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。

Check the reflected electron image of the electron microscope (SEM), the composition of the reflected electron image, and the test It is relatively easy to make materials, and cross-section observation of cells is easy to use in the field of medicine and biology.しかし、Reflected electron imageは、Scattered inside the sample され Surface から Flying out してきたElectronic って resembles をdrawing くため, and scattered による広がりの分だけ resembles がボケる. The special biological sample has a small atomic number and a large atomic number.また, 実记の Reflected electron image にはノイズもplus わり, resolution はさらにlower する. In this study, the resolution of the reflected electron image was determined by the maximum resolution of the reflected electron image (MEM), based on the new technique and method. This method is applicable to the SEM reflection electron image of medical and biological samples, and the SEM reflection electron image of fetal kidney cells (HEK293T) is specifically applicable to this study. This year's reason for the lack of electrons in the sample is Geant 4 Use the いたモンテカルロシミュレーションを to calculate the するpredetermined であった.しかし、This study is related to the new しいい technique of でノイズremoval (Total Variation Regularization (TVR method)) が発 table され, このpossibility について検椟する neccessary が出てきたためFirst にノイズ について検検曰した. Matlab was created using the TVR method, and the image was created using the TVR method. Tsutomu, Matlab was created using MEMのスクリプトを. The degree of ノイズやボケのdifferent なる様々なモデルimage についてMEMをapplicable, the degree of image restoration を検证した.このRESULTS, 好い狠画を得るには, 点広がり Off number をcorrect に见 accumulate もることが necessary であること, 実记のノイズの性がMEMでうノイズのStatistics are consistent and necessary to confirm.

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