Поиск наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии с помощью методов глубокого машинного обучения | Sciact - CRIS-система Института катализа

Поиск наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии с помощью методов глубокого машинного обучения Тезисы доклада

Конференция

VII Международная конференция «Знания – онтологии – теории»
07-11 окт. 2019 , Новосибирск

Сборник

Материалы VII Международной конференции «ЗНАНИЯ – ОНТОЛОГИИ – ТЕОРИИ»
Сборник, Институт Математики им. С. Л. Соболева СО РАН. Новосибирск.2019. 440 c. РИНЦ

Вых. Данные

Год: 2019, Страницы: 395-396 Страниц : 2

Ключевые слова

распознавание образов, глубокие нейронные сети, сканирующая туннельная микроскопия, наночастицы

Авторы

Окунев А.Г. ^1,2 , Нартова А.В. ^2,1 , Матвеев А.В. ^1,2

Организации

1	Новосибирский государственный университет, г. Новосибирск, 630090, Россия
2	Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН, г. Новосибирск, 630090, Россия

Информация о финансировании (2)

1	Федеральное агентство научных организаций России	0303-2016-0001
2	Министерство образования и науки Российской Федерации

В работе представлены результаты применения методов глубокого обучения для автоматического поиска платиновых наночастиц, нанесенных на высокоориентированный пиролитический графит (ВОПГ), на изображениях, которые получены методом сканирующей туннельной микроскопии (СТМ). В работе использовалась нейронная сеть CascadeRCNN. Обучение проходило на массиве данных, содержащих 10 СТМ-изображений с 1918 наночастицами. Для верификации использовали 5 изображений с 2052 наночастицами. В результате, обученная нейронная сеть способна распознавать наночастицы с точностью 50,8 %. Наночастицы указываются как четкие контуры, что необходимо для дальнейшей обработки результатов. Проведено сравнение полученных результатов с результатами использования других программных продуктов. Показано преимущество применения методов глубокого машинного обучения для автоматического поиска частиц.

О.А.Г. , Нартова А.В. , Матвеев А.В.
Поиск наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии с помощью методов глубокого машинного обучения
В сборнике Материалы VII Международной конференции «ЗНАНИЯ – ОНТОЛОГИИ – ТЕОРИИ». – Институт Математики им. С. Л. Соболева СО РАН., 2019. – C.395-396. РИНЦ

РИНЦ:

42432059&

Пока нет цитирований