RAPID 이미징은 딥 러닝을 통해 수많은 기회를 제공합니다.

2023년 4월 3일

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중국과학원 제공

나노미터 규모의 3차원(3D) 이미징을 통해 바이러스 기능, 구조적 손상, 나노전자공학 등 생물학 및 물질 거동에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

한 가지 방법은 이것을 파괴적으로 수행하는 것입니다. 연구자들은 표본을 고정하고, 입자 빔으로 최상층을 미세하게 에칭하고, 주사 전자 현미경이나 유사한 고해상도 방법으로 드러난 특징을 이미지화하고, 전체 표본 부피가 소모될 때까지 이 과정을 반복합니다. 그러나 많은 경우에는 비파괴적으로 수술하는 것이 바람직하며, 그럴 경우 단층 촬영이 필요합니다.

eLight에 발표된 새로운 논문에서 MIT의 Ziling Wu 교수가 이끄는 과학자 팀은 3D 이미징을 위한 새로운 재구성 방법을 개발했습니다.

연구팀은 몇 가지 실용적인 편의성을 제시하는 집적회로(IC)를 예로 들었다. IC는 단단하므로 고정할 필요가 없습니다. 또한 제조 공정 검증, 고장 분석 및 위조품 탐지에도 매우 유용합니다. 반면, 무어의 법칙으로 인해 3D IC 이미징의 과제는 시간이 지남에 따라 커집니다.

나노 규모의 비파괴 3D IC 이미징의 경우 하드 X선은 침투 깊이가 길고 파장이 짧기 때문에 이상적인 프로브입니다. 그러나 거의 항상 투영의 강도에 따라 작동하는 의료용 X선 단층 촬영과 달리 나노 규모의 경우 타이코그래피를 통해 복잡한 장을 먼저 찾은 다음 단층 촬영을 수행하는 것이 일반적입니다. 이 결합 방식은 X선 단층촬영(ptycho-tomography)이라고도 알려져 있습니다.

이렇게 하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 예를 들어 투영 근사법이 여전히 적용 가능하다면 과학자들은 두 개의 단층 촬영 재구성을 동시에 수행할 수 있습니다. 대부분의 재료는 각각의 흡수 변화보다 10배 더 큰 위상 변화를 나타냅니다.

X-ray ptycho-tomography 재구성은 실험적 획득과 동일한 순서로 2단계 접근 방식으로 수행됩니다. 먼저, 위상 검색 알고리즘을 사용하여 원거리 회절 패턴에서 2D 투영을 검색한 다음 단층 촬영 재구성을 구현하여 2D 투영에서 3D 객체의 실제 및/또는 가상 부분을 복구합니다.

이 2단계 접근 방식을 통해 많은 애플리케이션이 성공적으로 시연되었습니다. 이러한 응용 분야에는 IC 이미징, 미세 유기체 이미징 및 파괴, 삼출 및 수화와 같은 재료 특성 연구가 포함됩니다. 그러나 ptychography와 tomography는 모두 데이터에 큰 중복성을 요구하므로 일반적으로 수집 및 처리 시간이 길어집니다.

획득 시간을 줄이는 한 가지 방법은 효율적인 스캐닝 방식과 빠른 스캐닝 속도로 안정적으로 작동할 수 있는 고정밀 스캐너를 사용하는 것입니다. ptycho-tomography에서 데이터 중복 요구 사항을 줄이는 것은 데이터 수집 속도를 높이는 또 다른 방법이지만 잘못된 자세를 초래합니다. 그러나 데이터가 줄어들면 기존 재구성 알고리즘은 아티팩트를 생성하고 전반적인 충실도를 잃을 가능성이 높습니다.

지도 학습 접근 방식은 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터에 대한 일반화 능력에 대한 우려의 원인이 되는 경우가 많습니다. 연구자들은 신뢰할 수 있지만 매우 느린 대체 방법을 사용하여 실제 정보를 얻을 수 있는 샘플의 하위 집합을 훈련하는 전략을 제안했습니다. 그런 다음 나머지 샘플에 기차 네트워크를 사용하여 전체 작업 속도를 크게 높입니다. 이 접근 방식은 집적 회로 또는 기타 대형 3D 표본에 적합합니다.