Monochromatische Computertomographie im Labor

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 363 (2023) Diesen Artikel zitieren

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In diesem Artikel demonstrieren wir die Machbarkeit einer hochmonochromatischen Vollfeld-Röntgenabsorptions-Nahkantenstruktur-Tomographie unter Verwendung eines Johann-Röntgenabsorptionsspektrometers im Labormaßstab unter Verwendung einer herkömmlichen Röntgenröhrenquelle. In diesem Proof-of-Concept zeigen wir mithilfe eines Phantoms, das in elementares Se, Na\(_2\)SeO\(_3\) und Na\(_2\)SeO\(_4\) eingebettet ist, dass die drei- Dimensionsverteilungen von Se in verschiedenen Oxidationsstufen können mithilfe der Absorptionskantenkontrasttomographie kartiert und von der Phantommatrix und voneinander unterschieden werden. Die vorgestellte Methode ermöglicht volumetrische Analysen der chemischen Speziation in Proben im mm-Maßstab unter Verwendung von Röntgenquellen mit geringer Brillanz und stellt ein neues Analysewerkzeug für die Materialtechnik und -forschung in vielen Bereichen, einschließlich Biologie und Chemie, dar.

Die Computertomographie (CT) ist eine weit verbreitete zerstörungsfreie Methode zur Untersuchung der dreidimensionalen Struktur von Materie. Die klinischen CT-Instrumente und ein Großteil der Laboraufbauten basieren auf polychromatischen Breitbandstrahlen, die mit herkömmlichen Röntgenröhren erzeugt werden. Dies erzeugt zwar einen ausreichend hohen Photonenfluss für Bildgebungszwecke, die Polychromatizität des Strahls hat jedoch auch Nachteile wie Strahlaufhärtungsartefakte und Unempfindlichkeit gegenüber der chemischen Zusammensetzung des abgebildeten Objekts. Ein gewisser chemischer Kontrast kann durch Dual-Energy-Bildgebung erreicht werden, die Informationen können jedoch verwendet werden, um Elemente anhand ihrer Ordnungszahl bestenfalls in zwei oder drei Gruppen zu unterteilen1. Der Mangel an Elementarempfindlichkeit stellt aus Sicht der Materialforschung einen erheblichen Mangel dar, da die Eigenschaften eines Materials nicht nur von seiner Elementzusammensetzung und -verteilung, sondern auch von der chemischen Speziation der Elemente abhängen.

Diese Einschränkungen können mit hochgradig monochromatischen und abstimmbaren Röntgenstrahlen überwunden werden, wie sie beispielsweise mit Synchrotron- und Röntgen-Freie-Elektronen-Laserlichtquellen erzeugt werden. Ein solcher Ansatz ist die K-Kanten-Subtraktionsbildgebung, die beispielsweise verwendet wurde, um die Belüftung der Atemwege in der Lunge während eines Asthmaanfalls mithilfe der Xenongas-K-Kanten-Absorptionsbildgebung abzubilden2,3.

Durch Anpassen der Photonenenergie eines Röntgenstrahls mit einer Auflösung von \(\lesssim\) 1 eV kann man sogar die Röntgensignale verschiedener chemischer Spezies trennen, was wiederum zur Kartierung der Verteilung der Spezies in der Probe verwendet werden kann . Diese als Röntgenabsorptions-Nahkantenspektroskopie (XANES) bekannte Methode bietet ein zerstörungsfreies Werkzeug für die Analyse der Chemie eines bestimmten Elements, vor allem seines Oxidationszustands und seiner lokalen Atomkoordination4. Es hat sich als erfolgreicher Einsatz als Kontrastmethode für die Tomographie in zahlreichen Anwendungen der Materialforschung erwiesen, beispielsweise bei der Untersuchung nano- und mesoskaliger chemischer Zusammensetzungen und Phasenübergänge in Batteriematerialien5,6,7, dem Abbau und der Inaktivierung von Katalysatormaterialien8,9 und der Heterogenität von defekttechnisch hergestellte metallorganische Gerüstkristalle10. Es wurde auch gezeigt, dass eine ähnliche Idee auf inelastische Röntgenstreuung (Röntgen-Raman-Spektroskopie) angewendet werden kann, um tomografische Daten über den chemischen Zustand von Elementen mit niedrigem Z zu erhalten, um beispielsweise \(sp^2\) und räumlich zu unterscheiden \(sp^3\)-Bindungen in Kohlenstoffmaterialien11.

Die oben genannten Techniken erfordern eine hochbrillante, energieabstimmbare Röntgenlichtquelle, beispielsweise eine Synchrotronlichtquelle, was ihre Anwendbarkeit im Labormaßstab einschränkt. Allerdings erlebte die Röntgenspektrometrie im Labormaßstab aufgrund der hohen Nachfrage und der Knappheit der Strahlzeit bei Synchrotron- und Röntgen-Freie-Elektronen-Laserlichtquellen im großen Maßstab in den letzten Jahren eine Renaissance. Trotz ihrer um Größenordnungen geringeren Photonenausbeute haben sich Instrumente im Labormaßstab in vielen Anwendungen als praktikable Alternative zu Großanlagen erwiesen12,13,14,15,16,17,18.

