Tomografía computarizada monocromática usando laboratorio.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 363 (2023) Citar este artículo

952 Accesos

1 Citas

2 altmétrico

Detalles de métricas

En este artículo, demostramos la viabilidad de la tomografía basada en la estructura del borde cercano a la absorción de rayos X de campo completo altamente monocromática utilizando un espectrómetro de absorción de rayos X tipo Johann a escala de laboratorio que utiliza una fuente de tubo de rayos X convencional. En esta prueba de concepto, al utilizar un fantasma incrustado con Se elemental, Na\(_2\)SeO\(_3\) y Na\(_2\)SeO\(_4\), mostramos que los tres Las distribuciones dimensionales de Se en diferentes estados de oxidación se pueden mapear y distinguir de la matriz fantasma y entre sí con tomografía de contraste de borde de absorción. El método presentado permite análisis volumétricos de especiación química en muestras de escala mm utilizando fuentes de rayos X de bajo brillo y representa una nueva herramienta analítica para la ingeniería de materiales y la investigación en muchos campos, incluidos la biología y la química.

La tomografía computarizada (TC) es un método no destructivo ampliamente utilizado para investigar la estructura tridimensional de la materia. Los instrumentos clínicos de TC y una fracción importante de las configuraciones a escala de laboratorio se basan en haces policromáticos de gran ancho de banda producidos con tubos de rayos X convencionales. Si bien esto produce un flujo de fotones suficientemente alto para fines de obtención de imágenes, la policromaticidad del haz tiene sus propios inconvenientes, como artefactos de endurecimiento del haz e insensibilidad a la composición química del objeto fotografiado. Se puede lograr cierta cantidad de contraste químico mediante imágenes de energía dual, pero la información se puede utilizar para separar elementos, en el mejor de los casos, en dos o tres grupos según su número atómico1. La falta de sensibilidad elemental es una deficiencia importante desde el punto de vista de la investigación de materiales, ya que las propiedades del material dependen no sólo de su composición y distribución elemental sino también de la especiación química de los elementos.

Estas limitaciones pueden superarse con haces de rayos X altamente monocromáticos y sintonizables, como los producidos con fuentes de luz láser de electrones libres de rayos X y sincrotrón. Uno de esos enfoques es la obtención de imágenes de sustracción de borde K, que se ha utilizado, por ejemplo, para mapear la ventilación de las vías respiratorias en los pulmones durante un ataque de asma utilizando imágenes de absorción de borde K de gas xenón2,3.

Al ajustar la energía de los fotones de un haz de rayos X con una resolución de \(\lesssim\) 1 eV, se pueden incluso separar las señales de rayos X de diferentes especies químicas, que a su vez se pueden utilizar para mapear la distribución de las especies en la muestra. . Este método, conocido como espectroscopia de absorción de rayos X de borde cercano (XANES), ofrece una herramienta no destructiva para el análisis de la química de un elemento determinado, sobre todo su estado de oxidación y coordinación atómica local4. Ha demostrado ser utilizado como método de contraste para tomografía en numerosas aplicaciones de investigación de materiales, como la investigación de composiciones químicas a nanoescala y mesoescala y transiciones de fase en materiales de baterías5,6,7, degradación e inactivación de materiales catalizadores8,9 y heterogeneidad de cristales de estructura organometálicos diseñados con defectos10. También se ha demostrado que se puede aplicar una idea similar a la dispersión inelástica de rayos X (espectroscopia Raman de rayos X) para obtener datos tomográficos sobre el estado químico de elementos de bajo Z para, por ejemplo, distinguir espacialmente \(sp^2\) y Enlaces \(sp^3\) en materiales de carbono11.

Las técnicas antes mencionadas requieren una fuente de luz de rayos X altamente brillante y de energía sintonizable, como una fuente de luz de sincrotrón, lo que limita su aplicabilidad a escala de laboratorio. Sin embargo, debido a la gran demanda y la escasez de tiempo de haz en fuentes de luz láser de electrones libres de rayos X y sincrotrón a gran escala, la espectrometría de rayos X a escala de laboratorio ha experimentado un renacimiento en los últimos años. A pesar de su producción de fotones de órdenes de magnitud menor, los instrumentos a escala de laboratorio han demostrado ser una alternativa viable a las instalaciones a gran escala en muchas aplicaciones12,13,14,15,16,17,18.

