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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.

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Autor*innen:Vasile-Dan HodoroabaORCiD
Koautor*innen:Bastian Rühle
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
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