| Project/Area Number |
22K18968
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 29:Applied condensed matter physics and related fields
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
Shinji Watanabe 金沢大学, ナノ生命科学研究所, 准教授 (70455864)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 特徴空間フィルタ / 走査型プローブ顕微鏡 / 微小電流計測 / 走査型イオン伝導顕微鏡 / デノイズ / 特徴量エンジニアリング / 高速処理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では従来限界を超える信号雑音比の改善を可能とする、特徴空間を利用した高速デノイズ手法を開発することを目指す。特徴空間の演算を高速化することで高速信号処理系に適応可能なデノイズ手法の枠組みを開発する。また、開発した手法を微小信号を扱う高速ナノ計測法に実装し、信号雑音比の制限によって従来捉えること ができなかった物理現象を計測することで有用性を実証する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we designed and implemented a feature space filter based on machine learning for Scanning Ion Conductance Microscopy (SICM). This filter significantly improved the signal-to-noise ratio (SNR) and data throughput of SICM measurements. By employing the filter to accurately read and classify signal and noise information, we successfully enhanced the SNR. We demonstrated that this method is particularly effective in low SNR conditions compared to existing filtering techniques. However, the current model requires complex parameter adjustments due to its high degree of freedom in classifier configuration. Moving forward, it will be necessary to develop algorithms that simplify these parameter adjustments.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
高速なフィードバック処理かつ微小信号の扱いが必須なシステムにおいて、フィルタ性能の向上は大きな課題である。本研究は、走査型プローブ顕微鏡（SPM）をこのようなシステムとして取り上げ、本研究でデザインしたデジタルフィルタが有用であることを示すことに成功した。ノイズと信号の情報を物理計測のモデルを用いて分類する本研究のフィルタ設計手法は幅広く応用できるものであり、汎用性が高い技術を開発できたと考えている。
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