En nuestro trabajo anterior19, demostramos imágenes 2D químicamente sensibles utilizando un espectrómetro de absorción de rayos X tipo Johann basado en un tubo de rayos X convencional como se presenta en la Fig. 1. El haz policromático de la fuente primaria se dirige a una superficie curvada esféricamente. Analizador de cristales que monocromatiza y reenfoca el haz en el círculo de Rowland que actúa como fuente secundaria. La muestra y el detector de imágenes se colocan aguas abajo del foco secundario. La sensibilidad química se obtiene ajustando la energía de los fotones difractados y registrando los cambios resueltos espacialmente en los coeficientes de atenuación.

En este trabajo, desarrollamos aún más las capacidades de obtención de imágenes de una configuración de laboratorio de este tipo mediante la demostración de imágenes en 3D con contraste químico utilizando una fuente de rayos X de bajo brillo. Preparamos un fantasma de PMMA (Fig. 2) que estaba incrustado con Se en diferentes estados químicos y demostramos que mapear la distribución espacial 3D de diferentes especies químicas es viable utilizando la configuración descrita.

El dibujo esquemático de la configuración XAS-CT. Los rayos X policromáticos producidos por el tubo de rayos X se monocromatizan con el analizador de cristal curvado esféricamente. La muestra de la que se va a fotografiar se ilumina con el haz monocromático alejándola del círculo de Rowland para que el haz desenfocado la cubra por completo. El haz transmitido a través de la muestra se registra con un detector sensible a la posición. No se muestra el blindaje de plomo para reducir la dispersión del haz primario al detector.

Dibujo esquemático del fantasma. En el PMMA cuboide (gris oscuro) se perforaron tres orificios, cada uno de los cuales se rellenó con una mezcla de un compuesto de selenio [Se elemental (rojo), Na\(_2\)SeO\(_3\) (verde) y Na\( _2\)SeO\(_4\) (azul)] y almidón. Los agujeros se taparon con papel de seda (gris claro).

La Figura 1 muestra el diseño esquemático del experimento. El haz policromático se produce mediante un tubo de rayos X convencional de 1,5 kW con un ánodo de Ag. El haz se monocromatiza y se reenfoca en el punto focal utilizando un analizador de cristal de Si(953) doblado en tira esféricamente con un radio de curvatura de 0,5 m20. El punto focal del analizador de cristales produce una fuente secundaria para la obtención de imágenes de haz cónico, con la muestra ubicada aguas abajo, y cuya imagen es capturada por un detector MiniPIX de conteo de fotones sensible a la posición de Advacam, que se basa en un TimePIX21 directo. Detector de Si de conversión con \(256\times 256\) píxeles cuadrados con una longitud de lado de 55 \(\upmu\)m. Para obtener un espectro, el ángulo de Bragg del analizador de cristales se escanea en todo el rango relevante (en este caso, 77,47\(^\circ\)–73,01\(^\circ\), correspondiente a un rango de 12,54–12,80 keV). La muestra y el detector siguen el cono monocromático en movimiento con alta precisión mediante etapas motorizadas.

El contraste del borde XANES de Se-K se ilustra en la Fig. 3. Muestra el aumento relativo del coeficiente de atenuación en el rango de energía del fotón que corresponde a la región cercana al borde de Se K. El fondo de la atenuación debida a otros electrones distintos de los Se 1 se ha restado para las energías de los fotones por debajo del borde K, y los espectros restados del fondo se han normalizado a un área igual en la región de energía del gráfico. Las tomografías computarizadas se obtuvieron en las energías de los fotones denominadas AD. Como se mostrará a continuación, muestrear los espectros en estas cuatro energías distintas es suficiente para distinguir los tres estados de oxidación diferentes del Se que se utilizan en este experimento.

Espectros de absorción de borde K normalizados y con resta de fondo de Se elemental, Na\(_2\)SeO\(_3\) [Se(IV)] y Na\(_2\)SeO\(_4\) [Se(VI) ]. Las líneas verticales indican las energías de los fotones de adquisición de 12,645 (A), 12,658 (B), 12,662 (C) y 12,685 (D) keV.

