{"id":7970,"date":"2020-12-01T15:55:46","date_gmt":"2020-12-01T14:55:46","guid":{"rendered":"http:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/?p=7970"},"modified":"2020-12-01T16:16:28","modified_gmt":"2020-12-01T15:16:28","slug":"une-approche-dapprentissage-approfondie-pour-determiner-les-indices-chiraux-des-nanotubes-de-carbone-a-partir-dimages-de-microscopie-electronique-a-transmission-haute-resolution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/2020\/12\/01\/une-approche-dapprentissage-approfondie-pour-determiner-les-indices-chiraux-des-nanotubes-de-carbone-a-partir-dimages-de-microscopie-electronique-a-transmission-haute-resolution\/","title":{"rendered":"Une approche deep learning pour d\u00e9terminer les indices chiraux des nanotubes de carbone \u00e0 partir d&rsquo;images de microscopie \u00e9lectronique \u00e0 transmission haute r\u00e9solution"},"content":{"rendered":"<p>Stimul\u00e9 par les avanc\u00e9es dans la fabrication de dispositifs \u00e9lectroniques \u00e0 base de nanotubes de carbone, notre objectif est de faciliter l&rsquo;identification de la structure des nanotubes, caract\u00e9ris\u00e9e par les indices de Hamada (n, m), dans les \u00e9chantillons exp\u00e9rimentaux. La microscopie \u00e9lectronique \u00e0 transmission \u00e0 haute r\u00e9solution (HRTEM) est un outil puissant pour y parvenir. Cependant, l&rsquo;analyse des images est d\u00e9licate et peut \u00eatre fastidieuse pour de grands \u00e9chantillons. Nous avons mis au point une proc\u00e9dure automatis\u00e9e de reconnaissance d&rsquo;images, bas\u00e9e sur un r\u00e9seau de neurones convolutif, permettant une identification facile et rapide de l&rsquo;h\u00e9licit\u00e9 des nanotubes.<br \/>\nLes r\u00e9seaux de neurones ont permis la classification d&rsquo;images dans de nombreux domaines, mais il est souvent difficile d&rsquo;obtenir des donn\u00e9es d&rsquo;entrainement de haute qualit\u00e9 en quantit\u00e9 suffisante. Dans le cas pr\u00e9sent, nous g\u00e9n\u00e9rons un large ensemble d&rsquo;images de r\u00e9f\u00e9rence, en utilisant des m\u00e9thodes num\u00e9riques bien \u00e9tablies : dynamique mol\u00e9culaire pour g\u00e9n\u00e9rer des structures atomiques r\u00e9alistes, et technique multi-slice pour la simulation des images HRTEM correspondantes. Apr\u00e8s entrainement du syst\u00e8me de deep learning sur cette base de donn\u00e9es, l&rsquo;application aux images HRTEM exp\u00e9rimentales se r\u00e9v\u00e8le fiable et rapide. Un d\u00e9monstrateur de notre logiciel d&rsquo;analyse de la structure des nanotubes de carbone \u00e0 partir d&rsquo;images TEM haute r\u00e9solution est accessible sur : <a href=\"http:\/\/hrtem-analysis.fr\">http:\/\/hrtem-analysis.fr<\/a><\/p>\n<p><strong>R\u00e9f\u00e9rence<\/strong><br \/>\nGeorg Daniel F\u00f6rster, Alice Castan, Annick Loiseau, Jaysen Nelayah, Damien Alloyeau, Fr\u00e9d\u00e9ric Fossard, Christophe Bichara, Hakim Amara<br \/>\nA deep learning approach for determining the chiral indices of carbon nanotubes from high-resolution transmission electron microscopy images. Carbon, 169, 465\u2013474, 2020.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.carbon.2020.06.086\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.carbon.2020.06.086<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une nouvelle publication dans le D\u00e9partement TSN<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":7979,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[2],"tags":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7970"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7970"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7970\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7990,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7970\/revisions\/7990"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7979"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7970"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7970"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cinam.univ-mrs.fr\/cinam\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7970"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}