成蹊大学理工学部
Faculty of Science and Technology, Seikei University

機械学習の計測データへの応用〜データ駆動の活用〜<br>旧「TOF-SIMSデータ解析法について」

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物質計測・イメージング研究室では、表面分析の新しい応用法とデータ解析法の開発、振動化学反応を利用したデバイスの開発、生活の中での廃熱利用などについて研究しています。

1) 飛行時間型二次イオン質量分析法 (ToF-SIMS) : 複雑な分析結果から有用な情報を引き出します。

2) 近接場赤外分光法 (NFIR): 新しい分析法の効果的な応用法を開発します。



  飛行時間型二次イオン質量分析法 ToF-SIMS  

  
 分析はあらゆる分野にとって重要です。分析結果の解析もまたとても重要です。ToF-SIMSは、高感度な表面分析法で、化学種の分布を極めて高い空間分解能(100nm以下の領域が観察できる)で得られるという特徴があります。他の手法では測定できない情報が得られるためToF-SIMS は様々な分野への応用が期待されていますが、二次イオンの発生機構が複雑でスペクトルの解釈が難しい場合がしばしばあります。
 本研究室では、多変量解析などをToF-SIMSデータの解析に応用し、生体組織や複雑な試料の分析へのToF-SIMSの応用を容易とする研究をしています。

TOF-SIMSデータ解析法について



       NFIR       

  
 近接場光を利用すると光の波長の限界を超えて高い空間分可能で化学情報を得ることができます。プローブによる散乱で発生する近接場光を利用する場合はプローブ径に依存した空間分解能で1μm以下の情報を得ることができます。近接場赤外分光器 (NFIR) の結果とToF-SIMSの結果を併せて多変量解析などで解析し、相補的に情報を確認することにより、それぞれの手法の利点を高める研究をしています。
 











Written by AOYAGI, Satoka
文責:青柳里果