Classification of grazing-incidence small-angle X-ray scattering patterns by convolutional neural network.

Ikemoto, Hiroyuki; Yamamoto, Kazushi; Touyama, Hideaki; Yamashita, Daisuke; Nakamura, Masataka; Okuda, Hiroshi

Ikemoto, Hiroyuki; Yamamoto, Kazushi; Touyama, Hideaki; Yamashita, Daisuke; Nakamura, Masataka; Okuda, Hiroshi.

Afiliación

Ikemoto H; Department of Physics, University of Toyama, Japan.
Yamamoto K; Toyama Prefectural University, Japan.
Touyama H; Toyama Prefectural University, Japan.
Yamashita D; Department of Physics, University of Toyama, Japan.
Nakamura M; Department of Physics, University of Toyama, Japan.
Okuda H; Department of Materials Science and Engineering, Kyoto University, Japan.

J Synchrotron Radiat ; 27(Pt 4): 1069-1073, 2020 Jul 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33566017

Asunto(s)

Nanopartículas/ultraestructura; Redes Neurales de la Computación; Difracción de Rayos X; Dispersión del Ángulo Pequeño

Palabras clave

GISAXS; convolutional neural network; deep learning

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Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Difracción de Rayos X / Redes Neurales de la Computación / Nanopartículas Tipo de estudio: Incidence_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: J Synchrotron Radiat Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2020 Tipo del documento: Article

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