In unserer vorherigen Arbeit19 haben wir die chemisch empfindliche 2D-Bildgebung mit einem Röntgenabsorptionsspektrometer vom Johann-Typ basierend auf einer herkömmlichen Röntgenröhre demonstriert, wie in Abb. 1 dargestellt. Der polychromatische Strahl der Primärquelle ist auf eine sphärisch gebogene Fläche gerichtet Kristallanalysator, der den Strahl monochromatisiert und auf den Rowland-Kreis fokussiert, der als Sekundärquelle fungiert. Die Probe und der bildgebende Detektor sind dem Sekundärfokus nachgeordnet. Die chemische Empfindlichkeit wird durch Anpassen der Energie der gebeugten Photonen und Aufzeichnen der ortsaufgelösten Änderungen der Schwächungskoeffizienten erreicht.

In dieser Arbeit entwickeln wir die Bildgebungsfähigkeiten eines solchen Laboraufbaus weiter, indem wir die 3D-Bildgebung mit chemischem Kontrast unter Verwendung der Röntgenquelle geringer Brillanz demonstrieren. Wir haben ein PMMA-Phantom (Abb. 2) hergestellt, in das Se in verschiedenen chemischen Zuständen eingebettet war, und zeigen, dass die Abbildung der räumlichen 3D-Verteilung verschiedener chemischer Spezies mit dem beschriebenen Aufbau möglich ist.

Die schematische Zeichnung des XAS-CT-Aufbaus. Die von der Röntgenröhre erzeugte polychromatische Röntgenstrahlung wird mit dem sphärisch gebogenen Kristallanalysator monochromatisiert. Die abzubildende Probe wird vom monochromatisierten Strahl beleuchtet, indem sie vom Rowland-Kreis wegbewegt wird, sodass der defokussierte Strahl sie vollständig bedeckt. Der durch die Probe durchgelassene Strahl wird mit einem ortsempfindlichen Detektor aufgezeichnet. Eine Bleiabschirmung zur Reduzierung der Streuung vom Primärstrahl zum Detektor ist nicht dargestellt.

Schematische Darstellung des Phantoms. Das quaderförmige PMMA (dunkelgrau) wurde mit drei Löchern gebohrt, die jeweils mit einer Mischung aus einer Selenverbindung [elementares Se (rot), Na\(_2\)SeO\(_3\) (grün) und Na\( _2\)SeO\(_4\) (blau)] und Stärke. Die Löcher wurden mit Seidenpapier (hellgrau) verschlossen.

Abbildung 1 zeigt den schematischen Aufbau des Experiments. Der polychromatische Strahl wird von einer herkömmlichen 1,5-kW-Röntgenröhre mit einer Ag-Anode erzeugt. Der Strahl wird monochromatisiert und mithilfe eines sphärisch gebogenen, streifenförmig gebogenen Si(953)-Kristallanalysators mit einem Biegeradius von 0,5 m20 erneut auf den Brennfleck fokussiert. Der Brennpunkt des Kristallanalysators erzeugt eine Sekundärquelle für die Kegelstrahl-Bildgebung, wobei sich die Probe stromabwärts befindet und deren Bild von einem positionsempfindlichen Photonen zählenden MiniPIX-Detektor von Advacam erfasst wird, der auf einem TimePIX21 Direct basiert Konversions-Si-Detektor mit \(256\times 256\) quadratischen Pixeln mit einer Seitenlänge von 55 \(\upmu\)m. Um ein Spektrum zu erhalten, wird der Bragg-Winkel des Kristallanalysators über den relevanten Bereich gescannt (in diesem Fall 77,47\(^\circ\)–73,01\(^\circ\, entsprechend einem Bereich von 12,54–12,80 keV). Die Probe und der Detektor folgen mithilfe motorisierter Tische dem sich bewegenden monochromatischen Kegel mit hoher Präzision.

Der Kontrast von Se-K-Kanten-XANES ist in Abb. 3 dargestellt. Es zeigt den relativen Anstieg des Schwächungskoeffizienten im Photonenenergiebereich, der dem Se K-nahen Kantenbereich entspricht. Der Hintergrund der Abschwächung aufgrund anderer Elektronen als der Se-1s wurde für Photonenenergien unterhalb der K-Kante subtrahiert, und die vom Hintergrund subtrahierten Spektren wurden auf eine gleiche Fläche im Energiebereich des Diagramms normiert. Die CT-Scans wurden bei den mit AD gekennzeichneten Photonenenergien erhalten. Wie weiter unten gezeigt wird, reicht die Aufnahme der Spektren bei diesen vier unterschiedlichen Energien aus, um die drei verschiedenen Oxidationsstufen von Se zu unterscheiden, die in diesem Experiment verwendet werden.

