講演情報
[17a-K402-2]液中ナノ粒子の散乱光輝度情報の深層学習解析による多クラス形状分類
-ブラウン運動軌跡解析を用いた形状分類との比較-
〇(M2)山本 啓介1、倉持 宏美1、澁田 靖1、一木 隆範1,2 (1.東大院工、2.iCONM)
キーワード：
NTA法、液中ナノ粒子、深層学習解析
不均質な液中ナノ粒子集団を効率良く評価するために, 個々の粒子を識別した状態での 1 粒子測定と多項目解析の実現が望まれる. 現在広く普及している液中 1 粒子測定技術 Nano Tracking Analysis (NTA)では, 評価可能な性状が限られているが, 我々はNTA 法で得たブラウン運動の軌跡データ解析に深層学習を適用することにより, ナノ粒子の形状異方性の検出に成功した. さらに, ナノ粒子の光散乱画像から得られる輝度情報を特徴量として, “球 - ロッド - プレート”の3クラス形状分類モデルを構築してきた. 本発表では, 形状の異なる粒子を様々な割合で混合した溶液について形状予測を行い, 生体由来に近い不均質な溶液に対する応用可能性を検討した. 加えて, これまで先行研究で検討されてきたブラウン運動軌跡解析による形状分類との比較, 議論を行った.