論文の概要: Using convolutional neural networks for stereological characterization
of 3D hetero-aggregates based on synthetic STEM data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18523v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 22:49:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 18:07:57.785798
- Title: Using convolutional neural networks for stereological characterization
of 3D hetero-aggregates based on synthetic STEM data
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた合成STEMデータに基づく3次元ヘテロアグリゲートの立体的評価
- Authors: Lukas Fuchs, Tom Kirstein, Christoph Mahr, Orkun Furat, Valentin
Baric, Andreas Rosenauer, Lutz Maedler, Volker Schmidt
- Abstract要約: パラメトリックな3Dモデルが提示され、そこから多数の仮想ヘテロアグリゲートが生成される。
仮想構造は、仮想走査透過電子顕微鏡(STEM)画像を生成するために物理シミュレーションツールに渡される。
畳み込みニューラルネットワークは、2次元STEM画像からヘテロアグリゲートの3次元構造を予測するために訓練される。
- 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: The structural characterization of hetero-aggregates in 3D is of great
interest, e.g., for deriving process-structure or structure-property
relationships. However, since 3D imaging techniques are often difficult to
perform as well as time and cost intensive, a characterization of
hetero-aggregates based on 2D image data is desirable, but often non-trivial.
To overcome the issues of characterizing 3D structures from 2D measurements, a
method is presented that relies on machine learning combined with methods of
spatial stochastic modeling, where the latter are utilized for the generation
of synthetic training data. This kind of training data has the advantage that
time-consuming experiments for the synthesis of differently structured
materials followed by their 3D imaging can be avoided. More precisely, a
parametric stochastic 3D model is presented, from which a wide spectrum of
virtual hetero-aggregates can be generated. Additionally, the virtual
structures are passed to a physics-based simulation tool in order to generate
virtual scanning transmission electron microscopy (STEM) images. The preset
parameters of the 3D model together with the simulated STEM images serve as a
database for the training of convolutional neural networks, which can be used
to determine the parameters of the underlying 3D model and, consequently, to
predict 3D structures of hetero-aggregates from 2D STEM images. Furthermore, an
error analysis is performed to evaluate the prediction power of the trained
neural networks with respect to structural descriptors, e.g. the
hetero-coordination number.
- Abstract（参考訳）: 3Dにおけるヘテロアグリゲートの構造的特徴は、例えばプロセス構造や構造-プロパティ関係の導出に非常に興味がある。
しかし、3Dイメージング技術は時間とコストを重んじるだけでなく、実行が難しいことが多いため、2D画像データに基づくヘテロアグリゲートの特性は望ましいが、しばしば非自明である。
2次元計測から3次元構造を特徴づける問題を克服するために,機械学習と空間確率モデリングの手法を組み合わせて,後者を合成学習データの生成に利用する手法を提案する。
このようなトレーニングデータには、異なる構造化材料を合成するための時間を要する実験と、その3dイメージングを回避できるという利点がある。
より正確には、パラメトリック確率的3Dモデルを示し、そこから様々な仮想ヘテロアグリゲートを生成できる。
さらに、仮想構造を物理シミュレーションツールに渡して、仮想走査透過電子顕微鏡(STEM)画像を生成する。
シミュレーションSTEM画像とともに3Dモデルのプリセットパラメータは、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングのためのデータベースとして機能し、基礎となる3Dモデルのパラメータを決定でき、2D STEM画像からヘテロアグリゲートの3D構造を予測することができる。
さらに、トレーニングされたニューラルネットワークの構造記述子(例えばヘテロ座標数)に対する予測力を評価するためにエラー解析を行う。
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