科學家利用超級計算技術實現更高解析度X射線成像

2020-09-06 中國核技術網CCNTA

科學家們正在通過一種計算技術來為下一代光源提高亮度和解析度做準備，該計算技術可以更快，更精確地重建圖像。

攝影師知道，捕獲圖像通常是焦點和解析度之間的鬥爭。使用較大的光圈將相機訓練在前景中的物體上，背景會變得模糊。使用較小的光圈可獲得景深，並且前景的清晰度會降低。

X射線成像也是如此，儘管規模要小得多。位於美國能源部阿貢國家實驗室的美國能源部(DOE)用戶設施等高級光子源(APS)等光源，在使用高解析度X射線分析十億倍的X射線分析材料的小樣本方面表現出色。在您的牙醫辦公室生產的那些。

但是隨著下一代X射線技術的出現，更亮的光束即將出現，這意味著可以對更厚的樣本進行成像。樣本越厚，最終的圖像重建就越有可能遇到焦點與解析度的問題。

西北大學物理學教授，阿貢大學傑出研究員克裡斯·雅各布森(Chris Jacobsen)認為，這意味著科學家需要提前思考。雅各布森領導的研究人員團隊是最早在APS升級等項目之前解決X射線成像挑戰的研究人員之一，該項目將使APS的X射線束的亮度提高多達500倍。APS升級已經在進行中，它將使這些改進取得進展，這些改進可能導致電池壽命更長，引擎部件更耐用，計算機效率更高。

APS升級將允許在當前強度下無法進行的研究項目，例如，追蹤老鼠大腦內部的神經連接，以了解有關神經系統疾病的更多信息，這是Jacobsen團隊正在研究的項目。但這也將增加對更先進的重建工具的需求。

Argonne的博士後研究員Ming Ming表示，這是一個可解決的問題，但目前需要大量乏味的計算工作。Du是《科學進展》上發表的論文的主要作者，該論文描述了一種稱為自動微分的技術可以比傳統計算更靈活，更省力地幫助完成X射線圖像的3D重建的方式。

證明該技術的仿真(研究團隊稱其為Adorym，用於通過動態建模進行基於差分的自動對象檢索)在另一家美國能源部科學用戶辦公室Argonne Leadership Computing Facility(ALCF)的超級計算機上運行。Du在ALCF的Cooley集群上進行了編碼和測試。

杜解釋說，自動差異化是許多機器學習工具的基礎。用數學術語來說，它計算梯度以最小化損失函數，儘管Du說這些相對簡單的數字運算可以手動執行，但複雜的公式(例如X射線數據的3-D重構)需要大量的這些計算。

杜說：「任務很簡單，但任務很多。」 「這就是發明計算機要做的事情。簡單但乏味的任務。」

雅各布森(Jacobsen)的研究團隊此前在2018年於Optica上發表的一篇論文中揭示了一種新的成像方法，該方法可以對超出景深的物體進行成像。他們的模型稱為多層優化對象恢復(MOOR)，該團隊展示了其用於X射線刻印術的實用性，該技術通常以高解析度對材料薄片進行成像。杜說，MOOR對X射線數據的每個方向都使用密集包裝的多層模型，以創建較厚樣本的3-D重建。

杜說，如果不進行自動區分，將這種方法放大用於更大樣本的3D成像將是一項巨大的工作。該團隊正在使用ALCF的Theta超級計算機，以不斷努力構建一個框架，以進行大規模的自動差異化重建。

他說：「全息照相法可以對每個樣品的整個鏡頭進行一次成像。」 「問題在於對模型的微小調整意味著需要對梯度計算進行大量修改。自動微分改變了遊戲。您可以對模型進行更改，而將其他所有內容留給計算機。」

杜提供使用壽命更長的電池，作為可以從這種計算方法中受益的研究項目的一個很好的例子。他說，要對電池電極上納米級枝晶的生長進行成像，可能需要解決聚焦深度極限的問題，而自動微分技術可以幫助解決這一問題。

自動區分不是一個新主意。雅各布森(Jacobsen)說，幾年前曾建議將其作為用於相干圖像重建的工具，但當時尚不具備實現此功能的軟體。但是，機器學習和神經網絡的興起使這項技術變得可訪問。研究團隊使用了一個名為TensorFlow的開源軟體包來進行仿真。

雅各布森說：「計算機承擔了沉重的負擔，並且它的包裝足夠通用，可以用於X射線成像。」

到目前為止，根據Jacobsen所說，3-D重建僅在模擬數據上完成。該團隊使用一個計算機製造的物體-中空的玻璃圓錐體-來表明可以使用自動微分進行更快的重建。下一步將是對物理樣本進行測試，但是該技術的完整演示可能要等到下一代X射線設備啟動並運行。

雅各布森說：「加速器技術的下一個跳躍即將到來。」 「現在考慮這一點很重要。」

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