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アモルファスと液体状態のTEM像を種々のフォーカスでシミュレーションによって作成し、それらをパーシステントホモロジーと機械学習を用いて識別可能か検討を行った。その結果、実効的なフォーカス範囲において正答率が85%以上であったことを報告する。

Rights:

• Creative Commons BY Attribution 4.0 International
  

Keyword: Amorphous structure, TEM image simulation, GaN, persistent homology

Date published: 2022-06-06

Publisher: Oxford University Press (OUP)

Journal:

• Microscopy (ISSN: 00220744) vol. 71 issue. 3 p. 161-168

Funding:

Manuscript type: Publisher's version (Version of record)

MDR DOI:

First published URL: https://doi.org/10.1093/jmicro/dfac008

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Updated at: 2024-07-04 16:32:11 +0900

Published on MDR: 2024-07-04 16:32:11 +0900