RAPID イメージングは​​ディープ ラーニングで多くの機会を提供します

2023 年 4 月 3 日

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中国科学院による

ナノメートルスケールの三次元（3D）イメージングにより、ウイルスの機能、構造的損傷、ナノエレクトロニクスなどの生物学や材料の挙動に関する重要な洞察が可能になります。

1 つの方法は、これを破壊的に行うことです。 研究者は試料を固定し、粒子ビームで最上層を細かくエッチングし、走査型電子顕微鏡または同様の高解像度の方法で明らかになった特徴を画像化し、試料全体が消費されるまでこのプロセスを繰り返します。 ただし、多くの場合、非破壊的に操作することが望ましく、その場合は断層撮影法が必要になります。

eLight に掲載された新しい論文の中で、マサチューセッツ工科大学の Ziling Wu 教授率いる科学者チームは、3D イメージングのための新しい再構成方法を開発しました。

研究チームは、いくつかの実用的な利便性を示した集積回路 (IC) を例として使用しました。 IC は剛性があるため、固定する必要はありません。 また、製造プロセスの検証、故障分析、偽造品の検出にも非常に役立ちます。 一方で、ムーアの法則により、3D IC イメージングの課題は時間の経過とともに増大します。

ナノスケールでの非破壊 3D IC イメージングには、侵入深さが長く波長が短いため、硬 X 線が理想的なプローブです。 ただし、ほぼ常に投影の強度に基づいて機能する医療用 X 線断層撮影とは異なり、ナノスケールの場合は、最初にタイコグラフィーによって複雑なフィールドを探してから、断層撮影を行うのが一般的です。 この組み合わせたスキームは、X 線タイコ断層撮影法 (タイコ断層撮影法) としても知られています。

これを行う理由はいくつかあります。 たとえば、投影近似が引き続き適用できる場合、科学者は 2 つの断層撮影再構成を並行して実行できます。 ほとんどの材料は、それぞれの吸収変化よりも 10 倍大きい位相変化を示します。

X 線タイコ断層撮影法による再構成は、実験的な収集と同じ順序で 2 段階のアプローチで実行されます。 まず、位相回復アルゴリズムを使用して遠視野回折パターンから 2D 投影が取得され、次に断層撮影再構成が実装されて 2D 投影から 3D オブジェクトの実部および/または虚部が復元されます。

多くのアプリケーションは、この 2 段階のアプローチで成功裏に実証されています。 これらのアプリケーションには、IC イメージング、顕微鏡生物イメージング、および破壊、浸透、水和などの材料特性の研究が含まれます。 ただし、タイコグラフィーとトモグラフィーはどちらもデータに大きな冗長性を必要とするため、一般に取得時間と処理時間が長くなります。

取得時間を短縮する 1 つの方法は、効率的なスキャン スキームと高いスキャン速度で確実に動作できる高精度スキャナを使用することです。 プチコ断層撮影法におけるデータの冗長性要件を軽減することは、データ取得を高速化する代替方法ですが、姿勢不良を引き起こします。 ただし、データが減少すると、従来の再構成アルゴリズムではアーティファクトが発生し、忠実度が全体的に失われる可能性があります。

教師あり学習アプローチは、多くの場合、新しいデータや未知のデータに対する一般化能力に関して懸念の原因となります。 研究者らは、サンプルのサブセットでトレーニングする戦略を提案しました。この戦略では、信頼できるものの非常に時間がかかる代替方法を使用して、グラウンド トゥルースを取得できます。 次に、サンプルの残りの部分でトレイン ネットワークを使用することで、操作全体が大幅に高速化されます。 このアプローチは、集積回路やその他の大きな 3D 試料にとって魅力的です。

転移学習により、新しい実験のために RAPID を新たにトレーニングする労力が軽減される可能性があります。 ウイルスやナノ粒子のような、さらに一般的な標本については、同等のパフォーマンスが期待される可能性がありますが、学習アーキテクチャの再設計が必要になる可能性が最も高くなります。

詳しくは： Ziling Wu 他、深層学習による 3 次元ナノスケール縮小角度プチコ断層撮影イメージング (RAPID)、eLight (2023)。 DOI: 10.1186/s43593-022-00037-9

中国科学院提供