弱衍射样品的高分辨成像及衍射增强相干X射线成像方法研究

发布时间：2017-03-29 23:04

  本文关键词：弱衍射样品的高分辨成像及衍射增强相干X射线成像方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：相比可见光和电子,X射线具有波长短,穿透能力强等特点,是进行无损、高分辨成像的理想光源。随着x射线光源的发展,第三代同步辐射在光源亮度和相干性方面有了很大的提升；第四代光源—X射线自由电子激光(XFEL)的建立,不仅进一步提高了x射线光源的亮度,实现了全相干,而且单脉冲的持续时间只有飞秒量级,使得无辐射损伤成像、动态成像和活体成像成为可能。传统的X射线成像方法大多是基于x射线聚焦透镜来成像,如K-B镜、菲涅尔波带片等。但是由于x射线难以聚焦,且聚焦元件制备工艺复杂,因此传统X射线显微镜的成像分辨率与聚焦元件的加工制备精度紧密相关。近年来,得益于不断提高的同步辐射光源的亮度和相干性,在x射线晶体学基础上发展出一种新的成像技术—相干X射线衍射成像(Coherent X-ray diffraction imaging-CDI)。该成像方法摆脱了对X射线聚焦元件的依赖,成像样品也不仅限于晶体,还可以对非晶体样品进行原位定量成像。其原理是使用一束相干x射线照射样品,利用X射线探测器收集样品在远场处的相干衍射图样,通过过度取样与迭代相结合的算法对衍射图样进行相位恢复和图像重建,从而获取样品的高分辨图像。由于成像光路中不使用任何x射线聚焦元件,因此成像分辨率仅与X射线的波长和衍射角有关,理论上可以达到原子量级。目前CDI已经被广泛应用于生物学、物理学、材料学等学科的研究之中。成像方法由最初的平面波CDI不断发展出了布拉格CDI、扫描CDI、菲涅尔CDI等多种相干衍射成像方法。在CDI成像分辨率方面,目前通过K-B镜聚焦提高x射线亮度的方法,可获得纳米银颗粒样品2rnm分辨率的二维投影；采用XFEL-CDI单脉冲成像获得了纳米金颗粒5.5nm的三维图像。对于弱衍射生物样品,由于受到相干散射截面的限制,难以获取高分辨率的衍射图样。而相干衍射成像分辨率最终取决于衍射图样的分辨率。为提高衍射图样分辨率,增加曝光时间是一种潜在方式,但对于生物样品,长时间的曝光势必带来辐射损伤的问题。最新发展起来的XFEL-CDI单脉冲成像被证实能在辐射损伤发生前记录下样品的衍射图样,是理想的无辐射损伤成像方法。目前,生物样品的XFEL-CDI单脉冲成像分辨率仍然有限,如何提高弱衍射生物样品单脉冲成像的分辨率也是摆在研究者面前的一个挑战。另外,对于CDI来说,一个高抗噪音和精确的相位恢复与图像重建算法对于提高低信噪比衍射图样的相位恢复和图像重建质量非常重要。由于CDI记录的是X射线与样品电子发生弹性散射产生的衍射图样,理论上可以通过衍射图样计算样品的电子密度,从而根据高衬度的密度差异对样品的成分和结构进行分析。同时,结合断层扫描成像的方法,通过旋转样品记录在不同角度下的衍射图样,能够实现在不破坏样品的情况下研究其三维高分辨结构。基于以上CDI成像的优势,以及在弱衍射样品成像方面需要解决的科学问题和本课题组的研究基础,本论文主要在提高弱衍射样品成像分辨率、衍射增强成像方法研究以及生物材料的三维高分辨成像方面开展了以下工作：(1)通过优化CDI数据采集方法,定量研究了单个弱衍射趋磁细菌的二维高分辨成像。