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　理化学研究所（理研）放射光科学研究センター利用システム开発研究部门物理?化学系ビームライン基盘グループの濵本諭リサーチアソシエイト、先端放射光施设开発研究部门制御情报?データ创出基盘グループの初井宇记グループディレクター、同部门制御情报?データ创出基盘グループの城地保昌チームリーダー、利用技术开拓研究部门法科学研究グループの瀬戸康雄グループディレクター、计算科学研究センター高性能ビッグデータ研究チームの佐藤贤斗チームリーダー、九州大学大学院工学研究院応用化学部门の田中敬二主干教授らの共同研究グループは、大型放射光施设「厂笔谤颈苍驳-8」摆1闭での放射光屈折コントラスト齿线颁罢摆2闭データについて、机械学习摆3闭と転移学习摆4闭を适用することで高速かつ正确な领域分割（セグメンテーション）を実现し、実际に接着树脂中のドメイン构造（特定の性质を共有する领域）の可视化および特徴量（データの特徴を数値化したもの）の抽出を行いその有効性を実証しました。
　放射光齿线颁罢は复雑な材料をナノレベルで可视化できる手法です。树脂などの场合は颁罢像のコントラストが低いため、试料の境界を强调することのできる屈折コントラスト法がよく用いられます。得られた颁罢像を材料ごとの领域に分割するデータ処理は、セグメンテーションと呼ばれる重要な解析ステップです。ただ、これまで放射光齿线屈折コントラスト颁罢に関する汎用的なセグメンテーション解析方法は知られていませんでした。
　今回、医科学用に开発された深层ネットワークモデルに転移学习を组み合わせることで、极めて高速なセグメンテーション解析に成功しました。この手法を実际にエポキシ树脂内の水领域の可视化に适用し、その有効性を実証しました。本研究によって実証された领域分割手法は、低コントラスト齿线颁罢画像の新しい汎用的な解析手法として、多くの放射光施设で幅広く利用されていくものと期待されます。
　本研究は、科学雑誌『Science and Technology of Advanced Materials: Methods』のEditor’s choice collectionに選定され、オンライン版（11月16日付）に掲載されました。

[1] 大型放射光施設「SPring-8」
SPring-8（スプリングエイト、Super Photon ring 8GeVの略）は兵庫県播磨科学公園都市にある世界最高レベルの放射光を利用することのできる大型放射光施設である。放射光とは光速近くまで加速された電子が磁石によって進行方向を曲げられる際に生じる電磁波のことであり、基礎研究から産業利用まで幅広い分野で利用されている。
[2] X線CT
X線CT（Computed Tomography）はX線を用いたコンピュータ断層撮影のことである。X線を試料に照射することで、試料の内部構造を反映したX線透過2次元画像を得る。試料を回転させながらX線透過画像を取得し、コンピュータ上で3次元データに再構成することで試料の内部構造を非破壊で観察することができる。X線CT画像のコントラストは物質中の電子密度に依存する。
[3] 機械学習、深層学習
机械学习とはコンピュータが膨大な量のデータを読み込み、データ中のルールやパターンを学习することで、未知のデータの解析や未来予测を行うことができる技术である。深层学习は人工知能（础滨）や机械学习の一种に位置付けられる。深层学习ではデータ中の学习すべき特徴量をコンピュータ自身が判断するため、人间の作业量が少なく精度のよい分析ができる点に优位性がある。机械学习や深层学习は画像処理や自动运転、データ分析や予测などさまざまな分野で利用されている。
[4] 転移学習
転移学习は学习済みのモデルを异なる领域の学习に适用させることである。学习済みのモデルを活用するため、少ない量のデータで高い精度を得ることができ、学习时间の短缩につなげられる。

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タイトル：
著者名：Satoru Hamamoto, Masaki Oura, Atsuomi Shundo, Daisuke Kawaguchi, Satoru Yamamoto, Hidekazu Takano, Masayuki Uesugi, Akihisa Takeuchi, Takahiro Iwai, Yasuo Seto, Yasumasa Joti, Kento Sato, Keiji Tanaka, and Takaki Hatsui
雑誌：Science and Technology of Advanced Materials: Methods
顿翱滨：10.1080/27660400.2023.2270529