Fyzici prišli na to, ako zlepšiť kvalitu snímok z röntgenového mikroskopu

Röntgenové mikroskopy možno použiť na štúdium trojrozmernej štruktúry materiálov, organizmov alebo tkanív,

bez rezania alebo poškodenia vzorky.Teoreticky táto technológia umožňuje vytvárať obrázky s rozlíšením niekoľkých nm. V praxi sú však jeho možnosti obmedzené ťažkosťami pri výrobe ideálnej šošovky.

Vo svojej práci publikovanej v časopise PhysicalFyzici z Göttingenskej univerzity v Review Letters ukázali, že „nedokonalosti“ šošoviek možno prekonať pridaním algoritmov rekonštrukcie obrazu do inovatívnych šošoviek. 

Ako šošovku vedci použili viacvrstvuzónová doska pozostávajúca z niekoľkých atómových vrstiev uložených vo forme sústredných kruhov na tenkom drôte. Takýto systém zabraňuje vzájomnému rušeniu zvýšením osvetlenia pozorovacieho bodu.

Fyzici vytvorenú šošovku umiestnili medzi nakrúcanéobjekt a röntgenová kamera v extrémne jasnom a zaostrenom röntgenovom lúči v nemeckom elektrónovom synchrotróne v Hamburgu. Výskumníci poznamenávajú, že kamera prijala tri rôzne typy signálov, ktoré spolu poskytli úplné informácie o štruktúre neznámeho objektu, aj keď objekty absorbovali len málo alebo žiadne röntgenové žiarenie.

Schéma experimentu. Obrázok: Markus Osterhoff

Autori práce poznamenávajú, že opustili myšlienku vytvorenia ideálneho objektívu. Namiesto toho presne zmerali vytvorený objektív a jeho parametre začlenili do algoritmov spracovania informácií. 

Vedci predviedli svoju prácuzariadení vytváraním snímok polovodičových nanodrôtov s rozlíšením menším ako 10 nm. Vedci poznamenávajú, že výhodou novej metódy je, že objekt nie je potrebné skenovať, čo znamená, že v pohybe možno „zachytiť“ aj veľmi rýchle mikroskopické procesy v materiáloch.

Kvôli ťažkostiam to už urobilo veľa výskumníkovopustili používanie röntgenovej mikroskopie so šošovkami a namiesto toho sa pokúsili šošovky úplne nahradiť algoritmami. Spoločným použitím šošoviek a algoritmov však náš prístup spája to najlepšie z oboch svetov.

Tim Salditt, profesor na Fyzikálnej fakulte Univerzity v Göttingene, jeden z autorov štúdie

Čítaj viac

Čínska AI predpovedá priebeh hypersonických rakiet. Čaká nás odvetný štrajk

Tajomstvo dlhovekosti je odhalené. Všetko je to o génovej expresii a tu je návod, ako ju môžete ovplyvniť

Vedci hľadajú minerály pre elektrické vozidlá na dne starovekého oceánu