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

使用实时特征空间滤波技术的小信号测量创新

• 批准号: 22K18968
• 负责人: 渡邉 信嗣
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: Kanazawa University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18968/
• 关键词: 特徴空間フィルタ; 微小電流計測; 走査型イオン伝導顕微鏡; 走査型プローブ顕微鏡; デノイズ; 特徴量エンジニアリング; 高速処理

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。

In this study, the signal-to-noise ratio (SNR) improvement of SICM measurement and the high-speed performance improvement of SICM are demonstrated for the design of SICM for feature space. The SICM measurement signal is measured by a small current probe. The sound is mixed with the current detector. The characteristics of the signal structure and the high-speed detection are selected, and the signal structure and the classifier are designed. The SICM measurement of the classifier is possible when the FPGA is installed. To create a classifier, we need to evaluate and adjust the performance of the classifier. In addition, the SICM measurement method can be used to measure the signal of the moment, and the signal of the moment can be used to measure the sound of the moment. For example, if a user is unable to identify a target, the user can identify the target. Results of performance comparison of classifier and receiver methods, SNR low, classifier and receiver methods high A party, SNR high status, classifier to the method, see the difference In case of high-speed detection, signal transformation is necessary for high-speed detection, current detection band is increased, SNR is small, and this study proposes a classifier for high-speed detection.

项目成果

高速走査型イオン伝導顕微鏡による 生細胞表層ナノ力学動態の可視化

使用高速扫描离子传导显微镜观察活细胞表面的纳米力学动力学

• 发表时间: 2022
• 作者: 岩泉 滉樹;柴田 恭幸;守友 浩;Nobuyuki Ishida;Tomi Ohtsuki;渡邉信嗣
• 通讯作者: 渡邉信嗣

SICMを用いたがん細胞の評価

使用 SICM 评估癌细胞

• 发表时间: 2022
• 作者: Uedono Akira;Tanaka Ryo;Takashima Shinya;Ueno Katsunori;Edo Masaharu;Shima Kohei;Kojima Kazunobu;Chichibu Shigefusa F.;Ishibashi Shoji;Tomi Ohtsuki;石田 暢之;渡邉信嗣
• 通讯作者: 渡邉信嗣

高速走査型イオン伝導顕微鏡の開発とその応用

高速扫描离子传导显微镜的研制及其应用

• 发表时间: 2023
• 作者: 佐々木由比;鎌戸寛之;南豪;渡邉信嗣
• 通讯作者: 渡邉信嗣

高速SICMのための超低雑音広帯域トランスインピーダンスアンプの開発

高速SICM超低噪声宽带跨阻放大器的研制

• 发表时间: 2023
• 作者: 亀井 翔天;渡邉 信嗣
• 通讯作者: 渡邉 信嗣

特徴空間フィルタによる走査型プローブ顕微鏡計測の信号雑音比の改善

使用特征空间滤波器提高扫描探针显微镜测量的信噪比

• 发表时间: 2022
• 作者: 辰田 貴哉;渡邉 信嗣
• 通讯作者: 渡邉 信嗣