Para cada energía de fotón monocromático, se adquiere una imagen de transmisión (proyección) para varias orientaciones de muestra a intervalos de 1,8\(^{\circ }\), con un tiempo de exposición de 100 s.

El primer paso en el análisis de datos es calibrar el instrumento mediante, por ejemplo, la imagen de campo plano. En la Fig. 4 se presenta un ejemplo de una única imagen de campo plano. La imagen no es completamente uniforme pero muestra una pendiente horizontal en la intensidad. Dado que el haz de electrones dentro del tubo de rayos X también se propaga horizontalmente, la pendiente observada podría deberse a la variación de intensidad en el haz fuente debido al efecto del talón del ánodo. La dispersión dispersa no uniforme dentro de la cámara también puede contribuir al gradiente observado. Con una mejor colimación, blindaje del equipo y uso de vacío o cámara llena de He para reducir la dispersión, este fondo no constante probablemente pueda reducirse parcialmente en el futuro. Las líneas verticales ligeramente más oscuras en \(x=60\) y \(x=180\) px se deben a los espacios entre las tiras del analizador de obleas de cristal20. La tasa media de recuento de fotones por píxel fue de 2,6 ph s\(^{-1}\) px\(^{-1}\). Casi todos los valores del recuento de fotones se encuentran entre el rango de 2,2 y 3,0 ph s\(^{-1}\) px\(^{-1}\) o aproximadamente dentro de \(\pm \, 15\%\) de la media. valor.

Imagen de campo plano con haz monocromático. Los píxeles difuntos se eliminaron de la imagen reemplazándolos con el valor mediano de los píxeles vecinos (para ver la imagen sin procesar, consulte el Suplemento S1).

En la Fig. 5 se presentan dos proyecciones, tomadas en energía A y D, respectivamente. Como era de esperar, prácticamente no hay diferencia en el coeficiente de atenuación integrado del fantasma, excepto en los lugares que contienen Se. La resolución de la imagen se calculó a partir de la proyección en energía A diferenciando el borde del fantasma fila por fila en la esquina inferior izquierda de la proyección, ajustando funciones gaussianas a las funciones de dispersión de líneas resultantes y tomando la media de las FWHM (ancho total a la mitad del máximo) y su error estándar de las curvas ajustadas. Se encontró que la resolución espacial de la proyección era \(85\,\pm \,4\) \(\upmu\)m, o \(1.6\pm 0.1\) px.

En la Fig. 6 se presenta un sinograma de ejemplo. Como se puede ver en las proyecciones del sinograma en la Fig. 5 y en el S4-S6 complementario, el nivel de fondo de la señal es ligeramente más alto en el lado izquierdo de las imágenes en comparación con el lado derecho a pesar de la corrección del campo plano. La razón de esto no está clara, pero podría deberse posiblemente a la dispersión difusa y la fluorescencia de las partes irradiadas dentro del recinto del instrumento. El fondo desigual se corrigió realizando un ajuste lineal y restando el ajuste de los sinogramas antes de la reconstrucción (consulte el suplemento S5-S8).

Proyecciones del fantasma tomadas en las energías A (debajo de todos los bordes, izquierda) y D (sobre todos los bordes, derecha) con la corrección de campo plano.

Ejemplo de sinograma a partir de las proyecciones tomadas en energía A.

Las tomogramas se reconstruyeron utilizando la pila completa de 360\(^\circ\) con el algoritmo de retroproyección filtrado bajo el supuesto de la geometría del haz paralelo. La suposición no es del todo precisa, como lo indica la diferencia observada en las reconstrucciones de semisinogramas (consulte el suplemento S9). Sin embargo, debido a la relativa simplicidad y al alcance de este trabajo, la suposición de haces paralelos es suficiente para nuestros propósitos.

En la Fig. 7a se presentan cortes de tomogramas adquiridos en la energía de cada fotón, donde se puede observar una fuerte variación dependiente de la energía en la atenuación en las partes que contienen selenio. De manera similar a las imágenes de proyección, la resolución de la reconstrucción se determinó desde el borde superior del corte reconstruido en energía A usando un ajuste gaussiano y se encontró que era \(226 \pm 5\) \(\upmu\)m, o \ (4,1\pm 0,4\) píxeles.

