論文の概要: Unsupervised segmentation of irradiation$\unicode{x2010}$induced order$\unicode{x2010}$disorder phase transitions in electron microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08585v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 23:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 17:51:16.195902
• Title: Unsupervised segmentation of irradiation$\unicode{x2010}$induced order$\unicode{x2010}$disorder phase transitions in electron microscopy
• Title（参考訳）: 電子顕微鏡における照射$\unicode{x2010}$誘導秩序$\unicode{x2010}$不規則相転移の無監督セグメンテーション
• Authors: Arman H Ter-Petrosyan, Jenna A Bilbrey, Christina M Doty, Bethany E Matthews, Le Wang, Yingge Du, Eric Lang, Khalid Hattar, Steven R Spurgeon
• Abstract要約: 電子顕微鏡画像の教師なしセグメンテーション法を提案する。 画像は重なり合うチップに分割され、類似度が生成される。 次に、セグメント化法を適用してニューラルネットワーク表現を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.519253737731967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method for the unsupervised segmentation of electron microscopy images, which are powerful descriptors of materials and chemical systems. Images are oversegmented into overlapping chips, and similarity graphs are generated from embeddings extracted from a domain$\unicode{x2010}$pretrained convolutional neural network (CNN). The Louvain method for community detection is then applied to perform segmentation. The graph representation provides an intuitive way of presenting the relationship between chips and communities. We demonstrate our method to track irradiation$\unicode{x2010}$induced amorphous fronts in thin films used for catalysis and electronics. This method has potential for "on$\unicode{x2010}$the$\unicode{x2010}$fly" segmentation to guide emerging automated electron microscopes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,材料や化学系の強力な記述子である電子顕微鏡像の教師なしセグメンテーション法を提案する。 画像は重なり合うチップに分割され、類似性グラフはドメイン$\unicode{x2010}$pretrained convolutional Neural Network (CNN)から抽出された埋め込みから生成される。 次に、コミュニティ検出のためのルービン法を適用してセグメンテーションを行う。 グラフ表現は、チップとコミュニティの関係を示す直感的な方法を提供する。 本研究では,触媒および電子工学に用いられる薄膜における照射量$\unicode{x2010}$誘導アモルファスフロントを追跡する方法を示す。 この方法は"on$\unicode{x2010}$the$\unicode{x2010}$fly"セグメンテーションの可能性を秘めており、新しい自動電子顕微鏡を導く。

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