Presentation Information
[24a-1BN-5]Shape Estimation using Deep Learning based on
Scattered Light Intensity of Nanoparticles in Liquid
〇(M1)Keisuke Yamamoto1, Hiromi Kuramochi1, Yasushi Shibuta1, Takanori Ichiki1,2 (1.Tokyo Univ., 2.iCONM)
Keywords:
nanoparticle,deep learning,Nano Tracking Analysis
近年、生化学や医療などの分野で材料として注目されている生体由来ナノ粒子など、不均質な液中ナノ粒子集団を効率良く評価するためには, 個々の粒子を識別した状態での1粒子測定と多項目（マルチパラメトリック）解析が有効である. 現在広く普及している液中1粒子計測技術Nano Tracking Analysis (NTA)では, 評価可能な性状が限られるため, 我々は, より多岐に渡るナノ粒子性状情報の取得を目指してきた. これまでに, NTA法で得たデータを深層学習で解析し, 実測では粒子形状に関わらずランダムに見えるブラウン運動の軌跡から, 形状異方性による影響の検出に成功した. 本研究では, NTAで測定したデータを更に有効活用するべく, 粒子の光散乱画像から得られる輝度情報を用い, 形状分類の可能性を検討した.