3/13 ≪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

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

　二次イオン質量分析法（SIMS）の分析対象は、生物、薬剤、高分子、有機無機複合材料、電子材料、半導体、金属など極めて幅広い。また、SIMS装置の選択肢も多く、目的に応じてどの装置をどのように用いて、得られたデータをどのように解析するのが最も適しているか判断が難しい場合も多い。

　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。

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 □
 

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