よって得られたものである。画像と判断して構わない。ように、劣化により先端が二股になってしまった探針(double-tip)を考える。GeoAFMで得られたものである。画像は凹凸が激しくなっている。このようなアーティファクトを、ニューラルネットワーク学習によって除去することを試みる。測定画像ニューラルネットシミュレータの起動方法は、次の通りである。Simulator]をクリックする。これにより、”Neuralnetsimulator”ウィンドウが現れる。simulator”ウィンドウのメニューバーから、[File]→[Open]をクリックする。画像データファイルを選択する。形式で与えられるとする。画像データファイルを選択する。形式で与えられているとする。ようなウィンドウが現れる。三角形の[Start]ボタンをクリックする。これにより、学習が開始される。形二個の[Pause]ボタンをクリックする。ここで、学習の効果を確認するために、ツールバーの[Check]ボタンをクリックする。“DifferenceImage”である。観察することによって得られた画像である。よるアーティファクトを除去した画像である。差分画像を表している。何も表示されていない状態が、学習によってアーティファクトを完全に除去したことに対応する。File]をクリックすることで、保存可能である。最後に、これまでの学習結果を利用して、別の新たな実験画像データのアーティファクトを除去する。形式ファイルを選択する。観察して得られた画像データを使うことにする。この画像データは、GeoAFMで得られたものである。観察して得られた画像である。26をニューラルネット学習の結果に基づいて修正して得られた画像である。Analyzer]を選択する。観察して得られた画像である。上の左の図をニューラルネット学習の結果に基づいて修正して得られた画像である。見比べると、アーティファクトは除去されたが、そのかわりに、高分子鎖24の左側に不自然な突起が現れてしまっていることに気づく。このような不都合は、ニューラルネットワーク学習が、まだ十分でないことを意味する。学習に使用する画像の数を増やすことで、このような不都合は避ける事が可能である。実験画像のアーティファクトを除去する方法を紹介する。このような探針で、以下の三つの試料を走査(スキャン)したとする。画像は、探針の形状を反映していることが分かる。ように重ね合わせる操作を行う。重ね合わせた突起部の画像データの、共通部分が、探針形状に近いと考えるのである。画像を測定し、たくさんの個数のサンプルデータを重ね合わせて、共通部分を取れば、それだけ、精度の高い探針形状データが得られることになる。詳しい説明を以下に述べる。画像の突起部を一定の幅の領域で分割する。域の取り方を調整する。画像データを重ね合わせる。この際、領域中央の突起部の位置を合わせて、画像データを重ね合わせることにする。全ての領域の画像データが重なり合った共通部分を取り出して、これを探針形状と見なすのである。あるが、この考え方をさらに発展させた探針形状推定の方法も有り得る。切り出す領域の中央に、突起部の最も高い部分が来るように調整したが、このような調整を行わないという考え方である。域に切り分け、これらのデータを全て重ね合わせるという方法である。画像に対して、青い線分で示される四つの領域が取られている。実験画像の画素に応じて、重なり合うことを許して、あらゆる領域の取り方を考慮に入れるのだが、ここでは特に四つの領域に注目することにする。