2022 年度研究成果報告書

深層学習による超解像SEM画像を用いたナノ構造高解像度三次元解析

研究課題

研究課題/領域番号	20K15139
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分28030:ナノ材料科学関連
研究機関	一般財団法人ファインセラミックスセンター
研究代表者	吉田竜視一般財団法人ファインセラミックスセンター, その他部局等, 上級技師 (50595725)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	SEM / 深層学習 / SRGAN
研究成果の概要	深層学習の一種であるSRGANを用いて走査型電子顕微鏡(SEM)画像の超解像を検討した。教師画像の枚数による出力結果のばらつき、epoch数による学習深度の違い、用いる教師画像の種類や低解像度画像の解像度の違いによって出力される超解像画像に明確な違いがあり、深層学習をSEM画像に適用する上でのメリット・デメリットの明確化ができた。
自由記述の分野	電子顕微鏡
研究成果の学術的意義や社会的意義	走査型電子顕微鏡(SEM)画像への深層学習を用いた超解像技術の適用事例の報告は少なく、本研究で得られた成果は今後のSEMおよび透過型電子顕微鏡(TEM)画像を含めた、顕微鏡画像全般に対する超解像技術の適用検討の一助となる。