講演情報
[309]STEMトモグラフィーによる転位の高速三次元観察
*趙 一方1、鯉池 卓1、仲間 陸人2、斉藤 光3、光原 昌寿3、村山 光宏3,4、波多 聰3 (1. 九大（院生）、2. 九大（学生）、3. 九大、4. バージニア工科大学)
キーワード：
STEM、電子線トモグラフィー、転位、ノイズフィルタリング、深層学習
本研究では、深層学習型のアルゴリズムであるU-Netを使用したノイズフィルタリングに基づく新しい手法を提案し、連続傾斜像の高速取得を実施し、STEMトモグラフィーを数秒レベルに高速化する実現性を検証した。