在实验中分别收集趋磁细菌的低分辨衍射图样和高分辨衍射图样,通过计算两者重叠区域差异最小值将其最优化拼接,最终获得弱衍射趋磁细菌的衍射图样,并成功将中心衍射数据丢失限制在0级衍射斑以内。紧束缚有限空间约束条件的使用,提高了衍射图样重建的收敛速度和相位的恢复精度,获得了像素分辨率为18.6nm的趋磁细菌二维重建图像。根据衍射图样强度与入射X射线亮度之间的关系,计算得到趋磁细菌的质量密度约为1.19g/cm3,并根据定量成像结果确定了趋磁细菌内部的部分细胞器结构,发现了链状分布的磁小体结构。(2) 利用XFEL技术,以金黄色葡萄球菌为模板,研究了用纳米金团簇标定金黄色葡萄球菌来增强衍射信号和重建分辨率的XFEL-CDI单脉冲衍射增强成像方法。通过XFEL单脉冲照射样品,在辐射损伤发生前记录其衍射图样,解决了辐射损伤问题。采用XFEL-CDI单脉冲分别对纳米金团簇标定的金黄色葡萄球菌和对照样品进行成像。标定样品和对照样品衍射图样的信号强度和功率谱密度(PSD)曲线的对比结果表明,纳米金团簇的标定能够有效提高生物样品的衍射信号强度。采用紧束缚有限空间约束条件分别对标定样品和对照样品的衍射图样进行了重建。重建图像的PRTF结果表明,标定样品重建图像的分辨率相比对照样品提高了2.6倍。结合理论计算和实验结果,分析讨论了纳米金团簇标定提高衍射图样信号强度和重建图像分辨率的机理。(3)针对实验数据中普遍存在的问题,构建了抗噪音和中心衍射数据丢失的Guided oversampling smoothness (GOSS)相位恢复与图像重建算法。将OSS算法中降噪音的高斯滤波器与GHIO算法中的最优化引导传代理论应用于HIO算法之中,构建了GOSS算法。通过对不同噪音以及不同中心衍射数据丢失尺寸的模拟衍射图样,分别采用HIO、GHIO、OSS及GOSS进行图像重建,其结果表明：GOSS在抗噪音方面与OSS相当,在抗中心衍射数据丢失、图像重建一致性以及图像分辨率方面均优于HIO、GHIO和OSS算法。实验获取的白色念珠菌细胞衍射图样的HIO、GHIO、OSS和GOSS重建结果进一步证明了GOSS算法在相位恢复与图像重建方面的有效性。对比四种算法重建图像的PRTF曲线表明,GOSS重建结果具有最高成像分辨率,GOSS的重建结果可以分辨出最多的细胞多构。(4)利用三维相干衍射成像方法,研究了不同矿化程度鱼骨组织在纳米尺度上的三维结构。通过实验分别获取了高矿化鱼骨组织样品在0°和±45°的衍射图样以及低矿化鱼骨组织样品在-69.4°到69.4°之间的27幅衍射图样。采用抗噪音和抗中心衍射数据丢失的GOSS算法,结合紧束缚有限空间约束条件,对鱼骨组织样品进行了图像重建,得到了高矿化和低矿化鱼骨组织样品的二维图像,其像素分辨率分别优于15nm和26nm。采用等斜率断层扫描重建算法对低矿化鱼骨组织样品的27幅二维投影进行了三维重建,得到了样品高分辨三维结构图。与二维投影相比,三维成像结果消除了厚度的影响,可获得更多的结构信息。
【关键词】：相干衍射成像 同步辐射与X射线自由电子激光 衍射增强 相位恢复与图像重建 三维高分辨成像
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O434.1
【目录】：

