≪有機物を中心とした≫ 二次イオン質量分析(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と 分析の進め方および機械学習によるデータ解析
≪有機物を中心とした≫
二次イオン質量分析
(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と
分析の進め方および機械学習によるデータ解析
TOF-SIMS/OrbiSIMSの特徴、応用例、SIMSデータへの機械学習の応用など
セミナー概要
【主な内容】
二次イオン質量分析法の原理や装置といった基礎
TOF-SIMS／OrbiSIMSの特徴
高分子・細胞・複合材料などの有機物を対象とした分析
装置の選定、目的に合わせた分析の進め方、測定の実際
TOF-SIMSの応用例：有機物・高分子・バイオ材料・生物試料等
SIMSデータへの機械学習の応用
セミナーの趣旨
本講演では、有機物（細胞、高分子から有機無機複合体まで含む）を対象とした分析において、どのタイプの装置を選ぶとどのような情報が得られるか、また求める情報に対してどのような分析の進め方があるか、事例を示しながら紹介します。
また、スペクトルとイメージを含むSIMSデータに機械学習を応用するにあたって、データ変換方法から、求める情報に応じた機械学習手法の応用例を紹介します。
開催日時
2026年3月18日（水）
13:00～16:30
開催形式
オンライン配信
ZoomによるLive配信
配布資料
PDFテキスト
(印刷可・編集不可)
アーカイブ配信
3/19～3/25中
見逃し配信あり
講師紹介
庄子 習一 氏
成蹊大学 理工学部 物質生命理工学科 教授
博士（工学）
専門分野
経歴
- 1995年 早稲田大学理工学部応用化学科 卒業
- 1997年 早稲田大学大学院修士課程 修了
- P&G Far East Inc.にて微生物研究に従事
- 2001年 早稲田大学理工学部 助手
- 2002年 早稲田大学大学院理工学研究科 博士後期課程修了、博士号（工学）取得（バイオセンサ開発）
- 2002年 成蹊大学理工学部 助手、TOF-SIMSデータ解析開始
- 2005年 島根大学生物資源科学部 助教授/准教授
- 2014年 成蹊大学理工学部 准教授
- 2017年 成蹊大学理工学部 教授（現職）
- 2024年度～ ISO TC201 SC6 (Mass Spectrometries) 国際議長
TOF-SIMSデータ解析の第一人者として、表面分析と機械学習を融合した先進的な研究を展開。ISO国際議長として国際標準化にも貢献。バイオセンサ開発から表面科学まで、幅広い分野での実績を持つ。
こんな方におすすめ
表面分析・化学イメージングを利用している方
もしくはこれから利用する方
計測データへの機械学習の応用について学びたい方
データ解析手法を習得したい方
得られる知識
SIMSデータ構造の理解
スペクトルとイメージを併せ持つSIMSデータの基本構造を理解できます
機械学習法の基礎
教師なしおよび教師あり機械学習法の基礎知識とSIMSデータへの応用例を習得
実践的な分析手法
試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、データの扱い方を実践的に学習
プログラム内容
1. 二次イオン質量分析(SIMS)の基礎
1.1 SIMSの原理と一次イオン源
- 1.1.1 飛行時間型二次イオン質量分析法(ToF-SIMS)
- 1.1.2 一次イオン源 Biクラスターとガスクラスターイオンビーム
1.2 SIMSのデータの構造
スペクトルとイメージ
- 1.2.1 質量スペクトル
- 1.2.2 2次元イメージング
- 1.2.3 深さ方向分析と3次元イメージング
1.3 最近のToF-SIMSの周辺
MSMS、オービトラップ、レーザーイオン化（レーザーSNMS）
1.4 測定の実際
試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、測定後のデータの扱いなど
2. ToF-SIMSの応用例
2.1 有機物・高分子
有機材料の表面分析と構造解析
2.2 バイオ材料・生物試料
細胞、組織、生体材料の分析
2.3 その他の材料
有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体など
3. SIMSデータへの機械学習の応用
機械学習とは
基本概念と分析への適用
機械学習に向けた計測データの変換
データ前処理と特徴量抽出
教師なし学習法による特徴抽出
クラスタリング、次元削減手法の応用
教師あり学習法による未知物質同定と定量分析
分類・回帰モデルの構築と評価
複数測定手法データ（マルチモーダルデータ）の構築方法と機械学習の応用
統合データ解析の実践
□ 質疑応答 □
受講料
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担当：丁田
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