Informaticsand data science in materials microscopy 

Paul M. Voyles

Current Opinion inSolid State and Materials Science(2016)

采用各种显微镜方法表征的材料性质的数据广度、复杂度和体量正在显著扩大。结合不断增长的计算能力，材料显微学数据中的信息学和数据科学技术应用将不断增加，既提高了数据质量，又提高了从数据中提取的材料信息。本文介绍了数据科学应用于材料显微学中的最新进展，包括去噪、漂移和畸变校正、光谱分解以及从显微镜数据中获取材料信息的模拟实验等问题。涵盖的技术有成分分析、聚类、优化和压缩感知，举例说明需要结合若干信息学方法来解决的问题和在信息学技术的帮助下材料显微学取得的最新进展。

图1：基于斑块的非局部去噪算法的过程示意图，红色斑块是图像去噪之后的一部分，蓝色斑块是图像的其他包含相似强度模式的部。

图2 ：利用BM3D法模拟Z-对比图像的去噪：(a)包括适度扫描失真的无噪声模拟STEM图像;(b)在(a)中加入泊松噪声，使得任何像素的峰值强度为15个电子;(c)在(a)中加入6电子峰值强度的泊松噪声;(d)采用泊松最大似然法和局部区块匹配的BM3D对图像b去噪;(e)基于泊松BM3D和统一区块匹配的去噪。

图3：Ca稳定型Nd2/3TiO3的原子分辨级EDS成分地图的去噪.(顶部)显示Nd/Ca, Ti/O和O位置晶体结构的原子模型，以及在晶体中相似位置的HAADF STEM照片。右上角的孔是有意为之的基准标记。（第一列）整合O Kα, Cα Kα, Ti Kα, and Nd Lα光带绘制的原始光谱图。（下面的行）分别使用WPCA, NLPCA, NLM和BM3D进行降噪获得的图。

图4：BiFeO3基体中的CoFe2O4纳米柱的复杂FORC-IV SPM电流-电压数据的K-means聚类。(a)确认数据在四个簇内的良好聚类;(b)4个簇的空间分布;(c)每个簇的平均FORC-IV曲线。

图5：图4数据的贝叶斯线性分解；（第一行）分解的个组分的I-V曲线，（第二行）四个不同组分的空间分布

图6：对金纳米粒子的Z-衬度STEM数据的遗传算法改进。(a)纳米粒子的Z衬度STEM照片;(b)改进之后的最终结构的模拟图像;(c) 模拟过程中，成本函数C和它的两个条件：能量和试验拟合的演变;(d)在试验和最终模拟STEM图中的原子柱位置的位移直方图。

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