En el caso habitual de imágenes de borde K, donde se puede ignorar la estructura fina del borde, la señal que contiene el cambio abrupto en el coeficiente de atenuación se puede separar del resto mediante una simple resta. Esto indica una alta estabilidad mecánica de la configuración ya que no se aplicó ningún registro de imagen adicional. Sin embargo, como se ve en la Fig. 7b, mientras que el resto del fantasma se puede eliminar limpiamente de las señales de Se restando el punto de energía inferior adyacente del superior, las señales de diferentes especies de Se no se pueden separar completamente entre sí mediante un procedimiento de resta tan simple. Para realizar una separación adecuada, observamos que dado que una imagen de TC es una medida directa del coeficiente de atenuación lineal, un conjunto de tomogramas reconstruidos \(\textbf{y}\) tomados a diferentes energías de fotones se puede escribir como \( \textbf{y} = \mathcal {C}\textbf{x}\), donde \(\textbf{x}\) contiene los diferentes componentes del objeto fotografiado y \(\mathcal {C}\) contiene la masa coeficientes de atenuación de los componentes a las energías medidas. Cuando se conoce \(\mathcal {C}\), \(\textbf{x}\) se puede resolver a partir de \(\textbf{x} = \mathcal {C}^{-1} \textbf{y}\ ), donde \(\mathcal {C}^{-1}\) es el (pseudo)inverso de \(\mathcal {C}\). Dado que en este fantasma las diferentes especies de Se están espacialmente bien separadas, \(\mathcal {C}\) se puede determinar (hasta factores multiplicativos) directamente a partir de los tomogramas sumando los valores de los píxeles sobre ROI elegidas arbitrariamente que cubren las diferentes muestras de Se. ; en un caso más complicado, los coeficientes de atenuación podrían medirse a partir de muestras de referencia conocidas. Cuando \(\mathcal {C}\) se puede determinar con precisión, la inversión de la matriz puede separar completamente diferentes componentes de la señal como se muestra en la Fig. 7c.

(a) Cortes axiales de las tomografías reconstruidas adquiridas con energías A – D respectivamente de izquierda a derecha; (b) señales de Se separadas restando los tomogramas con energías adyacentes. De izquierda a derecha, la primera imagen es igual a la tomografía original en energía A, y las siguientes son las diferencias B–A, C–B y D–C, respectivamente; (c) señales separadas usando inversión de matriz para el fantasma sin Se, Se(0), Se(IV) y Se(VI).

La Figura 8 muestra la distribución 3D de diferentes especies de Se dentro del fantasma. Mientras que el Se(0) y el Si(IV) se distribuyen uniformemente en el nitruro de boro, el Se(VI) se encuentra muy concentrado hacia la parte superior del recipiente. La explicación más probable a la falta de homogeneidad proviene de la preparación del fantasma. Se mezcló Na\(_2\)SO\(_4\) en nitruro de boro usando etanol para ayudar en la mezcla. Aparentemente, el etanol no se había evaporado por completo antes de que la mezcla se colocara en el fantasma, lo que provocó que el Se (VI) disuelto fuera absorbido por el papel de seda que se usó para sellar el recipiente. Aunque inesperadamente, la tomografía computarizada con contraste químico ha revelado nueva información sobre la composición del fantasma, que no habría sido posible obtener mediante inspección visual.

Visualización 3D de diferentes especies químicas de Se dentro del fantasma. El renderizado se realizó con 3D Slicer 422.

El estudio de prueba de concepto presentado anteriormente demuestra la viabilidad de la obtención de imágenes por TC con contraste químico utilizando una configuración a escala de laboratorio. Debido al flujo relativamente bajo de fotones, los tiempos de medición son largos, pero no resultan imprácticos para los fines de la investigación de materiales, donde las concentraciones de elementos de interés suelen ser altas en términos de su fuerza de absorción de rayos X. Con las 200 proyecciones demostradas por cada 100 s de exposición cada una, se tarda aproximadamente 5,6 h en medir un solo paso de energía. Recopilar un espectro XANES 3D completo con varias decenas a cien puntos de energía llevaría de varios días a semanas de tiempo de experimento. Si bien esto puede parecer mucho tiempo, no es inviable, como hemos demostrado anteriormente con experimentos anteriores en los que los tiempos de exploración continua más largos han sido de hasta 56 h por muestra14 y los tiempos de experimento más largos (incluidas las interrupciones en la irradiación) han sido de hasta 75 h por muestra. muestra16. Sin embargo, para XANES no siempre se necesitan más que un puñado de energías bien seleccionadas para cubrir el borde de absorción, que suele ser la parte más importante del espectro, lo que produce la especiación química de la muestra, lo que reduce considerablemente el tiempo de medición. Además, las fuentes de rayos X más intensas, como los tubos de ánodo giratorios o las fuentes de ánodo de chorro de metal líquido23, aumentarían las tasas de recuento de fotones y, por tanto, acortarían los tiempos de los experimentos.