Hintergrundsubtrahierte und normalisierte K-Kantenabsorptionsspektren von elementarem Se, Na\(_2\)SeO\(_3\) [Se(IV)] und Na\(_2\)SeO\(_4\) [Se(VI) ]. Die vertikalen Linien geben die Akquisitionsphotonenenergien von 12,645 (A), 12,658 (B), 12,662 (C) und 12,685 (D) keV an.

Für jede monochromatische Photonenenergie wird ein Transmissionsbild (Projektionsbild) für verschiedene Probenausrichtungen in 1,8\(^{\circ }\)-Intervallen mit einer Belichtungszeit von 100 s aufgenommen.

Der erste Schritt bei der Datenanalyse besteht darin, das Instrument beispielsweise über das Flachfeldbild zu kalibrieren. Ein Beispiel für ein einzelnes Flachfeldbild ist in Abb. 4 dargestellt. Das Bild ist nicht völlig gleichmäßig, weist jedoch eine horizontale Neigung in der Intensität auf. Da sich der Elektronenstrahl innerhalb der Röntgenröhre auch horizontal ausbreitet, könnte die beobachtete Steigung auf die Intensitätsschwankung im Quellstrahl aufgrund des Anodenabsatzeffekts zurückzuführen sein. Eine ungleichmäßige Streustreuung innerhalb der Kammer kann ebenfalls zum beobachteten Gradienten beitragen. Durch bessere Kollimation, Abschirmung der Ausrüstung und Verwendung von Vakuum oder einer mit Helium gefüllten Kammer zur Reduzierung der Streuung kann dieser nicht konstante Hintergrund in Zukunft wahrscheinlich teilweise reduziert werden. Etwas dunklere vertikale Linien bei \(x=60\) und \(x=180\) px sind auf die Lücken zwischen den Streifen des Kristallwafer-Analysators20 zurückzuführen. Die mittlere Zählrate der Photonen pro Pixel betrug 2,6 ph s\(^{-1}\) px\(^{-1}\). Fast alle Photonenzahlwerte liegen zwischen 2,2 und 3,0 ph s\(^{-1}\) px\(^{-1}\) oder ungefähr innerhalb \(\pm \, 15\%\) des Mittelwerts Wert.

Flaches Feldbild mit monochromatisiertem Strahl. Defekte Pixel wurden aus dem Bild entfernt, indem sie durch den Medianwert der benachbarten Pixel ersetzt wurden (für das Rohbild siehe Ergänzung S1).

In Abb. 5 sind zwei Projektionen dargestellt, aufgenommen bei den Energien A bzw. D. Wie erwartet gibt es praktisch keinen Unterschied im integrierten Schwächungskoeffizienten des Phantoms, außer an den Stellen, die Se enthalten. Die Auflösung des Bildes wurde aus der Projektion bei Energie A berechnet, indem die Kante des Phantoms Zeile für Zeile in der unteren linken Ecke der Projektion differenziert wurde, Gaußsche Funktionen an die resultierenden Linienspreizfunktionen angepasst wurden und der Mittelwert daraus gebildet wurde FWHM (Vollbreite bei halbem Maximum) und sein Standardfehler der angepassten Kurven. Die räumliche Auflösung der Projektion betrug \(85\,\pm \,4\) \(\upmu\)m oder \(1,6\pm 0,1\) px.

Ein Beispielsinogramm ist in Abb. 6 dargestellt. Wie im Sinogramm, den Projektionen in Abb. 5 und in der Ergänzung S4–S6 zu sehen ist, ist der Hintergrundpegel des Signals auf der linken Seite der Bilder etwas höher als im rechte Seite trotz der Flat-Field-Korrektur. Der Grund dafür ist unklar, könnte aber möglicherweise auf diffuse Streuung und Fluoreszenz von den bestrahlten Teilen im Inneren des Instrumentengehäuses zurückzuführen sein. Der unebene Hintergrund wurde korrigiert, indem eine lineare Anpassung durchgeführt und die Anpassung vor der Rekonstruktion von den Sinogrammen subtrahiert wurde (siehe Ergänzung S5–S8).

Projektionen des Phantoms, aufgenommen bei den Energien A (unterhalb aller Kanten, links) und D (über allen Kanten, rechts) mit der Flat-Field-Korrektur.

Beispiel eines Sinogramms aus den Projektionen bei Energie A.

