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伊利诺伊州的研究人员已发现,电子显微镜成像和机器学习,使之更容易研究纳米粒子在行动。该示意图示出了神经网络,中间,是如何工作的作为液相电子显微镜成像,左和精简数据输出之间的桥梁,右。欲了解更多信息,请访问,pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.0c00430。图文礼貌ACS和陈倩组
伊利诺伊州的研究人员已发现,电子显微镜成像和机器学习,使之更容易研究纳米粒子在行动。该示意图示出了神经网络,中间,是如何工作的作为液相电子显微镜成像,左和精简数据输出之间的桥梁,右。欲了解更多信息,请访问,pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.0c00430。图文礼貌ACS和陈倩组

抽象:
在纳米世界,微小颗粒如蛋白似乎跳舞,因为它们变换和组装而悬浮在液体中以执行各种任务。最近开发的方法,使人们有可能观看和记录这些否则难以捉摸的微小运动,现在研究人员开发一种机器学习工作流程,简化程序向前迈出一步。

机器学习偷窥成纳米水族馆

香槟,IL |发表于2020年8月31日

这项新的研究,由陈倩,在伊利诺伊大学厄本那 - 香槟分校材料科学和工程教授的带领下,建立在她与液相电子显微镜过去的工作,并发表在ACS中央科学杂志。

Being able to see � and record � the motions of nanoparticles is essential for understanding a variety of engineering challenges. Liquid-phase electron microscopy, which allows researchers to watch nanoparticles interact inside tiny aquariumlike sample containers, is useful for research in medicine, energy and environmental sustainability and in fabrication of metamaterials, to name a few. However, it is difficult to interpret the dataset, the researchers said. The video files produced are large, filled with temporal and spatial information, and are noisy due to background signals � in other words, they require a lot of tedious image processing and analysis.

�Developing a method even to see these particles was a huge challenge,� Chen said. �Figuring out how to efficiently get the useful data pieces from a sea of outliers and noise has become the new challenge.�

为了应对这个问题,团队开发了基于人工神经网络机器学习的工作流程,模仿,部分人脑的学习潜能。该方案建立一个现有的神经网络,被称为U型网,不需要手工特征或预定的输入,并识别使用其它类型的显微镜,该研究报告的不规则的细胞特征,得到显著突破关闭。

�Our new program processed information for three types of nanoscale dynamics including motion, chemical reaction and self-assembly of nanoparticles,� said lead author and graduate student Lehan Yao. �These represent the scenarios and challenges we have encountered in the analysis of liquid-phase electron microscopy videos.�

研究者收集了大约300000对交互纳米粒子,纳米研究报告的测量。

点击这里查看液相电子显微镜联合机在行动学习。

As found in past studies by Chen�s group, contrast continues to be a problem while imaging certain types of nanoparticles. In their experimental work, the team used particles made out of gold, which is easy to see with an electron microscope. However, particles with lower elemental or molecular weights like proteins, plastic polymers and other organic nanoparticles show very low contrast when viewed under an electron beam, Chen said.

�Biological applications, like the search for vaccines and drugs, underscore the urgency in our push to have our technique available for imaging biomolecules,� she said. �There are critical nanoscale interactions between viruses and our immune systems, between the drugs and the immune system, and between the drug and the virus itself that must be understood. The fact that our new processing method allows us to extract information from samples as demonstrated here gets us ready for the next step of application and model systems.�

该小组已提出在公众可以通过新的纸张的补充信息部分本研究使用机器学习程序的源代码。�We feel that making the code available to other researchers can benefit the whole nanomaterials research community,�Chen said.

陈还隶属于化学,贝克曼研究所高级科学技术和材料研究实验室一的U.

科学研究的美国国家科学基金会和空军办公室支持这项研究。

####

欲了解更多信息,请点击这里

联系方式:
陈倩
217-300-1137

伊利诺伊版权所有©大学厄巴纳 - 尚佩恩分校

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相关链接

The paper �Machine learning to reveal nanoparticle dynamics from liquid-phase TEM videos� is available online and from the U. of I. News Bureau. DOI: 10.1021/acscentsci.0c00430:

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