講演情報
[21p-D901-16]深層学習を用いた散乱光輝度情報に基づく液中ナノ粒子の形状分類
〇山本 啓介1、倉持 宏美1,2、福田 尋晃1、澁田 靖1、一木 隆範1,2 (1.東大工、2.ナノ医療イノベーションセンター)
キーワード：
ナノ粒子,ナノ計測,機械学習
不均質な液中ナノ粒子集団を効率良く評価する 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)解析を実現する必要がある. しかし実際のところ, 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は限られている. そこで我々は, より多岐に渡る性状情報の取得を目指し, 液中ナノ粒子のブラウン運動の軌跡データを深層学習で解析し, 形状異方性による影響の検出に成功した. 本研究では, 液中ナノ粒子の物性に対するさらなる理解を深めるため, NTA 画像から得られる輝度情報を用いた形状分類の可能性を検討した.