[22p-M206-1~16] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[22p-M206-13] Electron Holography of Biological Sample with Sparse Coding (Evaluation by Computer Simulation)

〇KAZUO YAMAMOTO¹, SATOSHI ANADA¹, MAKIKO TAKATSUJI¹, YUKI NOMURA¹, TSUKASA HIRAYAMA¹ (1.JFCC)

Keywords:Machine Learning, Sparse Coding, Electron Holography

機械学習による高度画像解析手法の一つである「スパースコーディング（SC）」は、電子顕微鏡計測インフォマティクスを推進する有効な技術である。今回、複雑なパターンを持つ生体試料を電子線ホログラフィーで観察することを念頭に、この手法がどの程度効果的かを計算機シミュレーションにより調査した。その結果、複雑なパターンを持つ生体試料の画像でも、電子線ホログラムとして撮影すれば、SCの効果によりランダムなノイズを大きく低減できることがわかった。