研究課題
研究活動スタート支援
走査透過電子顕微鏡法（STEM）によってその場観察にも適用できるような高速撮像を行うと，STEM特有のノイズや像ひずみが生じる．このことから，事実上，STEMをその場観察に用いることは不可能であった．本研究では，STEMによる高速撮像に伴う像ひずみ補正アルゴリズムを開発すると共に，深層学習によるノイズ除去を行った．更に，このように開発された画像処理手法をTEM内その場観察にも適用し，本手法の汎用性を示した．
金属材料
STEMはTEMで扱える範囲よりも厚い試料を観察可能である等，広く用いられているTEMよりも優れた点が多いものの，高速撮像には不向きであったことから，これまでその場観察に用いられることは少なかった．本研究で開発した手法によって，高速かつ高品質な像取得が可能となり，STEMを用いたその場観察をより実用化に近づけられた．今後，ナノスケールにおける動的な現象の解明に貢献し得ると考えられる．