Las reconstrucciones en este trabajo se realizaron con el método de retrodispersión filtrada pero, debido al bajo recuento de fotones, la calidad de la imagen de las tomografías de la configuración presentada podría beneficiarse significativamente de algoritmos de reconstrucción más avanzados. Algoritmos como la regularización de la variación total24,25 también podrían usarse para obtener espectros completos resueltos espacialmente porque, de manera análoga a los escaneos 4D, las tomografías tomadas a diferentes energías tienen una redundancia relativamente alta entre ellas, lo que sugiere que se podrían lograr reconstrucciones de mayor calidad cuando la información en el Todo el conjunto de datos se tiene en cuenta simultáneamente.

En este trabajo utilizamos el conocimiento a priori de la distribución de las especies de Se en el fantasma para descomponer las señales de absorción en un mapeo químico. Sin embargo, dado que el instrumento XAS está naturalmente equipado con capacidades de registro espectral, se podrían medir los coeficientes de atenuación necesarios en función de la energía de muestras de referencia conocidas que podrían usarse para realizar la inversión de matriz de una muestra desconocida. Alternativamente, podrían usarse otros métodos de descomposición, como el análisis de componentes principales y la factorización matricial no negativa.

Finalmente, como ocurre con las configuraciones de TC más típicas, la ampliación geométrica también podría utilizarse con XAS-CT para superar las limitaciones de tamaño de píxeles del detector. Esto podría lograrse incluso sin un tubo de microenfoque porque el tamaño de la fuente secundaria podría ajustarse con el corte apropiado. Sin embargo, la viabilidad técnica de esto requiere más trabajo porque la ranura reduce aún más la producción de fotones y la ranura debe adaptarse al movimiento del foco secundario. Además, el astigmatismo esférico separa los focos secundarios verticales y horizontales entre sí, lo que podría causar problemas adicionales; sin embargo, esto podría solucionarse con analizadores de cristales doblados toroidalmente.

Hemos descrito y demostrado la viabilidad de imágenes de TC a escala de laboratorio altamente monocromáticas utilizando un espectrómetro de absorción de rayos X basado en una fuente de luz de tubo de rayos X convencional y analizadores de cristal curvados esféricamente. Al ajustar con precisión la energía del haz monocromático, pudimos obtener una clara diferencia de contraste entre diferentes especies químicas de Se dentro de un fantasma de PMMA. Si bien se necesita más investigación para mejorar y caracterizar aún más las implementaciones prácticas de XAS-CT de laboratorio, anticipamos que la incorporación de imágenes monocromáticas y CT a los instrumentos XAS de laboratorio proporcionará una valiosa adición a la creciente caja de herramientas de X-CT de laboratorio. Métodos de análisis de rayos. Se pueden lograr resoluciones espaciales y energéticas más altas utilizando fuentes de luz de sincrotrón, pero el hecho de que los experimentos a escala de laboratorio a menudo se puedan realizar a voluntad y como campañas a largo plazo con abundante acceso a la instrumentación resalta la naturaleza extremadamente útil del enfoque a escala de laboratorio. .

