材料透過型電子顕微鏡（TEM）に向けたコントラスタイブ画像・メタデータ事前学習
arXiv cs.LG / 2026/4/29
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要点
- 本研究は、透過型電子顕微鏡（TEM）の画像の大半が未公表のまま残り、メタデータがあるにもかかわらず再利用されにくいという課題に取り組んでいます。
- 単一装置から得たHAADF-STEM画像7,330枚とメタデータを用い、画像のスタイル（見え方）と取得パラメータを結び付ける共通埋め込み空間を学習することを目的としています。
- これらの埋め込みを用いて、実験画像を異なる装置設定で撮影した場合のスタイルへ変換できる生成的なスタイル変換ネットワークを学習します。
- ネットワークの性能を評価し、物理的なノイズ除去（denoising）に本手法が役立つかを検討しています。
