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eLight·封面 | 納米級(jí)三維縮角疊層成像

撰稿:蔡淼
近日,來自麻省理工學(xué)院的George Barbastathis團(tuán)隊(duì),報(bào)告了一種能夠在縮減掃描角度的情況下,通過深度學(xué)習(xí)的方法,快速實(shí)現(xiàn)納米尺寸下的三維成像的方案。這一研究成果對(duì)三維成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展具有極高的學(xué)術(shù)與應(yīng)用價(jià)值。
該文章發(fā)表在eLight,題為“Three-dimensional nanoscale Reduced-Angle Ptycho-tomographic Imaging with Deep learning (RAPID)”。Ziling Wu為論文的第一作者與通訊作者,George Barbastathis為論文的共同通訊作者。
納米尺度的三維成像對(duì)生物學(xué)和材料動(dòng)力學(xué)研究具有極其重要的意義,包括探查病毒功能,結(jié)構(gòu)損傷,納米電子學(xué)等。一種常見的納米尺度三維成像方案是破壞性地操作,即固定化樣品,用粒子束精細(xì)蝕刻頂層,用掃描電子顯微鏡或類似的高分辨率方法對(duì)顯示的特征成像,并重復(fù)這個(gè)過程,直到整個(gè)樣品體積被消耗。然而,在許多應(yīng)用中,我們更需要非破壞性成像,因此斷層掃描成像技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
然而,斷層掃描成像技術(shù)面臨著兩個(gè)主要的瓶頸:
1、是隨著特征尺寸接近其輻射波長,衍射和散射效應(yīng)對(duì)圖像保真度的影響也隨之增大;
2、宏觀體積內(nèi)的可分辨三維元素(體素)的數(shù)量會(huì)變得非常大。
隨著我們對(duì)分辨率需求的提升,納米尺度上的三維斷層成像也變得更加具有挑戰(zhàn)性。因此,如果能找到一種成像方案,有效解決這兩個(gè)問題,并同時(shí)實(shí)現(xiàn)高速的納米尺度的三維成像,無疑對(duì)于生物學(xué)、材料學(xué)等學(xué)科的研究具有極其重要的作用。
對(duì)于納米尺寸下的非破壞性三維成像,硬X射線是最理想的光源之一,因?yàn)樗鼈兺瑫r(shí)具有長穿透深度和短波長。在納米尺度的情況下,X射線斷層掃描通常是通過疊層掃描(ptychography)尋找復(fù)雜的場,然后再進(jìn)行斷層掃描。這種組合方案也被稱為疊層X射線斷層成像(ptycho-tomography)。
疊層X射線斷層成像的圖像重建過程包含兩個(gè)步驟:首先使用相位恢復(fù)算法從遠(yuǎn)場衍射圖案中檢索二維投影,然后實(shí)施層析重建以從中恢復(fù)三維對(duì)象的實(shí)部和/或虛部。然而,這需要大量的數(shù)據(jù)冗余,通常會(huì)導(dǎo)致采集和處理時(shí)間較長。
本研究在計(jì)算上結(jié)合了疊層和斷層成像重建過程,以提高在有限角度數(shù)據(jù)采集情況下的圖像重建質(zhì)量。研究團(tuán)隊(duì)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network, DNN),成功縮減了疊層X射線斷層成像中所需的角度范圍,并且提升了成像速度,減少了計(jì)算的時(shí)間需求(圖1)。

圖1:成像方案示意圖。(a)通過轉(zhuǎn)移與旋轉(zhuǎn)掃描來收集衍射模式數(shù)據(jù)的縮減角度的層析成像實(shí)驗(yàn)。原始衍射模式經(jīng)過預(yù)處理后作為預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸入,并獲得重建三維分布作為最終輸出。(b)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。從縮減角度的層析成像實(shí)驗(yàn)中獲取的衍射模式已進(jìn)行預(yù)處理,以作為網(wǎng)絡(luò)輸入,并采用常規(guī)方法來生成高分辨率的黃金標(biāo)準(zhǔn)(golden standard,GS)作為用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的真實(shí)信息。

圖2:對(duì)于相同的測試體,不同掃描策略之間的定量比較

圖3:RAPID成像方案在Nθ=21個(gè)角度,成像角度在θ=140.8°范圍內(nèi)的條件下進(jìn)行成像及與其他方案的定量比較
同時(shí),由于傳統(tǒng)的DNN結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練過程中可能引入過多的參數(shù),研究團(tuán)隊(duì)在DNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中進(jìn)一步采用了不同結(jié)構(gòu)的空洞卷積模塊,有效的解決了這一問題(圖4)。

圖4:不同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的重建結(jié)果之間的定量和定性比較
這一研究成果為納米尺度下的三維成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,提供了新的思路,并且對(duì)生物成像,材料學(xué)研究等領(lǐng)域,都具有極其重要的作用。
| 論文信息 |
Wu, Z., Kang, I., Yao, Y. et al. Three-dimensional nanoscale reduced-angle ptycho-tomographic imaging with deep learning (RAPID). eLight 3, 7 (2023).
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