Die Tomogramme wurden unter Verwendung des vollständigen 360\(^\circ\)-Stapels mit dem gefilterten Rückprojektionsalgorithmus unter der Annahme der Parallelstrahlgeometrie rekonstruiert. Die Annahme ist nicht ganz korrekt, was durch den beobachteten Unterschied in den Rekonstruktionen von Halbsinogrammen angezeigt wird (siehe Ergänzung S9). Aufgrund der relativen Einfachheit und des Umfangs dieser Arbeit ist die Annahme eines parallelen Strahls für unsere Zwecke jedoch ausreichend.

Schnitte von Tomogrammen, die bei jeder Photonenenergie aufgenommen wurden, sind in Abb. 7a dargestellt, wo starke energieabhängige Schwankungen in der Schwächung in den Teilen, die Selen enthalten, zu erkennen sind. Ähnlich wie bei den Projektionsbildern wurde die Auflösung der Rekonstruktion anhand der Oberkante der rekonstruierten Schicht bei Energie A mithilfe einer Gaußschen Anpassung bestimmt und betrug \(226 \pm 5\) \(\upmu\)m, oder \ (4,1\pm 0,4\) px.

Im üblichen Fall der K-Kanten-Bildgebung, bei der die Feinstruktur der Kante vernachlässigt werden kann, kann das Signal, das die abrupte Änderung des Schwächungskoeffizienten enthält, durch einfache Subtraktion vom Rest getrennt werden. Dies weist auf eine hohe mechanische Stabilität des Aufbaus hin, da keine zusätzliche Bildregistrierung angewendet wurde. Wie in Abb. 7b zu sehen ist, kann der Rest des Phantoms zwar sauber von den Se-Signalen entfernt werden, indem der benachbarte niedrigere Energiepunkt vom höheren Punkt subtrahiert wird, die Signale verschiedener Se-Spezies können jedoch nicht vollständig voneinander getrennt werden so ein einfaches Subtraktionsverfahren. Um eine ordnungsgemäße Trennung durchzuführen, beachten wir, dass ein Satz rekonstruierter Tomogramme \(\textbf{y}\), die bei verschiedenen Photonenenergien aufgenommen wurden, als \( \textbf{y} = \mathcal {C}\textbf{x}\), wobei \(\textbf{x}\) die verschiedenen Komponenten des abgebildeten Objekts und \(\mathcal {C}\) die Masse enthält Dämpfungskoeffizienten der Komponenten bei gemessenen Energien. Wenn \(\mathcal {C}\) bekannt ist, kann \(\textbf{x}\) aus \(\textbf{x} = \mathcal {C}^{-1} \textbf{y}\ gelöst werden. ), wobei \(\mathcal {C}^{-1}\) die (Pseudo-)Inverse von \(\mathcal {C}\) ist. Da in diesem Phantom die verschiedenen Se-Spezies räumlich gut getrennt sind, kann \(\mathcal{C}\) (bis auf multiplikative Faktoren) direkt aus den Tomogrammen bestimmt werden, indem die Pixelwerte über willkürlich ausgewählte ROIs summiert werden, die die verschiedenen Se-Proben abdecken ; In einem komplizierteren Fall könnten die Schwächungskoeffizienten anhand bekannter Referenzproben gemessen werden. Wenn \(\mathcal{C}\) genau bestimmt werden kann, kann die Matrixinversion verschiedene Signalkomponenten vollständig trennen, wie in Abb. 7c gezeigt.

(a) Axialschnitte der rekonstruierten Tomogramme, aufgenommen bei den Energien A–D, jeweils von links nach rechts; (b) getrennte Se-Signale durch Subtrahieren der Tomogramme mit benachbarten Energien. Von links nach rechts entspricht das erste Bild dem ursprünglichen Tomogramm bei der Energie A, und die folgenden sind die Differenzen B–A, C–B bzw. D–C; (c) getrennte Signale mittels Matrixinversion für das Phantom ohne Se, Se(0), Se(IV) und Se(VI).

Abbildung 8 zeigt die 3D-Verteilung verschiedener Se-Arten im Phantom. Während Se(0) und Si(IV) in Bornitrid gleichmäßig verteilt sind, ist Se(VI) im oberen Teil des Behälters stark konzentriert. Die wahrscheinlichste Erklärung für die Inhomogenität ergibt sich aus der Präparation des Phantoms. Na\(_2\)SO\(_4\) wurde in Bornitrid unter Verwendung von Ethanol gemischt, um die Mischung zu unterstützen. Anscheinend war Ethanol noch nicht vollständig verdampft, bevor die Mischung in das Phantom gegeben wurde, was dazu führte, dass es und das gelöste Se(VI) vom Seidenpapier absorbiert wurden, das zum Verschließen des Behälters verwendet wurde. Wenn auch unerwartet, hat die chemische Kontrast-CT-Bildgebung somit neue Informationen über die Zusammensetzung des Phantoms ergeben, die durch visuelle Inspektion nicht möglich gewesen wären.

3D-Visualisierung verschiedener chemischer Se-Spezies im Phantom. Das Rendering wurde mit 3D Slicer 422 erstellt.

