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
| イベント名 | ≪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 |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年03月13日（金）
13:00～16:30 【見逃し配信の視聴期間】 終了翌営業日から7日間［3/16～3/22中］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定します。 ※会社・自宅にいながら受講可能です。 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 【配布資料】 PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 |
| 会場名 | 【Zoomによるライブ配信セミナー】アーカイブ(見逃し)配信付き |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年03月13日（金）13時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
≪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
TOF-SIMS／OrbiSIMSの特徴、応用例、SIMSデータへの機械学習の応用など。
■アーカイブ配信について
視聴期間：終了翌営業日から7日間［3/16～3/22中］を予定
※動画は未編集のものになります。
※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定します。
【主な内容】
・TOF-SIMS／OrbiSIMSの特徴
・高分子・細胞・複合材料などの有機物を対象とした分析における装置の選定、目的に合わせた分析の進め方、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等)。
・TOF-SIMSの応用例：有機物・高分子・バイオ材料・生物試料およびその他材料(有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体等)
・SIMSデータへの機械学習の応用
・表面分析・化学イメージングを利用している方、もしくはこれから利用する方に役立つ。
・計測データへの機械学習の応用について学びたい方に役立つ。
・スペクトルとイメージを併せ持つSIMSデータの基本構造の理解
・教師なしおよび教師あり機械学習法の基礎知識とSIMSデータへの応用例
| 講師 |
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
| セミナー趣旨 |
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。
| セミナー講演内容 |
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 □
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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