Метод исследования механизмов трехмерной самосборки коллоидных микрочастиц с применением глубокого обучения

Представлен подход к визуализации и анализу трехмерной самосборки микрочастиц в жидкости с помощью лазерной плоскостной микроскопии с последующим восстановлением координат в трех измерениях. Для этого использовалась нейронная сеть YOLOv8. Показано, что предложенный метод постобработки позволяет выявлять характерные особенности картины рассеяния на микрочастицах со средней точностью обнаружения (Mean Average Precision), равной 0.93, и извлекать координаты их расположения в трехмерном пространстве с точностью 20% от диаметра. Этот подход имеет потенциал для контроля процессов самосборки микрочастиц в 3D и является важным для развития новых материалов и технологий, включая 3D-биопечать и микро- и нанофабрикацию.