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2023년 3월 3일

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사실 확인된

교정하다

지능형 컴퓨팅으로

전자현미경은 이미 1나노미터만큼 작은 세부 사항까지 밝혀낼 수 있지만, 진행 중인 연구에서는 이미지 품질을 제한하고 샘플의 광학적 선량을 줄이는 장벽을 돌파하려고 노력하고 있습니다. 수차는 생성된 이미지의 해상도와 품질을 저하시킬 수 있는 전자 현미경에서 흔히 발생하는 문제입니다.

이러한 현미경에는 추가적인 복잡한 위상 및 진폭 제어가 필요합니다. Glasgow 대학의 광학 그룹 내에서 활동하는 Akhil Kallepalli(Kallepalli Lab)가 이끄는 국제 연구팀이 이 문제를 해결하기 시작했습니다. 광학적 관점에서 작업하면서 그들은 새로운 고스트 이미징 알고리즘을 개발하고 테스트하여 더 낮은 플럭스 조명을 사용하여 향상된 해상도와 대비를 갖춘 이미지를 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 샘플 손상을 줄일 수 있습니다.

이 연구는 12월 21일자 지능형 컴퓨팅(Intelligent Computing)에 게재되었습니다.

조명 전략을 더 잘 제어하려면 광 변조가 필요합니다. 광학에서의 변조는 정보를 인코딩하기 위해 광파의 특성을 변화시키는 과정입니다. 이는 광통신 시스템과 분광학 및 이미징과 같은 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 다양한 종류의 변조기가 광학 분야에서 오랫동안 사용되어 왔습니다.

그러나 전자현미경에는 변조기를 사용할 수 없습니다. 전자 현미경 분야에서 지속적인 이미징 향상을 위해 위상 수차를 줄이기 위해 복잡한 위상 및 진폭 제어를 달성하는 것은 여전히 ​​​​어려운 일입니다.

저자들은 광학적 접근 방식인 전산 고스트 이미징을 전자 현미경에 적용하고 이 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 설계했습니다. 이 접근 방식은 투사된 패턴과 측정된 투과율에 대한 지식을 반전시켜 이미지를 재구성합니다. 이는 보다 복잡한 공간 패턴으로 조명될 때 샘플의 투과율을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

이 시스템에서는 렌즈가 없는 구현과 원거리 구현을 모두 가능하게 하는 수치적 빔 전파 기술을 사용하여 물체 평면의 라이트 필드 결과 형태를 계산할 수 있습니다. 따라서 전산 고스트 이미징은 투과전자현미경 이미징에 사용될 수 있습니다.

광학적 방법에서는 공간 광 변조기를 사용하여 이미징 패턴의 직교성을 보장할 수 있습니다. 그러나 자연 산란이나 매우 제한된 변조기를 사용하는 경우 패턴 간의 직교성을 보장하기가 어렵습니다. 저자가 설계한 이 새로운 알고리즘은 직교성에 관계없이 패턴을 최적으로 사용합니다. 그들은 새로운 방법을 "직교화된 고스트 이미징"이라고 부릅니다.

저자는 두 가지 방법으로 방법을 테스트했습니다. 먼저, 그들은 투과전자현미경 시스템과 유사한 광학 실험을 수행했습니다. 이 실험에서는 조명 전략과 비직교성에 대한 알고리즘의 견고성을 테스트했습니다. 그 후, 그들은 투과전자현미경으로 그들의 방법을 테스트했습니다.

실험 결과, 저자의 고스트 이미징 알고리즘은 가장 일반적인 온라인 고스트 이미징 알고리즘과 비교하여 더 나은 대비를 갖춘 고해상도 이미지 재구성을 생성하는 것으로 나타났습니다. 새로운 알고리즘은 모든 파장에서 이미징 기능을 향상시키고 패턴 세트의 비직교성에 견고하여 광학 및 전자 현미경 모두에 효과적으로 적용할 수 있습니다.

논문의 부록에서 저자는 자신의 방법을 사용하여 줄일 수 있는 전자 현미경 샘플 손상과 관련된 몇 가지 결과를 강조합니다. 향후 개발을 통해 광학 및 전자 현미경 이미징 모두에서 이미징 해상도 또는 속도를 더욱 최적화할 수 있습니다.