Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Overview of Microscopy Techniques01:22

Overview of Microscopy Techniques

9.8K
The early pioneers of microscopy opened a window into the invisible world of microorganisms. In 1830, Joseph Jackson Lister created an essentially modern light microscope. The 20th century saw the development of microscopes that leveraged nonvisible light, such as fluorescence microscopy that uses an ultraviolet light source and electron microscopy that uses short-wavelength electron beams. These advances significantly improved magnification, image resolution, and contrast. By comparison, the...
9.8K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Shikonin sensitises osimertinib-resistant lung adenocarcinoma to ferroptosis through HES1-mediated ATF3 upregulation.

Acta biochimica et biophysica Sinica·2026
Same author

Exercise Promotes Glutamate Transporter-Mediated Glutamate Uptake in the Striatum to Regulate MSN Plasticity and Alleviate Behavioral and Functional Impairments in PD Rats.

The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences·2026
Same author

Treadmill exercise rescues motor deficits in parkinsonian mice by modulating striatal D2-MSN activity: evidence from calcium imaging and chemogenetics.

Frontiers in systems neuroscience·2026
Same author

Cross-cultural validation of the International Classification of Cognitive Disorders in Epilepsy (IC-CoDE) in Chinese-speaking people with epilepsy.

Seizure·2026
Same author

Development and validation of an interpretable machine learning model for early hospital-based differentiation of chikungunya and dengue fever using routine clinical data.

BMC infectious diseases·2026
Same author

The splicing factor hnRNPA1 promotes osimertinib resistance in lung adenocarcinoma by regulating NEDD4L alternative splicing.

Oncogene·2026

関連する実験動画

Updated: Jun 11, 2025

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images
12:45

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images

Published on: August 31, 2022

2.8K

ディープラーニングによる自動スキャニング・トンネリング・顕微鏡イメージング

Zhiwen Zhu1, Shaoxuan Yuan2, Quan Yang2

  • 1Materials Genome Institute, Shanghai Engineering Research Center for Integrated Circuits and Advanced Display Materials, Shanghai University, Shanghai 200444, China.

Journal of the American Chemical Society
|October 9, 2024
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,ディープラーニング (DL) を使用した自律的なスキャニングトンネル顕微鏡 (STM) フレームワークを導入します. このシステムは複雑な操作を自動化し,高解像度で効率的な原子と分子特徴づけを可能にします.

さらに関連する動画

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.7K
High-Speed Ultraviolet Photoacoustic Microscopy for Histological Imaging with Virtual-Staining assisted by Deep Learning
09:31

High-Speed Ultraviolet Photoacoustic Microscopy for Histological Imaging with Virtual-Staining assisted by Deep Learning

Published on: April 28, 2022

3.0K

関連する実験動画

Last Updated: Jun 11, 2025

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images
12:45

Detection and Quantification of Tunneling Nanotubes Using 3D Volume View Images

Published on: August 31, 2022

2.8K
Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
04:48

Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

Published on: November 30, 2022

2.7K
High-Speed Ultraviolet Photoacoustic Microscopy for Histological Imaging with Virtual-Staining assisted by Deep Learning
09:31

High-Speed Ultraviolet Photoacoustic Microscopy for Histological Imaging with Virtual-Staining assisted by Deep Learning

Published on: April 28, 2022

3.0K

科学分野:

  • 材料科学
  • 表面科学
  • ナノテクノロジー

背景:

  • スキャントンネル顕微鏡 (STM) は原子精度ですが,労働集約的で主観的なプロセスが含まれています.
  • ディープラーニングは 複雑で高度なタスクを 自動化するのに優れています

研究 の 目的:

  • 偏らない,自動化された原子および分子特徴付けのためのディープラーニング駆動の自律的なSTMフレームワークを開発する.
  • 人工知能によるスキャニングプローブ顕微鏡の効率と能力を向上させる.

主な方法:

  • コンボリューションニューラルネットワーク (CNN) は,STM画像の品質をリアルタイムで評価した.
  • U-netモデルは裸の表面を特定し,深層Q学習ネットワーク (DQN) エージェントは自律的に探査機を条件付けました.
  • オブジェクト認識モデルは分子アドソーバートの識別を自動化しました.

主要な成果:

  • フレームワークは48時間以内に約1. 9μm2の自律的なSTM操作を達成しました.
  • 高解像度画像を損なうことなく,メソスコピク領域内の分子種の自動統計を作成しました.
  • このシステムは,冷凍温度 (78 K) での測定で頑丈さを証明した.

結論:

  • DLとSTMの統合により,自律的な,高通量原子および分子分析が可能になります.
  • このアプローチは材料の発見を加速し,スキャニングプローブ顕微鏡の機能を高めます.