[22p-M206-1~16] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[22p-M206-13] スパースコーディングを用いた生体試料の電子線ホログラフィー（計算機シミュレーションによる評価）

〇山本 和生¹、穴田 智史¹、高辻 摩希子¹、野村 優貴¹、平山 司¹ (1.JFCC)

キーワード：機械学習、スパースコーディング、電子線ホログラフィー

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。