Die oben vorgestellte Proof-of-Concept-Studie demonstriert die Machbarkeit der chemischen Kontrast-CT-Bildgebung im Labormaßstab. Aufgrund des relativ geringen Photonenflusses sind die Messzeiten zwar lang, aber für die Zwecke der Materialforschung, wo die Konzentrationen der interessierenden Elemente im Hinblick auf ihre Röntgenabsorptionsstärke oft hoch sind, nicht unpraktisch. Bei den gezeigten 200 Projektionen pro 100 s Belichtung dauert die Messung eines einzelnen Energieschritts etwa 5,6 Stunden. Das Sammeln eines vollständigen 3D-XANES-Spektrums mit mehreren zehn bis hundert Energiepunkten würde dann mehrere Tage bis Wochen Experimentierzeit erfordern. Auch wenn sich das nach einer langen Zeit anhört, ist es nicht unrealistisch, wie wir früher mit früheren Experimenten gezeigt haben, bei denen die längsten kontinuierlichen Scanzeiten bis zu 56 Stunden pro Probe betrugen14 und die längsten Experimentzeiten (einschließlich Bestrahlungspausen) bis zu 75 Stunden pro Probe betrugen Probe16. Allerdings benötigt man für XANES nicht immer mehr als eine Handvoll gut ausgewählter Energien, um die Absorptionskante abzudecken, die oft den wichtigsten Teil des Spektrums darstellt und zur chemischen Speziation der Probe führt, was die Messzeit erheblich verkürzt. Auch intensivere Röntgenquellen wie rotierende Anodenröhren oder Flüssigmetallstrahl-Anodenquellen23 würden die Photonenzählraten erhöhen und somit die Experimentierzeiten verkürzen.

Die Rekonstruktionen in dieser Arbeit wurden mit der Methode der gefilterten Rückstreuung durchgeführt, aber aufgrund der geringen Photonenzahl könnte die Bildqualität der Tomogramme des vorgestellten Aufbaus erheblich von fortschrittlicheren Rekonstruktionsalgorithmen profitieren. Algorithmen wie Total Variation Regularization24,25 könnten auch verwendet werden, um vollständig räumlich aufgelöste Spektren zu erhalten, da Tomogramme, die bei unterschiedlichen Energien aufgenommen wurden, analog zu 4D-Scans eine relativ hohe Redundanz zwischen ihnen aufweisen, was darauf hindeutet, dass Rekonstruktionen höherer Qualität erzielt werden könnten, wenn die Informationen in der Der gesamte Datensatz wird gleichzeitig berücksichtigt.

In dieser Arbeit nutzten wir A-priori-Kenntnisse über die Verteilung der Se-Spezies im Phantom, um die Absorptionssignale in eine chemische Kartierung zu zerlegen. Da das XAS-Instrument jedoch natürlich mit Spektralaufzeichnungsmöglichkeiten ausgestattet ist, könnte man die benötigten Schwächungskoeffizienten als Funktion der Energie aus bekannten Referenzproben messen, die zur Durchführung der Matrixinversion einer unbekannten Probe verwendet werden könnten. Alternativ könnten andere Zerlegungsmethoden wie die Hauptkomponentenanalyse und die nichtnegative Matrixfaktorisierung verwendet werden.

Schließlich könnte die geometrische Vergrößerung, wie es bei typischeren CT-Aufbauten der Fall ist, auch bei der XAS-CT genutzt werden, um die Pixelgrößenbeschränkungen des Detektors zu überwinden. Dies konnte auch ohne Mikrofokusröhre erreicht werden, da die Größe der Sekundärquelle durch entsprechende Schlitzung angepasst werden konnte. Die technische Machbarkeit erfordert jedoch weitere Arbeiten, da die Schlitzung die Photonenausbeute weiter verringert und die Schlitzung der Bewegung des Sekundärfokus Rechnung tragen muss. Darüber hinaus trennt der sphärische Astigmatismus die vertikalen und horizontalen Sekundärbrennpunkte voneinander, was zusätzliche Probleme verursachen könnte; Dies könnte jedoch mit toroidal gebogenen Kristallanalysatoren gelöst werden.

Wir haben die Machbarkeit einer hochmonochromatischen CT-Bildgebung im Labormaßstab mithilfe eines Röntgenabsorptionsspektrometers beschrieben und demonstriert, das auf einer herkömmlichen Röntgenröhren-Lichtquelle und sphärisch gebogenen Kristallanalysatoren basiert. Durch genaue Abstimmung der Energie des monochromatisierten Strahls konnten wir einen deutlichen Kontrastunterschied zwischen verschiedenen chemischen Se-Spezies in einem PMMA-Phantom erzielen. Während weitere Forschungsarbeiten erforderlich sind, um die praktischen Implementierungen der laborbasierten Methoden der Strahlenanalyse. Höhere räumliche und energetische Auflösungen können mit Synchrotronlichtquellen erreicht werden, aber die Tatsache, dass Experimente im Labormaßstab oft nach Belieben und als Langzeitkampagnen mit reichlichem Zugang zu den Instrumenten durchgeführt werden können, unterstreicht den äußerst nützlichen Charakter des Ansatzes im Labormaßstab .

