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A análise de imagens de microscópio é um trabalho tedioso que requer paciência e tempo, geralmente realizado manualmente pelo micrometrista após a coleta de dados. Os resultados obtidos dessa forma podem estar enviesados pela pessoa que realizou a análise. Aqui introduzimos uma abordagem de análise automática de imagem, que se baseia em Transformada de Fourier aplicada localmente e métodos de Aprendizado de Máquina. Nessa abordagem, uma imagem inteira é escaneada por uma janela local móvel de tamanho definido e a Transformada de Fourier 2D é calculada para cada janela. Em seguida, todas as Transformadas de Fourier Locais são alimentadas no processamento de Aprendizado de Máquina. Primeiramente, um número de componentes nos dados é estimado a partir do Gráfico de Scree da Análise de Componentes Principais (PCA) realizada nos dados. Em segundo lugar, os dados são decompostos cegamente pela Fatoração de Matriz Não-Negativa (NMF) em mapas espaciais interpretáveis (cargas) e as correspondentes Transformadas de Fourier (fatores). Como resultado, a imagem microscópica é analisada e as características na imagem são automaticamente descobertas, com base nas mudanças locais na Transformada de Fourier, sem viés humano. O usuário seleciona apenas um tamanho e movimento da janela de escaneamento local, que define a resolução da análise final. Essa abordagem automática foi aplicada com sucesso à análise de várias imagens microscópicas com e sem periodicidade local, ou seja, imagem de Microscopia Eletrônica de Transmissão (STEM) de Alto Ângulo em Campo Escuro (HAADF) de nano-ilhas de Au nas fases fcc e hcp, imagem de Microscopia de Tunelamento Escaneada (STM) da reconstrução induzida por Au na superfície Ge(001), imagem de Microscopia Eletrônica de Varredura (SEM) de nanoclustres metálicos crescidos na superfície de GaSb, e imagem de Microscopia de Fluorescência da linha celular HeLa do câncer cervical. A abordagem proposta pode ser usada para analisar automaticamente a estrutura local de imagens microscópicas em cerca de um minuto para uma única imagem em um computador desktop/notebook moderno e está disponível gratuitamente como um notebook de análise Python e programa Python para processamento em lote.
Jany et al. (Qua,) estudaram essa questão.