La configuración de CT se basa en el instrumento XAS a escala de laboratorio tipo Johann descrito anteriormente en 19 y su dibujo esquemático se presenta en la Fig. 1. El tamaño del punto del haz de electrones es \(0,4 \times 8\) mm, que a 6\(^ {\circ }\) el ángulo de despegue se proyecta al tamaño de la fuente de rayos X primaria de \(0,4 \times 0,8\) mm (V \(\times\) H). El analizador enfoca el haz monocromático en un “punto” focal en el círculo de Rowland (el astigmatismo esférico separa los focos vertical y horizontal) que actúa como fuente secundaria. La muestra a fotografiar se aleja del foco secundario aguas abajo para que el haz divergente la ilumine por completo. La muestra se giró utilizando un motor paso a paso instalado en un escenario hecho a medida en el escenario de traslación lineal. Se colocó un blindaje de plomo entre la fuente y el detector para reducir la dispersión desde el tubo y el haz primario al detector.

Probamos la técnica obteniendo imágenes de un fantasma que contenía selenio (Figs. 2, 9). El fantasma consistía en una pieza cuboide de PMMA con longitudes laterales de \(8,3 \times 8,4 \times 13,2\) mm. Paralelamente al eje longitudinal del fantasma, se perforaron tres agujeros de aproximadamente 2 mm de diámetro y 9,6 mm de profundidad. Cada agujero se rellenó respectivamente con una mezcla de nitruro de boro y una de las tres especies químicas diferentes de selenio: Se elemental (alótropo negro), Na\(_2\)SeO\(_3\), y Na\(_2\)SeO. \(_4\). Para el resto del trabajo, nos referiremos a estas especies químicas por sus estados de oxidación nominales, a saber. Se(0), Se(IV) y Se(VI), respectivamente. La cantidad de cada compuesto de Se se midió de modo que el coeficiente de absorción por encima del borde de absorción de Se K fuera \(\mu x \aproximadamente 1\). Si por cada agujero quedan 2 mm de margen sin rellenar, en términos de masa de muestra esto corresponde a aprox. 0,7 mg de Se elemental. Los agujeros rellenados se taparon con papel de seda.

Las proyecciones del fantasma se adquirieron en cuatro energías de fotones diferentes cerca del borde Se K: 12,645 (A), 12,658 (B), 12,662 (C) y 12,685 (D) keV. Las energías se eligieron de modo que A estuviera muy por debajo de todos los bordes de absorción de los compuestos de Se, B estuviera por encima de la línea blanca de Se(0) pero por debajo de la de Se(IV), C estuviera por encima de la línea blanca de Se(IV) pero por debajo del de Se(VI), y D estaba muy por encima de todos los bordes de absorción. La relación entre las energías de adquisición y los espectros de absorción se presenta en la Fig. 3.

En cada energía de fotón se adquirieron 200 proyecciones sobre una rotación de 360\(^{\circ }\) de la muestra a intervalos de 1,8\(^{\circ }\). Cada proyección estuvo expuesta durante 100 s. Antes y después de la adquisición de las proyecciones se registraron 2 imágenes de campo plano sin la muestra durante 1000 s cada una. Debido al extremadamente bajo ruido de fondo del detector, no se tomaron imágenes de campo oscuro. Se utilizó un analizador de Si (953) como monocromador y el voltaje y la corriente de aceleración del tubo de rayos X fueron de 20 kV y 40 mA, respectivamente. Con esta combinación de voltaje de aceleración y reflexión del cristal sólo está presente el pico de difracción de orden más bajo. La distancia media entre la fuente primaria y el analizador fue de aprox. 48,4 cm (ángulos de Bragg 74,8\(^{\circ }\)–75,5\(^{\circ }\)) y la distancia entre la fuente secundaria y el detector fue de aprox. 21cm.

El procesamiento de datos se realizó con scripts personalizados escritos en Python 3 utilizando principalmente bibliotecas NumPy/SciPy26,27. Las reconstrucciones se realizaron utilizando la transformada de radón implementada en la biblioteca de imágenes scikit28. La inversión de la matriz se realizó utilizando la función numpy.linalg.inv. Las figuras 1 y 2 se realizaron con Inkscape 1.1 (http://inkscape.org/). Las figuras 3, 4, 5, 6 y 7 y todas las figuras complementarias se trazaron utilizando Matplotlib 3.3.4 (http://matplotlib.org/)29. La figura 8 se realizó con 3D Slicer 4 (http://www.slicer.org/)22. Se agregaron etiquetas adicionales a las Figs. 3 y 8 con Inkscape 1.1. Los datos y las macros de análisis están disponibles en https://doi.org/10.5281/zenodo.7510586.

