Automatic Image Segmentation and Analysis using Neural Networks
- We present a workflow for obtaining fully trained artificial neural networks that can perform automatic particle segmentations of agglomerated, non-spherical nanoparticles from electron microscopy images “from scratch”, without the need for large training data sets of manually annotated images. This is achieved by using unsupervised learning for most of the training dataset generation, making heavy use of generative adversarial networks and especially unpaired image-to-image translation via cycle-consistent adversarial networks. The whole process only requires about 15 minutes of hands-on time by a user and can typically be finished within less than 12 hours when training on a single graphics card (GPU). After training, SEM image analysis can be carried out by the artificial neural network within seconds, and the segmented images can be used for automatically extracting and calculating various other particle size and shape descriptors.
Autor*innen: | Bastian RühleORCiD, Vasile-Dan HodoroabaORCiD |
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Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2021 |
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: | Artificial Intelligence; Automated Image Analysis; Electron Microscopy; Image Segmentation; Neural Networks |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
Material | |
Material / Nano | |
Veranstaltung: | Machine Learning Workshop |
Veranstaltungsort: | Online Meeting |
Beginndatum der Veranstaltung: | 18.03.2021 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 24.03.2021 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |