diffraction Images
• Title（参考訳）: 粉末x線回折像に対するu-netアーキテクチャを用いた画像分割
• Authors: Howard Yanxon, Eric Roberts, Hannah Parraga, James Weng, Wenqian Xu, Uta Ruett, Alexander Hexemer, Petrus Zwart, Nickolas Schwarz
• Abstract要約: 実験X線回折(XRD)画像中のアーティファクトを同定する手法を提案する。 提案手法は、可変U-Netなどのディープラーニング畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、人工物を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.158892656603214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific researchers frequently use the in situ synchrotron high-energy powder X-ray diffraction (XRD) technique to examine the crystallographic structures of materials in functional devices such as rechargeable battery materials. We propose a method for identifying artifacts in experimental XRD images. The proposed method uses deep learning convolutional neural network architectures, such as tunable U-Nets to identify the artifacts. In particular, the predicted artifacts are evaluated against the corresponding ground truth (manually implemented) using the overall true positive rate or recall. The result demonstrates that the U-Nets can consistently produce great recall performance at 92.4% on the test dataset, which is not included in the training, with a 34% reduction in average false positives in comparison to the conventional method. The U-Nets also reduce the time required to identify and separate artifacts by more than 50%. Furthermore, the exclusion of the artifacts shows major changes in the integrated 1D XRD pattern, enhancing further analysis of the post-processing XRD data.
• Abstract（参考訳）: 科学研究者は、高エネルギー粉末X線回折(XRD)技術を用いて、充電可能な電池材料などの機能デバイスにおける材料の結晶構造を調べる。 実験XRD画像中のアーティファクトを識別する手法を提案する。 提案手法では,チューニング可能なu-netなど,ディープラーニング畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いてアーチファクトを識別する。 特に、予測されたアーティファクトは、全体正の正の率またはリコールを用いて、対応する基底真理(手動で実装)に対して評価される。 その結果、u-netはトレーニングに含まれないテストデータセット上で92.4%という高いリコール性能を実現でき、従来の方法と比較して平均的な偽陽性率を34%削減できた。 U-Netsはまた、アーティファクトの識別と分離に要する時間を50%以上削減している。 さらに, アーティファクトの排除は, 統合された1次元XRDパターンに大きな変化を示し, 後処理のXRDデータのさらなる解析を促進する。

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