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

Поиск наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии с помощью методов глубокого машинного обучения Доклады на конференциях

Язык

Русский

Тип доклада

Устный

Конференция

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

Авторы

Окунев Алексей Григорьевич ^1,2 , Нартова Анна Владимировна ^2,1 , Матвеев Андрей Викторович ^1,2

Организации

1	Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
2	Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН

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.

Окунев А.Г. , Нартова А.В. , Матвеев А.В.
Поиск наночастиц на изображениях сканирующей зондовой микроскопии с помощью методов глубокого машинного обучения
VII Международная конференция «Знания – онтологии – теории» 07-11 окт. 2019