リアルタイム特徴空間フィルタ技術による微小信号計測の革新

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本研究では、リアルタイムデータ処理が重要である走査型プローブ顕微鏡技術の一種である走査型イオン伝導顕微鏡（SICM）に対して特徴空間フィルタを設計し、設計したフィルタが SICM 計測データの 信号雑音比（SNR）の改善および SICM の高速走査性能の向上に有効であるかどうか検証した。SICM 計測において信号はガラスナノピペット探針で測定する微小な電流変化である。雑音は主として探針や電流検出器から混入する。信号と雑音の物理モデルを構築し、高速走査に適する特徴量を選定し、雑音中の信号を探すように学習させることで分類器を設計した。作成した分類器をフィールドプログラマブルゲートアレイ（ FPGA） に実装し、リアルタイムの SICM 計測を可能とした。作成した分類器に対して性能を数値計算により評価して再調整するモデルを構築し、性能向上をはかった。従来手法を用いて適切な SICM 計測を行うには、サンプリングした瞬間の信号レベルが雑音レベルを十分に超えることが要求される。これに対して特徴空間フィルタを備えた分類器は、サンプリングした瞬間の値ではなく、信号変化の履歴から適切な信号変化を推定するという違いがある。分類器と従来手法との性能比較の結果、SNR が低い状況では、分類器は従来手法よりも極めて高い性能を示すことがわかった。一方、SNR が高い状況では、分類器と従来手法に顕著な差が見られなかった。高速走査を行う場合、信号変化を高速で捉える必要があり、電流検出帯域の増加によって SNR は小さくなってしまうことを考慮すれば、本研究で提案する分類器によるフィルタリング手法は、SICM の高速走査において有用であることがわかった。