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見えないものを見る：コヒーレントX線回折イメージング（CDI）とAIが拓く新しい顕微鏡法【タイコグラフィ／放射光／XFEL】
この動画では、コヒーレントX線回折イメージング（CDI）と位相回復、AI・機械学習を活用した新しい顕微鏡法について、個人的な思考整理・理解のためのメモとしてまとめています。
X線では高性能なレンズを作ることが難しいため、CDIではレンズを使わず、回折パターンから対象の構造を計算で復元します。その中心にあるのが「位相問題」です。動画では、失われた位相情報をどのように推定するのか、従来の反復計算や、近年注目されるAI／機械学習によるアプローチを紹介しています。
また、タイコグラフィのように試料を少しずつ動かして観察する手法や、SPring-8・SACLAなどの放射光・XFELが拓くナノスケール観察の可能性についても触れています。
なお、本動画は NotebookLM を使用して作成しているため、発音や表現、内容の一部に誤りが含まれる可能
性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、以下の note.com 記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/ncba0b4f03b77
補足・訂正・関連情報などがありましたら、ぜひコメント欄で教えてください。専門的なご指摘はもちろん、「ここが分かりにくかった」「こういう例えの方が理解しやすい」といった感想も歓迎です。
この活動は、皆さまからのギフトによって支えられています。今後も科学や放射光に関する話題を分かりやすく整理していきますので、応援いただけると励みになります。
見えない位相を取り戻せ！スパースモデリングで挑むX線磁気イメージング
見えない「位相」をどう取り戻すのか？
本動画では、コヒーレントX線回折イメージング（CDI）における位相問題と、それをスパースモデリングで乗り越える新しいアプローチについて、個人的な思考整理・理解のためのメモとしてまとめています。
磁気スキルミオンや強磁性ドメインのようなナノスケールの磁気構造を、レンズを使わずにどう再構成するのか。従来のER法・HIO法の限界、SpPRAやTV-L2アルゴリズムの考え方、ノイズや欠損データに対する強さなどを、できるだけ気軽に追える形で紹介します。
なお、本動画の内容は NotebookLM を用いて作成しているため、発音や説明内容に誤り・不正確な点が含まれる可能性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、あわせて公開している note.com の記事をご確認ください。
https://note.com/science_totoron/n/n83139754a4c4
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