本研究では、鋼合金の反応器圧力容器用鋼の微細構造を理解することの重要性について述べており、炭化物の析出物が合金を強化し、亀裂を引き起こす可能性があることが焦点です。スキャンニング電子顕微鏡（SEM）画像では、炭化物と基体との灰色値の重なりがあるため、従来の閾値処理が効果的ではありません。そこで提案されたのが、僅か10枚の注釈付きSEM画像を用いて訓練された軽量のU-Netによるデータ効率的セグメンテーションパイプラインです。このモデルは0.98という高いDice-Sørensen係数を達成し、従来の手法（0.85）よりも大幅に性能を向上させました。また、注釈作業の効率も一桁削減しています。この手法は、合金設計のための炭化物定量化を迅速かつ自動化することを可能にし、他の鋼種にも一般化できることが示されています。