Der CT-Aufbau basiert auf dem zuvor in19 beschriebenen XAS-Instrument im Labormaßstab vom Johann-Typ und seine schematische Zeichnung ist in Abb. 1 dargestellt. Die Elektronenstrahlfleckgröße beträgt \(0,4 \times\) mm, was bei 6\(^ {\circ }\) Startwinkel projiziert auf die Größe der primären Röntgenquelle von \(0,4 \times 0,8\) mm (V \(\times\) H). Der Analysator fokussiert den monochromatisierten Strahl auf einen Brennpunkt am Rowland-Kreis (sphärischer Astigmatismus trennt den vertikalen und horizontalen Brennpunkt), der als Sekundärquelle fungiert. Die abzubildende Probe wird stromabwärts vom Sekundärfokus wegbewegt, sodass der divergente Strahl sie vollständig beleuchtet. Die Probe wurde mithilfe eines Schrittmotors gedreht, der auf einem speziell angefertigten Tischset auf dem linearen Translationstisch montiert war. Zwischen der Quelle und dem Detektor wurde eine Bleiabschirmung angebracht, um die Streuung von der Röhre und dem Primärstrahl zum Detektor zu reduzieren.

Wir haben die Technik getestet, indem wir ein selenhaltiges Phantom abgebildet haben (Abb. 2, 9). Das Phantom bestand aus einem quaderförmigen Stück PMMA mit den Seitenlängen \(8,3 \times 8,4 \times 13,2\) mm. Parallel zur Längsachse des Phantoms wurden drei Löcher mit etwa 2 mm Durchmesser und 9,6 mm Tiefe gebohrt. Jedes Loch wurde jeweils mit einer Mischung aus Bornitrid und einer der drei verschiedenen chemischen Spezies von Selen gefüllt: elementares Se (schwarzes Allotrop), Na\(_2\)SeO\(_3\) und Na\(_2\)SeO \(_4\). Für den Rest der Arbeit werden diese chemischen Spezies anhand ihrer nominellen Oxidationsstufen bezeichnet, d. h. Se(0), Se(IV) bzw. Se(VI). Die Menge jeder Se-Verbindung wurde so gemessen, dass der Absorptionskoeffizient über der Se-K-Absorptionskante \(\mu x \ungefähr 1\) betrug. Bei einem verbleibenden ungefüllten Rand von 2 mm für jedes Loch entspricht dies, bezogen auf die Probenmasse, ca. 0,7 mg elementares Se. Die gefüllten Löcher wurden mit Seidenpapier abgedeckt.

Die Projektionen des Phantoms wurden bei vier verschiedenen Photonenenergien in der Nähe der Se-K-Kante aufgenommen: 12,645 (A), 12,658 (B), 12,662 (C) und 12,685 (D) keV. Die Energien wurden so gewählt, dass A deutlich unterhalb aller Absorptionskanten von Se-Verbindungen lag, B oberhalb der weißen Linie von Se(0), aber unterhalb der von Se(IV), und C oberhalb der weißen Linie von Se(IV), aber unter dem von Se(VI) und D lag deutlich über allen Absorptionskanten. Der Zusammenhang zwischen den Aufnahmeenergien und den Absorptionsspektren ist in Abb. 3 dargestellt

Bei jeder Photonenenergie wurden 200 Projektionen über 360\(^{\circ }\) Drehungen der Probe in 1,8\(^{\circ }\)-Intervallen erfasst. Jede Projektion wurde 100 s lang belichtet. Vor und nach der Aufnahme der Projektionen wurden jeweils 1000 s lang 2 Flatfield-Bilder ohne Probe aufgenommen. Aufgrund des extrem geringen Hintergrundrauschens des Detektors wurden keine Dunkelfeldbilder aufgenommen. Als Monochromator wurde ein Si(953)-Analysator verwendet und die Beschleunigungsspannung und der Beschleunigungsstrom der Röntgenröhre betrugen 20 kV bzw. 40 mA. Bei dieser Kombination aus Beschleunigungsspannung und Kristallreflexion ist nur der Beugungspeak niedrigster Ordnung vorhanden. Der mittlere Abstand zwischen Primärquelle und Analysator betrug ca. 48,4 cm (Bragg-Winkel 74,8\(^{\circ }\)–75,5\(^{\circ }\)) und der Abstand zwischen Sekundärquelle und Detektor betrug ca. 21 cm.

