≪有機物を中心とした≫二次イオン質量分析(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と分析の進め方および機械学習によるデータ解析
TOF-SIMS/OrbiSIMSの特徴、応用例、SIMSデータへの機械学習の応用など。
受講可能な形式:【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
二次イオン質量分析法の基礎から、有機物を対象とした分析の進め方、応用例、機械学習の応用までを解説します。
【主な内容】
・二次イオン質量分析法の原理や装置といった基礎
・TOF-SIMS/OrbiSIMSの特徴
・高分子・細胞・複合材料などの有機物を対象とした分析における装置の選定、目的に合わせた分析の進め方、測定の実際(試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、測定後のデータの扱い等)。
・TOF-SIMSの応用例:有機物・高分子・バイオ材料・生物試料およびその他材料(有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体等)
・SIMSデータへの機械学習の応用 など。
セミナー趣旨
本講演では、有機物(細胞、高分子から有機無機複合体まで含む)を対象とした分析において、どのタイプの装置を選ぶとどのような情報が得られるか、また求める情報に対してどのような分析の進め方があるか、事例を示しながら紹介する。また、スペクトルとイメージを含むSIMSデータに機械学習を応用するにあたって、データ変換方法から、求める情報に応じた機械学習手法の応用例を紹介する。
受講対象・レベル
・予備知識は特に必要ないが、分析化学・表面分析・質量分析などの知識が多少あると理解しやすい。
・表面分析・化学イメージングを利用している方、もしくはこれから利用する方に役立つ。
・計測データへの機械学習の応用について学びたい方に役立つ。
習得できる知識
・ToF-SIMSおよびその周辺(OrbiSIMSなど)についての基礎知識
・スペクトルとイメージを併せ持つSIMSデータの基本構造の理解
・教師なしおよび教師あり機械学習法の基礎知識とSIMSデータへの応用例
セミナープログラム
1.二次イオン質量分析法(SIMS)の特徴
1.1 SIMSの原理と一次イオン源
1.1.1 飛行時間型二次イオン質量分析法(ToF-SIMS)
1.1.2 一次イオン源 Biクラスターとガスクラスターイオンビーム
1.2 SIMSのデータの構造 スペクトルとイメージ
1.2.1 質量スペクトル
1.2.2 2次元イメージング
1.2.3 深さ方向分析と3次元イメージング
1.3 最近のToF-SIMSの周辺
MSMS、オービトラップ、レーザーイオン化(レーザーSNMS)
1.4 測定の実際
試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、測定後のデータの扱いなど。
2.ToF-SIMSの応用例
2.1 有機物・高分子
2.2 バイオ材料・生物試料
2.3 その他(有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体など)
3.SIMSデータへの機械学習の応用
3.1 機械学習とは
3.2 機械学習に向けた計測データの変換
3.3 教師なし学習法による特徴抽出
3.4 教師あり学習法による未知物質同定と定量分析
3.5 複数測定手法データ(マルチモーダルデータ)の構築方法と機械学習の応用
□ 質疑応答 □
セミナー講師
成蹊大学 理工学部 教授 博士(工学) 青柳 里果 氏
【専門】
表面科学、二次イオン質量分析法、多変量解析、機械学習、生物物理学
【略歴】
1995年早稲田大学理工学部応用化学科卒業、1997年同大学院修士課程修了。P&G Far East Inc.で微生物を研究。2001年早大理工助手、2002年早大院理工博士後期課程修了、バイオセンサ開発で博士号(工学)取得。2002年成蹊大学理工学部助手、TOF-SIMSデータ解析開始。2005年島根大学生物資源科学部助教授/准教授。2014年成蹊大理工准教授、2017年から現職。2024年度からISO TC201 SC6 (Mass Spectrometries) 国際議長。
セミナー受講料
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主催者
開催場所
全国
備考
配布資料
PDFテキスト(印刷可・編集不可)
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