Un equipo internacional de investigadores que incluye a científicos de la División de Investigación Computacional (CRD) de Berkeley Lab y el Centro de Matemáticas Avanzadas para Aplicaciones de Investigación Energética (CAMERA) continúa encontrando nuevas formas de mejorar la reconstrucción de imágenes pticográficas.

En experimentos científicos, Las imágenes de rayos X pticográficos se utilizan principalmente para caracterizar la estructura y propiedades de la materia y los materiales. Si bien el método ha existido durante unos 50 años, La amplia utilización se ha visto obstaculizada por el hecho de que el proceso experimental era lento y el procesamiento computacional de los datos para producir una imagen reconstruida era caro.

Pero en los últimos años, los avances en detectores y microscopios de rayos X en fuentes de luz como la fuente de luz avanzada (ALS) de Berkeley Lab han hecho posible medir un conjunto de datos pticográficos en segundos. Como resultado, Hoy en día, la pticografía se utiliza en una variedad de dominios científicos, incluida la física de la materia condensada, biología celular y electrónica.

En la práctica, La pticografía de rayos X funciona enfocando un haz de rayos X en un punto de una muestra. La dispersión de la muestra se registra en el campo lejano, y el patrón grabado se escalona para obtener la imagen final. La resolución más alta que se puede alcanzar no está limitada por el tamaño del punto focal, sólo por la apertura numérica y la longitud de onda utilizada. El procedimiento de fases en pticografía utiliza la superposición entre exposiciones consecutivas de la muestra, más los patrones de difracción de campo lejano registrados, para reconstruir una imagen de alta resolución de la muestra.

Como resultado, La reconstrucción de conjuntos de datos pticográficos puede ser un desafío intensivo en datos que implica resolver un difícil problema de recuperación de fase. calibrar elementos ópticos y tratar con valores atípicos experimentales y "ruido". Para abordar este desafío, Los científicos de Berkeley Lab desarrollaron SHARP (pticografía adaptable heterogénea escalable en tiempo real), un marco algorítmico y software informático que permite la reconstrucción de millones de fases de datos de imágenes ptychographic por segundo. Desde que se introdujo en 2016, SHARP ha tenido un impacto demostrable en la productividad para los científicos que trabajan en ALS y otras fuentes de luz en todo el complejo del Departamento de Energía. con notables éxitos en el análisis de películas delgadas magnéticas, magnetozomas y materiales de batería 3-D.

Ahora los investigadores de CAMERA, la Universidad de Texas y la Universidad Normal de Tianjin, todos miembros de la colaboración SHARP, han desarrollado un modelo que mejora aún más las capacidades de reconstrucción de SHARP. El nuevo algoritmo, GDP-ADMM (descomposición en gradiente de la sonda / método de multiplicadores de dirección alterna), aprovecha los aspectos matemáticos más avanzados de la recuperación de fase, optimización de ruido de fondo y "eliminación de ruido" del detector para mejorar la adquisición de datos y la resolución de imágenes. Con GDP-ADMM, SHARP ahora puede manejar más luz que antes, permitiendo una adquisición más rápida y una resolución de tiempo más alta y, en última instancia, más descubrimientos científicos.

Un artículo que describe GDP-ADMM fue el artículo de portada de la edición de mayo de 2018 de Acta Cristalografía Sección A . GDP-ADMM permite utilizar más luz, abrir las ranuras de entrada de un microscopio pticográfico y reducir el número de fotogramas necesarios para obtener datos suficientes para reconstruir una imagen significativa. La publicación detalla cómo el GDP-ADMM y el análisis de coherencia parcial ayudan a superar los problemas de estabilidad inherentes a los experimentos de imágenes ptychographic coherentes, que a menudo descartan la mayor parte del flujo de una fuente de luz para definir la coherencia de una iluminación (sonda de rayos X coherente localizada). También explota la separabilidad del núcleo traslacional para acelerar el análisis.

"El objetivo era ofrecer la capacidad de descubrir rápidamente nanopartículas interesantes a máxima resolución al permitir una rápida retroalimentación de los microscopistas en las líneas de luz, "dijo Stefano Marchesini, científico de planta en CRD y coautor del artículo de Acta. "Incluso cuando las fuentes de luz coherente de próxima generación se conectan, es posible que seamos capaces de extender las energías de rayos X que se pueden utilizar en pticografía mediante el uso de este modelo ".