論文の概要: Geometric Analysis of Magnetic Labyrinthine Stripe Evolution via U-Net Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11485v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 00:23:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.105981
• Title: Geometric Analysis of Magnetic Labyrinthine Stripe Evolution via U-Net Segmentation
• Title（参考訳）: U-Netセグメンテーションによる磁気ラビリンのStripe進化の幾何学的解析
• Abstract要約: ラビリンチンストライプパターンは多くの物理系で一般的であるが、その長距離秩序の欠如は定量的な特徴付けを困難にしている。 ビスマスドープしたイットリウム鉄ガーネット (Bi:YIG) 薄膜の磁場アニールプロトコルによる変化について検討した。 付加的な白色ガウス雑音やSimplex雑音などの合成劣化を訓練したU-Netディープラーニングモデルにより、実験用磁気光学画像のロバストなセグメンテーションが可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Labyrinthine stripe patterns are common in many physical systems, yet their lack of long-range order makes quantitative characterization challenging. We investigate the evolution of such patterns in bismuth-doped yttrium iron garnet (Bi:YIG) films subjected to a magnetic field annealing protocol. A U-Net deep learning model, trained with synthetic degradations including additive white Gaussian and Simplex noise, enables robust segmentation of experimental magneto-optical images despite noise and occlusions. Building on this segmentation, we develop a geometric analysis pipeline based on skeletonization, graph mapping, and spline fitting, which quantifies local stripe propagation through length and curvature measurements. Applying this framework to 444 images from 12 annealing protocol trials, we analyze the transition from the "quenched" state to a more parallel and coherent "annealed" state, and identify two distinct evolution modes (Type A and Type B) linked to field polarity. Our results provide a quantitative analysis of geometric and topological properties in magnetic stripe patterns and offer new insights into their local structural evolution, and establish a general tool for analyzing complex labyrinthine systems.
• Abstract（参考訳）: ラビリンチンストライプパターンは多くの物理系で一般的であるが、その長距離秩序の欠如は定量的な特徴付けを困難にしている。 ビスマスドープしたイットリウム鉄ガーネット (Bi:YIG) 薄膜の磁場アニーリングプロトコルにおけるそのようなパターンの進化について検討した。 付加的な白色ガウスノイズやSimplexノイズなどの合成劣化を学習したU-Net深層学習モデルは、ノイズや閉塞にもかかわらず実験用磁気光学画像のロバストなセグメンテーションを可能にする。 このセグメンテーションに基づいて,スケルトン化,グラフマッピング,スプラインフィッティングに基づく幾何学的解析パイプラインを構築し,長さおよび曲率測定による局所ストライプ伝播の定量化を行う。 このフレームワークを12のアニールプロトコル試行から44の画像に適用し、より並列でコヒーレントなアニール状態への遷移を分析し、フィールドの極性に関連する2つの異なる進化モード(タイプAとタイプB)を同定する。 本研究は, 磁気ストライプパターンの幾何学的および位相的特性を定量的に解析し, 局所的な構造変化に関する新たな知見を提供し, 複雑なラビリン系解析のための汎用ツールを確立した。

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