کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8038058 | 1518320 | 2015 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Electron tomography based on highly limited data using a neural network reconstruction technique
ترجمه فارسی عنوان
با استفاده از یک تکنیک بازسازی شبکه عصبی، با استفاده از داده های بسیار محدود، توموگرافی الکترونی انجام می شود
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توموگرافی الکترونی، شبکه های عصبی، الگوریتم بازسازی، نانوساختارهای طلا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی مواد
فناوری نانو (نانو تکنولوژی)
چکیده انگلیسی
Gold nanoparticles are studied extensively due to their unique optical and catalytical properties. Their exact shape determines the properties and thereby the possible applications. Electron tomography is therefore often used to examine the three-dimensional (3D) shape of nanoparticles. However, since the acquisition of the experimental tilt series and the 3D reconstructions are very time consuming, it is difficult to obtain statistical results concerning the 3D shape of nanoparticles. Here, we propose a new approach for electron tomography that is based on artificial neural networks. The use of a new reconstruction approach enables us to reduce the number of projection images with a factor of 5 or more. The decrease in acquisition time of the tilt series and use of an efficient reconstruction algorithm allows us to examine a large amount of nanoparticles in order to retrieve statistical results concerning the 3D shape.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Ultramicroscopy - Volume 158, November 2015, Pages 81-88
Journal: Ultramicroscopy - Volume 158, November 2015, Pages 81-88
نویسندگان
Eva Bladt, Daniël M. Pelt, Sara Bals, Kees Joost Batenburg,