Fotografía del montaje de la tomografía. El detector de la imagen es un modelo basado en TimePIX diferente al utilizado en este trabajo.

Los datos y las macros de análisis están disponibles en https://doi.org/10.5281/zenodo.7510586.

Rebuffel, V. y Dinten, J.-M. Imágenes de rayos X de energía dual: beneficios y límites. Insight no destructivo. Prueba. Monitoreo de condición. 49, 589–594 (2007).

Artículo de Google Scholar

Schlomka, JP y cols. Viabilidad experimental de imágenes de borde k con recuento de fotones de energía múltiple en tomografía computarizada preclínica. Física. Medicina. Biol. 53, 4031–4047 (2008).

Artículo CAS Google Scholar

Thomlinson, W., Elleaume, H., Porra, L. & Suortti, P. Imágenes de rayos X sincrotrón con sustracción de borde K en investigación biomédica. Física. Medicina. 49, 58–76 (2018).

Artículo CAS Google Scholar

Bunker, G. Introducción a XAFS: una guía práctica para la espectroscopia de estructuras finas de absorción de rayos X (Cambridge University Press, 2010).

Reservar Google Académico

Meier, F. y col. Imágenes tridimensionales de transformaciones de fase química a nanoescala con microscopía de rayos X de transmisión de campo completo. J. Radiación sincrotrón. 18, 773–781 (2011).

Artículo CAS Google Scholar

Kimura, Y. et al. Imagen de operando 3D y cuantificación de reacciones electroquímicas no homogéneas en electrodos de baterías compuestas. J. Física. Química. Letón. 11, 3629–3636 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Zhang, J. y col. Registro automático de imágenes en 3D para mapeo químico de nanoresolución mediante espectrotomografía sincrotrón. J. Radiación sincrotrón. 28, 278–282 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Gambino, M. y col. Envenenamiento por níquel de un catalizador de craqueo desentrañado mediante tomografía de absorción-difracción de fluorescencia de rayos X de una sola partícula. Angélica. Química. En t. Ed. 59, 3922–3927 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Gao, Z. y col. Espectrotomografía de transmisión de rayos X ab initio escasa para el análisis compositivo nanoscópico de materiales funcionales. Ciencia. Adv. 7(24), eabf6971 (2021).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Ferreira Sánchez, D. et al. Heterogeneidad espacio-química de cristales de estructura organometálica diseñados con defectos revelados mediante espectroscopia de absorción de rayos X tomográfica de campo completo. Angélica. Química. En t. Ed. 60(18), 10032–10039 (2021).

Artículo CAS Google Scholar

Huotari, S., Pylkkänen, T., Verbeni, R., Monaco, G. & Hämäläinen, K. Tomografía directa con contraste de enlaces químicos. Nat. Madre. 10, 489–493 (2011).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Mortensen, DR y cols. Resultados de referencia y tratamientos teóricos para la espectroscopia de emisión de rayos X de valencia a núcleo en compuestos de metales de transición. Física. Rev. B 96, 5 (2017).

Artículo de Google Scholar

Wang, W. y col. Producción en masa de espinelas mesoporosas de MnCo2o4 con superficies ricas en manganeso (IV) y cobalto (II) para una electrocatálisis de oxígeno bifuncional superior. Angélica. Química. En t. Ed. 56, 14977–14981 (2017).

Artículo CAS Google Scholar

Lusa, M. et al. La reducción de selenio (IV) por Pseudomonas sp. cepa t5-6-i: efectos sobre la absorción de selenio (IV) en Brassica oleracea. Reinar. Res. 177, 108642 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Moya-Cancino, JG et al. Espectroscopía de absorción de rayos X in situ cerca de la estructura del borde de un catalizador sólido utilizando una configuración de laboratorio. ChemCatChem 11, 1039–1044. https://doi.org/10.1002/cctc.201801822 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Moya-Cancino, JG et al. Esclarecimiento de la estructura cercana al borde de absorción de rayos X del borde k del carburo de cobalto. ChemCatChem 11, 3042–3045 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Mottram, L. y col. Una investigación de viabilidad de la espectroscopia de absorción de rayos X basada en laboratorio en apoyo de la gestión de residuos nucleares. Señora Adv. 5(1–2), 27–35. https://doi.org/10.1557/adv.2020.44 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Zimmermann, P. y col. Espectroscopia de rayos X moderna: XAS y XES en el laboratorio. Coordinación. Química. Rev. 423, 213466 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

Honkanen, A.-P. et al. Espectrómetro de absorción de rayos X a escala de laboratorio tipo Johann con modos de detección versátiles. Rev. Ciencia. Instrumento. 90, 033107 (2019).

