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[18p-E302-8] 散乱光輝度情報に基づく液中ナノ粒子の形状分類の検討
キーワード:ナノ粒子、深層学習、散乱光
液中1粒子計測技術Nano Tracking Analysis (NTA)でのより多岐に渡る性状情報の取得を目指し, 深層学習解析を用いて更なる物性情報を取得することを試みる. ナノ粒子による散乱光が粒子形状の影響を受けることに基づき, 2種類の形状のナノ粒子から輝度情報を抽出し深層学習を用いて形状分類を行う. LSTMモデルを用いて液中ナノ粒子マルチパラメトリック解析の可能性について議論する.