作者:苏东等 来源:MTN 发布时间:2020/6/28 10:24:19
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深度学习有望诠释微观世界

 

 基于深度学习的微观图像分析方法的流程(北京邮电大学供图)

用透射电子显微镜(TEM)、扫描电子电镜(SEM)、扫描探针显微镜(SPM)先进仪器等获取微观图像,帮助人们理解物质的结构,已成为材料研究界普遍使用的方法。如何让微观图像开口说话,告诉人类它们所知道的秘密呢?

深度学习或许能回答这个问题。近日,北京邮电大学与中科院物理研究所的研究人员合作,综述了近几年深度学习在SEM、TEM及SPM结构表征方面的应用,总结了深度学习在表征图像分析方向的机遇和挑战,并对未来交叉领域研究进行了展望。相关研究成果已发表于Materials Today Nano

“以往科研人员基于他们本人的知识,逐一分析图像以获得他们认为重要的信息,但随着微观图像越来越多、分辨率越来越高,图像分析的难度和工作量越来越大。”该论文通讯作者、中科院物理研究所研究员苏东说,“深度学习方法可以自动提取特征并分析,正在被用于对大规模微观图像的处理。”

深度学习是一种以人工神经网络为基础架构,能够对数据进行表征学习的机器学习方法。不同于传统的机器学习算法需要人为的特征设计,深度学习可以实现自动的特征提取,因而可以获得更为有效的特征表示。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、医学图像处理等多个领域都开展了应用。

在图像处理中,深度学习模型可以被用于目标分割、缺陷检测和分类等问题。该论文第一作者、北京邮电大学博士研究生葛梦舒表示,材料学微观图像的分析和一般的图像分析有所不同。微观图像中的信息不是表观的,很多时候要进行深入分析处理,才可能理解其中的意义,如何让深度学习实现这些是一个挑战。

目前的研究中,深度学习可实现SEM图像的自动归类,甚至实现像素级的目标分割,还可以实现图像分辨率的增强。在STEM分析中,深度学习则被用于缺陷检测和分类、原子识别、晶格类别识别等问题。对于SPM表征技术,深度学习可以实现对针尖形状的自动较正,对材料表面分子结构和旋转角度的自动识别以及构效关系分析。

该论文另一通讯作者、北京邮电大学教授苏菲认为,目前一些领域表现出极强的发展潜力,比如模型和算法在材料学图像分析中的可扩展性、表征任务的可扩展性等。“不可否认的是,研究中还存在不少挑战,比如如何让深度模型和损失函数更符合物理及化学理论,如何对数据进行合理标定进而优化算法的性能,如何将深度模型方法与实验分析方法结合,把深度学习整合到实验方法中等。”(来源:中国科学报 卜叶)

相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.mtnano.2020.100087

 

 
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