細胞内微細構造のSEM反射電子像の高解像化のための画像処理法の開発

细胞内微结构高分辨率SEM背散射电子图像图像处理方法的开发

• 批准号: 22K12808
• 负责人: 田中 成泰
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Chubu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12808/
• 关键词: 最大エントロピー法; 走査型電子顕微鏡; 反射電子像; SEM; 画像修復

走査電子顕微鏡（SEM）の反射電子像は、組成を反映した像コントラストが得られ、また試料作製が比較的容易なため、細胞の断面観察など医学・生物学分野で盛んに利用されている。しかし、反射電子像は、試料内で散乱され表面から飛び出してきた電子を使って像を描くため、散乱による広がりの分だけ像がボケる。特に生物試料は原子番号が小さいので、ボケの程度が大きい。また、実際の反射電子像にはノイズも加わり、解像度はさらに低下する。本研究では、反射電子像の解像度を向上させるための最大エントロピー法（MEM）に基づく新たな手法の開発を目指している。本手法は、医学・生物学試料のSEM反射電子像を対象とするが、本研究での具体的な適用対象としては、ヒト胎児腎細胞（HEK293T）のSEM反射電子像とする。今年度は、ボケの原因である試料中の電子散乱の広がりをGeant4を用いたモンテカルロシミュレーションを使って計算する予定であった。しかし、本研究に関連した分野でノイズ除去の新しい手法（Total Variation Regularization（TVR法））が発表され、この可能性について検討する必要が出てきたため先にノイズ除去について検討した。Matlabを用いてTVR法のスクリプトを作成、モデル像を用いてノイズ除去の効果を確認している。次に、Matlabを用いてMEMのスクリプトを作成した。ノイズやボケの程度の異なる様々なモデル像についてMEMを適用し、画像修復の程度を検証した。この結果、良い修復画像を得るには、点広がり関数を正確に見積もることが必要であること、実際のノイズの性質がMEMで扱うノイズの統計的性質に一致することが必要であることを確認した。

The reflection electron image of electron microscope (SEM) is easy to be examined, and the composition of the reflection electron image is easy to be obtained. The sample preparation is easy to compare, and the section of cells is examined. The application of SEM in medicine and biology is very important. The reflection electron image is scattered on the surface of the sample, and the electron image is scattered on the surface of the sample. Special biological samples have atomic numbers ranging from small to large. The reflection electron image is very low in resolution. In this study, the resolution of reflected electron images is improved, and the maximum resolution method (MEM) is developed. This method is applicable to SEM reflected electron images of medical and biological samples, and to SEM reflected electron images of fetal kidney cells (HEK 293T). This year, the reason for the occurrence of electron scattering in the sample was determined by the calculation of electron scattering in the sample. In this study, a new method of Total Variation Regularization (TVR) was developed to investigate the possibility of the problem. Use Matlab to create and remove the TVR method. Second, Matlab can be used to create the MEM file. The difference between the degree of image restoration and the application of MEM in the image restoration is verified. The result is that the number of points is correct. The number of points is correct. The number of points is correct.

项目成果

半導体p-n接合のSEMドーパントコントラストの検討

半导体p-n结的SEM掺杂对比研究

• 发表时间: 2023
• 作者: Kimoto Katsuhiko;Kimoto Suguru;Hoshi Noriyuki;Sato Yusuke;Yoneyama Yoshikazu;Takebe Jun;Ichikawa Tetsuo;Murata Hiroshi;Nishimura Masahiro;Minakuchi Shunsuke;Kawai Yasuhiko;大久保 力廣;岡本英治，矢野哲也，関根一光，井上雄介，白石泰之，山家智之，三田村好矩;岡本英治,三田村好矩;岡本英治;岡本英治，矢野哲也，関根一光，井上雄介，白石泰之，山家智之，三田村好矩;田中成泰
• 通讯作者: 田中成泰

SEM観察のための液中生物試料の簡便な調整法

一种在液体中制备用于 SEM 观察的生物样品的简单方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 田中成泰;丹羽麻琴;湯川絹叶
• 通讯作者: 湯川絹叶