Die Datenverarbeitung wurde mit benutzerdefinierten Skripten durchgeführt, die in Python 3 geschrieben wurden und hauptsächlich NumPy/SciPy-Bibliotheken26,27 verwendeten. Die Rekonstruktionen wurden unter Verwendung der Radon-Transformation durchgeführt, die in der Scikit-Image-Bibliothek28 implementiert ist. Die Matrixinversion wurde mit der Funktion numpy.linalg.inv durchgeführt. Die Abbildungen 1 und 2 wurden mit Inkscape 1.1 (http://inkscape.org/) erstellt. Die Abbildungen 3, 4, 5, 6 und 7 sowie alle ergänzenden Abbildungen wurden mit Matplotlib 3.3.4 (http://matplotlib.org/)29 aufgezeichnet. Abbildung 8 wurde mit 3D Slicer 4 (http://www.slicer.org/)22 erstellt. Den Abbildungen wurden zusätzliche Beschriftungen hinzugefügt. 3 und 8 mit Inkscape 1.1. Die Daten und die Analysemakros sind unter https://doi.org/10.5281/zenodo.7510586 verfügbar.

Foto des Tomographieaufbaus. Der Detektor im Bild ist ein anderes TimePIX-basiertes Modell als das in dieser Arbeit verwendete.

Die Daten und die Analysemakros sind unter https://doi.org/10.5281/zenodo.7510586 verfügbar.

Rebuffel, V. & Dinten, J.-M. Dual-Energy-Röntgenbildgebung: Vorteile und Grenzen. Einblick ohne Zerstörung. Prüfen. Zustandsüberwachung. 49, 589–594 (2007).

Artikel Google Scholar

Schlomka, JP et al. Experimentelle Machbarkeit der K-Kanten-Bildgebung mit Multienergie-Photonenzählung in der präklinischen Computertomographie. Physik. Med. Biol. 53, 4031–4047 (2008).

Artikel CAS Google Scholar

Thomlinson, W., Elleaume, H., Porra, L. & Suortti, P. K-Kanten-Subtraktions-Synchrotron-Röntgenbildgebung in der biomedizinischen Forschung. Physik. Med. 49, 58–76 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Bunker, G. Einführung in XAFS: Ein praktischer Leitfaden zur Röntgenabsorptions-Feinstrukturspektroskopie (Cambridge University Press, 2010).

Buchen Sie Google Scholar

Meirer, F. et al. Dreidimensionale Abbildung chemischer Phasenumwandlungen im Nanomaßstab mit Vollfeld-Transmissionsröntgenmikroskopie. J. Synchrotronstrahlung. 18, 773–781 (2011).

Artikel CAS Google Scholar

Kimura, Y. et al. 3D-Operando-Bildgebung und Quantifizierung inhomogener elektrochemischer Reaktionen in Verbundbatterieelektroden. J. Phys. Chem. Lette. 11, 3629–3636 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Zhang, J. et al. Automatische 3D-Bildregistrierung für die chemische Kartierung mit Nanoauflösung mittels Synchrotronspektrotomographie. J. Synchrotronstrahlung. 28, 278–282 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Gambino, M. et al. Nickelvergiftung eines Crackkatalysators durch Einzelpartikel-Röntgenfluoreszenz-Beugungs-Absorptions-Tomographie aufgeklärt. Angew. Chem. Int. Ed. 59, 3922–3927 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Gao, Z. et al. Sparse Ab-initio-Röntgentransmissionsspektrotomographie zur nanoskopischen Zusammensetzungsanalyse funktioneller Materialien. Wissenschaft. Adv. 7(24), eabf6971 (2021).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Ferreira Sanchez, D. et al. Räumlich-chemische Heterogenität defekttechnisch hergestellter metallorganischer Gerüstkristalle, nachgewiesen durch tomographische Vollfeld-Röntgenabsorptionsspektroskopie. Angew. Chem. Int. Ed. 60(18), 10032–10039 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Huotari, S., Pylkkänen, T., Verbeni, R., Monaco, G. & Hämäläinen, K. Direkte Tomographie mit chemischem Bindungskontrast. Nat. Mater. 10, 489–493 (2011).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Mortensen, DR et al. Benchmark-Ergebnisse und theoretische Behandlungen für die Valenz-zu-Kern-Röntgenemissionsspektroskopie in Übergangsmetallverbindungen. Physik. Rev. B 96, 5 (2017).

