Scanning electron microscopy image representativeness: morphological data on nanoparticles
PBN-AR
Instytucja
Wydział Inżynierii Materiałowej (Politechnika Warszawska)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
Journal of Microscopy (35pkt w roku publikacji)
ISSN
0022-2720
EISSN
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2017
Numer zeszytu
1
Strony od-do
34-50
Numer tomu
265
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.8
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 4
Autorzy przekładu
(liczba autorów przekładu: 0)
Słowa kluczowe
en
Ceramics
nanoparticles
representativeness
Streszczenia
Język
en
Treść
A sample of a nanomaterial contains a distribution of nanoparticles of various shapes and/or sizes. A scanning electron microscopy image of such a sample often captures only a fragment of the morphological variety present in the sample. In order to quantitatively analyse the sample using scanning electron microscope digital images, and, in particular, to derive numerical representations of the sample morphology, image content has to be assessed. In this work, we present a framework for extracting morphological information contained in scanning electron microscopy images using computer vision algorithms, and for converting them into numerical particle descriptors. We explore the concept of image representativeness and provide a set of protocols for selecting optimal scanning electron microscopy images as well as determining the smallest representative image set for each of the morphological features. We demonstrate the practical aspects of our methodology by investigating tricalcium phosphate, Ca3 (PO4 )2 , and calcium hydroxyphosphate, Ca5 (PO4 )3 (OH), both naturally occurring minerals with a wide range of biomedical applications.
Inne
System-identifier
WUTde0621330abb4c09b8f958af0cec0a47
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych