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木村 祥紀; 松本 哲也*; 山口 知輝
Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry, 333(7), p.3541 - 3551, 2024/07
被引用回数：1 パーセンタイル：27.40(Chemistry, Analytical)This study discusses the application of a deep metric learning model based on a convolutional neural network to scanning electron microscope image analysis to determine UOC samples. One of the unique features of this technique is that it can detect a sample that comes from an unknown material not listed in the reference for comparison, in addition to the classification of a sample based on surface characteristics captured in the microscopic images. It was confirmed that the present technique could detect hypothetical unknown samples with 
0.8 of Area Under the ROC Curve, and it can effectively provide preliminary observations in nuclear forensics analysis.
宇田川 昂; 瀬口 忠男
高分子論文集, 56(1), p.41 - 44, 1999/01
被引用回数：0 パーセンタイル：0.00(Polymer Science)
線照射した低密度ポリエチレンシートの酸化層の厚さを走査型超音波顕微鏡を用いて観察し、画像化した。シート断面の超音波画像は、線量率が低下するにつれてポリエチレンの表面からの酸化層が増大することを明瞭に映し出した。その値は理論値に一致しており、10kGy/hの線量率では0.11mmであった。
木村 祥紀; 松本 哲也*; 山口 知輝
no journal, ,
本研究では、電子顕微鏡で観察される核物質の微細構造に基づいて、信頼性の高い核鑑識分析の結果を適時に提供する技術の開発を進めている。本発表では、顕微鏡画像解析において深層距離学習モデルを適用することで、核物質の分類と未知核物質の検知を同時実現する手法の有効性を検証した結果を報告し、本研究の今後の展望を議論する。
木村 祥紀; 松本 哲也*; 山口 知輝
no journal, ,
日本原子力研究開発機構核不拡散・核セキュリティ総合支援センター(ISCN)では、規制外の核・放射性物質に関連した核セキュリティ事案の技術的な対応手段である核鑑識に関し、核・放射線テロの現場初動対応やラボ分析を含む様々な技術的課題を解決するため、深層学習モデルを応用した分析技術等の開発を進めている。本発表では、深層学習モデルを応用した核鑑識技術に関する研究成果と今後の展望を議論する。