• 摘要9-12
• ABSTRACT12-17
• 第一章 绪论17-46
• §1.1 引言17-19
• §1.2 相干X射线衍射成像技术基本原理19-24
• §1.2.1 X射线光源相干性19-22
• §1.2.2 多种CDI成像技术原理22-24
• §1.3 相干X射线衍射成像中的相位问题及相位恢复24-29
• §1.3.1 衍射图样的相位问题24-26
• §1.3.2 过度取样理论26-28
• §1.3.3 相位恢复算法28-29
• §1.4 相干X射线衍射成像技术最新进展29-34
• §1.4.1 CDI在材料研究领域的应用及最新进展29-31
• §1.4.2 CDI在生物研究领域的应用及最新进展31-34
• §1.5 CDI发展中有待解决的问题34-35
• §1.6 本论文工作35-37
• 参考文献37-46
• 第二章 弱衍射趋磁细菌的相干衍射高分辨定量成像研究46-68
• §2.1 引言46-47
• §2.2 趋磁细菌样品制备47-48
• §2.3 相干衍射成像实验48-51
• §2.4 衍射图样的数据处理和图像重建51-56
• §2.4.1 衍射图样的数据分析及处理51-54
• §2.4.2 衍射图样的相位恢复和图像重建54-56
• §2.5 趋磁细菌的定量分析56-62
• §2.5.1 趋磁细菌的质量密度分析57-60
• §2.5.2 重建图像分辨率分析60-61
• §2.5.3 辐射剂量分析61-62
• §2.6 本章小结62-64
• 参考文献64-68
• 第三章 衍射增强的X射线自由电子激光相干衍射单脉冲成像方法探究68-91
• §3.1 引言68-69
• §3.2 衍射增强原理分析69-70
• §3.3 实验设计及数据获取70-75
• §3.3.1 金黄色葡萄球菌培养及纳米金团簇标定71-72
• §3.3.2 XFEL-CDI金黄色葡萄球菌样品制备72-73
• §3.3.3 实验数据收集73-75
• §3.4 衍射图样数据处理及图像重建75-80
• §3.4.1 衍射数据处理75-77
• §3.4.2 图像重建77-80
• §3.5 衍射增强分析80-84
• §3.5.1 衍射信号增强分析81-83
• §3.5.2 分辨率增强分析83-84
• §3.6 本章小结84-86
• 参考文献86-91
• 第四章 高抗噪音及中心衍射数据丢失的Guided oversampling smoothness(GOSS)相位恢复算法91-123
• §4.1 引言91-92
• §4.2 HIO、GHIO以及OSS算法介绍92-98
• §4.2.1 HIO算法基本原理及框架92-94
• §4.2.2 GHIO算法基本原理及框架94-96
• §4.2.3 OSS算法基本原理及框架96-98
• §4.3 GOSS算法介绍及性能分析98-115
• §4.3.1 GOSS算法基本原理及框架98-101
• §4.3.2 GOSS算法性能分析101-115
• §4.3.2.1 GOSS算法重建模型101-104
• §4.3.2.2 GOSS重建性能分析104-108
• §4.3.2.3 GOSS抗噪音能力及中心衍射数据能力分析108-111
• §4.3.2.4 重建图像一致性分析111-112
• §4.3.2.5 GOSS重建分辨率分析112-115
• §4.4 GOSS算法在实验数据中的应用115-118
• §4.5 本章小结118-120
• 参考文献120-123
• 第五章 矿化鱼骨组织的三维高分辨相干衍射成像研究123-139
• §5.1 引言123-125
• §5.2 实验设计及数据获取125-127
• §5.2.1 鱼骨组织样品制备125
• §5.2.2 相干衍射实验数据获取125-127
• §5.3 衍射图样数据处理及重建127-135
• §5.3.1 矿化鱼骨组织样品衍射数据处理示例127-128
• §5.3.2 高矿化鱼骨组织的二维重建128-131
• §5.3.3 低矿化鱼骨组织的三维重建131-135
• §5.4 本章小结135-136
• 参考文献136-139
• 第六章 总结139-143
• §6.1 结论139-142
• §6.2 创新点142
• §6.3 有待进一步解决的问题142-143
• 攻读学位期间取得的科研成果143-145
• 攻读学位期间参与的科研项目和参加的学术会议145-146
• 攻读学位期间获得奖项146-147
• 致谢147-149
• 附录149-160
• 学位论文评阅及答辩情况表160

【共引文献】

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本文编号：275614