論文の概要: Deep learning assisted high resolution microscopy image processing for phase segmentation in functional composite materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01928v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 21:50:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:12:18.246480
• Title: Deep learning assisted high resolution microscopy image processing for phase segmentation in functional composite materials
• Title（参考訳）: 機能性複合材料における位相セグメンテーションのためのディープラーニング支援高分解能顕微鏡画像処理
• Authors: Ganesh Raghavendran, Bing Han, Fortune Adekogbe, Shuang Bai, Bingyu Lu, William Wu, Minghao Zhang, Ying Shirley Meng,
• Abstract要約: 本研究は、トレーニングされたU-Netセグメンテーションモデルを用いて、生高分解能電子顕微鏡(TEM)画像から成分と位相セグメンテーションを検出する新しいワークフローを提案する。 開発したモデルでは、成分の検出と位相セグメンテーションの迅速化が可能であり、広範囲なTEM画像の精査に伴う時間的・認知的要求を低減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.01747783558987
• License:
• Abstract: In the domain of battery research, the processing of high-resolution microscopy images is a challenging task, as it involves dealing with complex images and requires a prior understanding of the components involved. The utilization of deep learning methodologies for image analysis has attracted considerable interest in recent years, with multiple investigations employing such techniques for image segmentation and analysis within the realm of battery research. However, the automated analysis of high-resolution microscopy images for detecting phases and components in composite materials is still an underexplored area. This work proposes a novel workflow for detecting components and phase segmentation from raw high resolution transmission electron microscopy (TEM) images using a trained U-Net segmentation model. The developed model can expedite the detection of components and phase segmentation, diminishing the temporal and cognitive demands associated with scrutinizing an extensive array of TEM images, thereby mitigating the potential for human errors. This approach presents a novel and efficient image analysis approach with broad applicability beyond the battery field and holds potential for application in other related domains characterized by phase and composition distribution, such as alloy production.
• Abstract（参考訳）: バッテリー研究の分野では、複雑な画像を処理し、関連するコンポーネントを事前に理解する必要があるため、高解像度の顕微鏡画像の処理は難しい課題である。 近年, 画像解析における深層学習手法の利用が注目されている。 しかし, 複合材料中の相と成分を検出するための高分解能顕微鏡画像の自動解析は, 未探索領域である。 本研究は、トレーニングされたU-Netセグメンテーションモデルを用いて、生高分解能電子顕微鏡(TEM)画像から成分と位相セグメンテーションを検出する新しいワークフローを提案する。 開発したモデルは、成分の検出と位相分割の迅速化を実現し、広範囲にわたるTEM画像の精査に伴う時間的・認知的要求を低減し、人間のエラーの可能性を軽減できる。 本手法では, 電池分野を超えて広い適用性を有する新規かつ効率的な画像解析手法を提案するとともに, 合金製造などの相および組成分布を特徴とする他の領域への応用の可能性を示す。

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