ADS del artículo Google Scholar

Rovezzi, M., Lapras, C., Manceau, A., Glatzel, P. y Verbeni, R. Espectroscopia de rayos X de alta resolución energética en dilución ultraalta con analizadores de cristal curvados esféricamente de 0,5 m de radio. Rev. Ciencia. Instrumento. 88, 013108 (2017).

ADS del artículo Google Scholar

Llopart, X., Ballabriga, R., Campbell, M., Tlustos, L. & Wong, W. Timepix, un chip de lectura de píxeles programable de 65k para mediciones de tiempo de llegada, energía y/o conteo de fotones. Núcleo. Instrumento. Métodos Phys. Res. Secta. A 581, 485–494 (2007).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Fedorov, A. et al. Cortadora 3D como plataforma informática de imágenes para la red de imágenes cuantitativas. Magn. Reson. Imágenes 30, 1323-1341 (2012).

Artículo de Google Scholar

Hemberg, O., Otendal, M. & Hertz, HM Fuente de rayos X de impacto de electrones de ánodo de chorro de metal líquido. Aplica. Física. Letón. 83, 1483-1485 (2003).

Artículo ADS CAS Google Scholar

Wu, H., Maier, A., Fahrig, R. y Hornegger, J. Regularización de la variación total espacio-temporal (STTVR) para la reconstrucción 4d-CT. En SPIE Proceedings (Pelc, Nueva Jersey, Nishikawa, RM & Whiting, BR eds.), SPIE (2012).

Zhang, H. y col. Reconstrucción por TC de haz cónico 4D de alta calidad mediante regularización de variación total con compensación de movimiento. Física. Medicina. Biol. 62, 3313–3329 (2017).

Artículo de Google Scholar

van der Walt, S., Colbert, SC y Varoquaux, G. La matriz NumPy: una estructura para el cálculo numérico eficiente. Computadora. Ciencia. Ing. 13, 22-30 (2011).

Artículo de Google Scholar

...Virtanen, P. et al. SciPy 1.0: Algoritmos fundamentales para la computación científica en Python. Nat. Métodos 17, 261–272 (2020).

Artículo CAS Google Scholar

van der Walt, S. y col. Scikit-image: Procesamiento de imágenes en Python. PeerJ 2, e453 (2014).

Artículo de Google Scholar

Hunter, JD Matplotlib: un entorno de gráficos 2D. Computadora. Ciencia. Ing. 9(3), 90–95 (2007).

Artículo de Google Scholar

Descargar referencias

Los autores quieren agradecer al Dr. Heikki Suhonen por los comentarios sobre la reconstrucción por TC. APH fue financiado por el Programa de Doctorado en Investigación de Materiales y Nanociencias de la Universidad de Helsinki (MATRENA). SH recibió el apoyo de la Beca 295696 de la Academia de Finlandia. Agradecemos al Centro de Espectroscopía de Rayos X de Helsinki por proporcionar tiempo de haz con el espectrómetro Hel-XAS.

Centro Integral del Cáncer, Hospital Universitario de Helsinki, PO BOX 180, 00029, Hus, Finlandia

Ari Pekka Honkanen

Departamento de Física, Universidad de Helsinki, PO Box 64, 00014, Helsinki, Finlandia

Ari-Pekka Honkanen y Simo Huotari

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

APH diseñó y realizó los experimentos y el análisis de datos. El artículo fue escrito por APH y SH Las cifras fueron preparadas por APH

Correspondencia a Ari-Pekka Honkanen.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Honkanen, AP., Huotari, S. Tomografía computarizada monocromática utilizando una configuración a escala de laboratorio. Representante científico 13, 363 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-27409-6

Descargar cita

Recibido: 19 de octubre de 2022

Aceptado: 02 de enero de 2023

Publicado: 07 de enero de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27409-6

Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.