研究課題
若手研究
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。
電子顕微鏡
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。