Artikel Google Scholar

Wang, W. et al. Massenproduktion von mesoporösen MnCo2o4-Spinellen mit Mangan(IV)- und Kobalt(II)-reichen Oberflächen für eine überlegene bifunktionelle Sauerstoffelektrokatalyse. Angew. Chem. Int. Ed. 56, 14977–14981 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Lusa, M. et al. Die Reduktion von Selen(IV) durch boreale Pseudomonas sp. Stamm t5-6-i – Auswirkungen auf die Selen(IV)-Aufnahme in Brassica oleracea. Umgebung. Res. 177, 108642 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Moya-Cancino, JG et al. In-situ-Röntgenabsorptions-Nahkantenstrukturspektroskopie eines festen Katalysators unter Verwendung eines Laboraufbaus. ChemCatChem 11, 1039–1044. https://doi.org/10.1002/cctc.201801822 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Moya-Cancino, JG et al. Aufklärung der K-Kanten-Röntgenabsorptionsstruktur von Kobaltkarbid in der Nähe der Kante. ChemCatChem 11, 3042–3045 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Mottram, L. et al. Eine Machbarkeitsuntersuchung der laborbasierten Röntgenabsorptionsspektroskopie zur Unterstützung der Entsorgung nuklearer Abfälle. Frau Adv. 5(1–2), 27–35. https://doi.org/10.1557/adv.2020.44 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Zimmermann, P. et al. Moderne Röntgenspektroskopie: XAS und XES im Labor. Koordin. Chem. Rev. 423, 213466 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Honkanen, A.-P. et al. Röntgenabsorptionsspektrometer im Labormaßstab vom Johann-Typ mit vielseitigen Detektionsmodi. Rev. Sci. Instrument. 90, 033107 (2019).

Artikel ADS Google Scholar

Rovezzi, M., Lapras, C., Manceau, A., Glatzel, P. & Verbeni, R. Hochenergieauflösende Röntgenspektroskopie bei ultrahoher Verdünnung mit sphärisch gebogenen Kristallanalysatoren mit einem Radius von 0,5 m. Rev. Sci. Instrument. 88, 013108 (2017).

Artikel ADS Google Scholar

Llopart, Nukl. Instrument. Methoden Phys. Res. Sekte. A 581, 485–494 (2007).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Fedorov, A. et al. 3D-Slicer als Bildverarbeitungsplattform für das quantitative Bildgebungsnetzwerk. Magn. Resonanz. Bildgebung 30, 1323–1341 (2012).

Artikel Google Scholar

Hemberg, O., Otendal, M. & Hertz, HM Flüssigmetallstrahl-Anoden-Elektronenstoß-Röntgenquelle. Appl. Physik. Lette. 83, 1483–1485 (2003).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Wu, H., Maier, A., Fahrig, R. & Hornegger, J. Räumlich-zeitliche Totalvariationsregularisierung (STTVR) für die 4d-CT-Rekonstruktion. In SPIE Proceedings (Pelc, NJ, Nishikawa, RM & Whiting, BR Hrsg.), SPIE (2012).

Zhang, H. et al. Hochwertige 4D-Kegelstrahl-CT-Rekonstruktion mit bewegungskompensierter Totalvariation-Regularisierung. Physik. Med. Biol. 62, 3313–3329 (2017).

Artikel Google Scholar

van der Walt, S., Colbert, SC & Varoquaux, G. Das NumPy-Array: Eine Struktur für effiziente numerische Berechnungen. Berechnen. Wissenschaft. Ing. 13, 22–30 (2011).

Artikel Google Scholar

...Virtanen, P. et al. SciPy 1.0: Grundlegende Algorithmen für wissenschaftliches Rechnen in Python. Nat. Methoden 17, 261–272 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

van der Walt, S. et al. Scikit-image: Bildverarbeitung in Python. PeerJ 2, e453 (2014).

Artikel Google Scholar

Hunter, JD Matplotlib: Eine 2D-Grafikumgebung. Berechnen. Wissenschaft. Ing. 9(3), 90–95 (2007).

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Die Autoren danken Dr. Heikki Suhonen für das Feedback zur CT-Rekonstruktion. APH wurde vom Doktorandenprogramm der Universität Helsinki für Materialforschung und Nanowissenschaften (MATRENA) finanziert. SH wurde vom Academy of Finland Grant 295696 unterstützt. Wir danken dem Helsinki Centre for X-ray Spectroscopy für die Bereitstellung der Strahlzeit mit dem Hel-XAS-Spektrometer.

Comprehensive Cancer Center, Universitätsklinikum Helsinki, PO BOX 180, 00029, Hus, Finnland

Ari-Pekka Honkanen

Fachbereich Physik, Universität Helsinki, Postfach 64, 00014, Helsinki, Finnland

Ari-Pekka Honkanen & Simo Huotari

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APH hat die Experimente und Datenanalysen entworfen und durchgeführt. Der Artikel wurde von APH und SH verfasst. Die Zahlen wurden von APH erstellt

Korrespondenz mit Ari-Pekka Honkanen.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Honkanen, AP., Huotari, S. Monochromatische Computertomographie im Labormaßstab. Sci Rep 13, 363 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-27409-6

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Eingegangen: 19. Oktober 2022

Angenommen: 02. Januar 2023

Veröffentlicht: 07. Januar 2023

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

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