顕微鏡 第50巻▶第1号 2015
■電顕のためのシミュレーションの基礎

多変量統計解析を利用したスペクトル・イメージの解析:利点と問題点

渡辺万三志,石塚和夫

Department of Materials Science and Engineering, Lehigh University
HREM Research Inc.

要旨:多変量統計解析(MSA: multivariate statistical analysis)は,最近の分析電子顕微鏡(AEM: analytical electron microscope)で測定可能となった巨大なスペクトルイメージ(SI: spectrum imaging)を効率よく解析する上で必須の解析法の一つである.本稿では,まず,MSA法の中で最も一般的な主成分解析(PCA: principal component analysis)をベースに,その原理と利点を解説する.次に,PCA法を用いることで導入される恐れがあるアーティファクトについて言及する.最後に,PCA法によって導入されるアーティファクトを抑えるために,筆者らが開発したLocalPCA法を紹介する.

キーワード:スペクトル・イメージング法,多変量統計解析法,主成分解析法,検出限界

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