Towards automated electron microscopy image segmentation for nanoparticles of complex shape by convolutional neural networks
- In this contribution different ways are explored with the aim to generate suitable training data for ‘non-ideal’ samples using various approaches, e.g., computer-generated images or unsupervised learning algorithms such as generative adversarial networks (GANs). We used these data to train simple CNNs to produce segmentation masks of SEM images and tested the trained networks on real SEM images of complex nanoparticle samples. The novel use of CNN for the automated analysis of the size of nanoparticles of complex shape and with a high degree of agglomeration has proved to be a promising tool for the evaluation of particle size distribution on a large number of constituent particles. Further development and validation of the preliminary model, respectively larger training and validation data sets are necessary.
Autor*innen: | Vasile-Dan HodoroabaORCiD |
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Koautor*innen: | Bastian RühleORCiD |
Dokumenttyp: | Posterpräsentation |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2020 |
Organisationseinheit der BAM: | 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien |
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.2 Biophotonik | |
6 Materialchemie | |
6 Materialchemie / 6.1 Oberflächen- und Dünnschichtanalyse | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten | |
Freie Schlagwörter: | Automatisation; Convolutional neural networks; Electron microscopy; Image segmentation; Nanoparticles |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
Material | |
Material / Nano | |
Veranstaltung: | Microscopy and Microanalysis 2020 |
Veranstaltungsort: | Online meeting |
Beginndatum der Veranstaltung: | 03.08.2020 |
Enddatum der Veranstaltung: | 07.08.2020 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 17.08.2020 |
Referierte Publikation: | Nein |