Matematiksel yöntem X-ışını görüntülerini nano ölçekte keskinleştirir

Uluslararası bir işbirliğiyle araştırmacılar, daha önce mümkün olandan çok daha yüksek kalitede üç boyutlu röntgen görüntüleri üreten bir yöntem geliştirdiler. Teknik, X-ışını nanotomografisi adı verilen 3 boyutlu görüntüleme için kullanılıyor. Araştırmacıların yaklaşımı matematik ve hesaplamalı bilimlerdeki uzmanlığa dayanmaktadır.

Lund Üniversitesi’nden matematik araştırmacısı ve makalenin son yazarı Marcus Carlsson, “Çalışmamız, sınırlamanın yalnızca X-ışını optiklerinde değil, aynı zamanda görüntüyü yeniden yapılandırmak için kullanılan matematikte de olduğunu gösteriyor” diyor. Optik.

Yeni yöntem, boyutu 20 nanometreye kadar olan son derece küçük yapıları ayırt edebiliyor. Karşılaştırıldığında insan saçının kalınlığı 80.000 ile 100.000 nanometre arasındadır.

Yüksek görüntü çözünürlüğü, vücuttaki bireysel ayrıntıların hücresel düzeyde incelenmesini mümkün kılar. Mevcut çalışmada, yeni yöntem kullanılarak görüntü çözünürlüğü yaklaşık üç kat arttı. Sinapslar, mitokondri ve diğer hücre altı yapılar gibi çok ince yapılar üç boyutlu olarak görünür hale geldi.

Carlsson, araştırmanın matematiksel ve algoritmik yönlerinde öncü bir rol oynadı. Geliştirilmiş görüntüleme yönteminin altında yatan optimizasyon yaklaşımını geliştirdi.

Yapıları nano ölçekte görüntülerken, araştırmacılar normalde X ışınlarından tamamen farklı bir teknik olan elektron mikroskobu kullanırlar. Dezavantajı ise bu teknik kullanılarak incelenecek malzemenin üç boyutlu görüntüleme için çok ince dilimler halinde kesilmesi gerekmesidir. Elektron mikroskobu son derece yüksek düzeyde ayrıntı sağlar ancak aynı zamanda malzemede kalıcı hasara da neden olur.

Büyük miktarda veri

Bunun yerine X-ışını teknolojisini kullanmak, hem çok daha büyük numuneleri nano ölçekte incelemeyi hem de bunları önce ayırmaya gerek kalmadan üç boyutlu olarak görüntülemeyi mümkün kılıyor. Ancak Carlsson, en önemli zorluğun bu incelemeler tarafından üretilen muazzam miktarda verinin içerdiği tüm bilgileri çıkarmak olduğuna dikkat çekiyor. Matematik ve hesaplamalı bilimin yardımcı olabileceği yer burasıdır.

Carlsson, “Daha iyi matematiksel modeller ve optimizasyon algoritmalarıyla, aynı türdeki ölçüm verilerinden önemli ölçüde daha fazla bilgi elde edebiliriz. Yeni yöntem, hem biyolojik görüntülemede hem de araştırmacıların malzemeleri üç boyutlu ve tahribatsız olarak incelemek istediği diğer alanlarda olasılıkların önünü açıyor” diyor.