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研究人员使用“复杂性”作为指导工具,使相干X射线成像的相位检索更容易

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长三角G60激光联盟导读

据悉,自1895年伦琴发现X射线以来,X射线已成为医生拍摄患者骨骼,器官和血管图像并做出更好诊断的有效工具。科学家们继续寻求获取有趣物体的高分辨率图像。只是这一次,有了先进的成像硬件,他们正在研究结构生物学、材料科学、化学和医学科学领域的微米和纳米尺寸的物体,同时试图确定它们的结构。

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使用RAAR-ER和CG-RAAR算法从噪声衍射数据重建。来源:Intelligent Computing (2022). DOI: 10.34133/2022/9819716

相干X射线成像(CXI)是一种主要由X射线自由电子激光器(XFEL)实现的技术,适用于这种结构分析。但是,从典型的CXI实验获得的不完整,嘈杂的傅里叶强度数据中重建图像(涉及检索无法检测到的相位信息)并非易事。

换句话说,迭代,运行算法数百次,当问题不适合直接解决时,有望提供更稳定和可靠的解决方案。但有时即使经过大量迭代,解决方案的质量也没有提高,从而导致所谓的停滞问题。

为了打破这一僵局,印度理工学院德里分校的研究人员自2018年以来一直在工作,并提出了一种涉及复杂性参数的新方法,用于指导相位检索算法。10月10日,他们在《智能计算》上发表了关于这一主题的最新研究。

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RAAR-ER和CG-RAAR应用于实验数据时的性能。

“在最近的工作中,我们提出了一种新方法,我们称之为'复杂性引导相位检索'(CGPR),旨在解决相位检索算法的典型停滞问题。”研究人员说,“这种方法使用一个复杂度参数,该参数直接从傅里叶强度数据计算出来,并提供所需相位检索解决方案中波动的度量。”

在他们之前的研究中,研究人员开发了CGPR方法,主要使用模拟噪声数据与Fienup的混合输入输出(HIO)算法相结合,这是一种众所周知的相位检索算法。

“在本文中,我们的努力是从复杂性参数的新角度理解相位检索解决方案的性质。”研究人员说。研究人员首次将他们的复杂性指导想法用于测试相干X射线成像数据库(CXIDB)数据库中可用的实验数据,该数据库与松弛平均交替反射(RAAR)相位检索算法一起使用,这是CXI社区中流行的另一种众所周知的算法。

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对于500光子/像素的噪声数据情况,对(a)RAAR-ER算法和(b)CG-RAAR算法的10多个试验解进行平均后,该解恢复。解决方案显示在颜色条中。(c) PRTF 与空间频率曲线和(d)是 (a) 和 (b) 所示解决方案中黄色虚线的轮廓。对于这两种解决方案,恢复的空间分辨率为 ~3 像素。从RAAR-ER中的轮廓图中,小于3像素的噪声波动清晰可见,而CG-RAAR轮廓在3像素内是平滑的。

CXIDB是一项伟大的计划,它提供了对原始相干X射线衍射数据的访问,这些数据目前可以在全球几个同步加速器设施中记录。这些数据的现成可用性使世界任何地方的研究人员都可以设计和测试更新的相位检索算法。

研究团队首先观察了使用流行的RAAR-ER方法获得的迭代解决方案的复杂性行为,该方法是大量RAAR迭代与较少数量的减少错误(ER)迭代的组合。通过评估相反转传递函数(PRTF)来评估回收溶液的质量及其分离度。

正如他们发现的那样,这两种解决方案都由不需要的颗粒状伪影组成,与PRTF估计的分辨率相比,这些伪影具有较小的特征尺寸,因此被认为是“虚假的”。这种不一致促使研究人员将复杂性引导组件添加到RAAR算法中,并提出了所谓的复杂性引导RAAR(CG-RAAR)算法。

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迭代次数为(a,b)RAAR-ER和(c,d)CG-RAAR算法的解的复杂性行为,用于噪声实现,分别对应于1000光子/像素和500光子/像素的平均光水平。在(a)和 (b) 中,ER 迭代在 1000 次 RAAR 迭代后开始。在(c)和(d)中,CG-RAAR迭代在500次RAAR迭代后开始。ER 或 CG 迭代的开始由图中的垂直虚线表示。

首先使用没有缺失像素的模拟噪声数据(具有两个噪声水平)对CG-RAAR进行测试,然后应用于CXIDB数据库中的真实蓝藻衍射数据(噪声,缺少像素)以进行进一步验证。

“值得强调的是,CG-RAAR的单次运行产生的解决方案大大减少了伪影,因此,使用这种方法进行平均过程所需的试验解决方案数量不到传统RAAR-ER方法所需的一半。”研究人员观察到。同时,CG-RAAR解决方案具有与PRTF估计分辨率一致的最小特征。

根据研究人员的说法,复杂性指导背后的主要思想是将RAAR解决方案的复杂性与所需的地面真实复杂性相匹配。

总之,复杂性引导概念与HIO和RAAR等传统相位检索算法相结合时,可以提供更好的物体噪声鲁棒估计。“我们相信复杂性指导作为一种想法可能会集成到现有的软件工具中,并且可以提高相干X射线成像中现有相位算法的性能。”研究人员总结道。

来源:Robust Phase Retrieval with Complexity-Guidance for Coherent X-Ray Imaging, Intelligent Computing (2022). DOI: 10.34133/2022/9819716


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