Diversity-enhanced Neutron Microscopy

Die Neutronenbildgebung ist eine leistungsstarke Methode, um in Materialien hineinzusehen, ohne sie aufschneiden zu müssen. Im Gegensatz zu Röntgenstrahlen, die leicht durch schwere Metalle dringen, aber Schwierigkeiten mit leichten Elementen wie Wasserstoff haben, interagieren Neutronen stark mit leichten Atomen, während sie viele schwere Elemente durchdringen. Dies macht sie unverzichtbar für die Untersuchung von Batteriekomponenten, Brennstoffzellen und biologischem Gewebe. Es war jedoch schon immer schwierig, mit Neutronen ein scharfes Bild zu erhalten. Die Teilchen sind schwer zu fokussieren, und die Detektoren, die verwendet werden, um sie einzufangen, weisen oft eine körnige Textur auf, ähnlich wie alter Film. Diese Textur erzeugt ein feststehendes Rauschmuster, das feine Details verschwimmen lässt und begrenzt, wie klein die Merkmale sind, die Wissenschaftler sehen können. Jahrelang versuchten Forscher, bessere Linsen oder glattere Detektoren zu bauen, um dies zu überwinden, aber die grundlegenden Grenzen der Materialien und die schwache Natur der Neutronenstrahlen hielten die Auflösung auf einem Niveau fest, auf dem die kleinsten Details unscharf bleiben.

Ein Team von Forschern am Paul Scherrer Institut in der Schweiz und der Technischen Universität München hat einen anderen Weg gefunden, um das Bild zu klären. Anstatt zu versuchen, einen perfekten Detektor zu bauen, nutzten sie den vorhandenen Detektor und bewegten das untersuchte Objekt auf eine ganz bestimmte Weise. Indem sie dasselbe Objekt aus leicht unterschiedlichen Positionen mehrfach fotografierten und diese dann mithilfe eines Computers kombinierten, konnten sie das körnige Rauschen, das die Bilder normalerweise ruiniert, „wegwaschen“. Das Ergebnis ist ein viel schärferes Bild, das Details von der Größe weniger Mikrometer offenbart – und das alles, ohne dass mehr Strahlung oder eine bessere Kamera benötigt wurde.

Der Kern ihrer Entdeckung beruht auf einer einfachen, aber cleveren Idee: Wenn man ein Foto einer texturierten Oberfläche macht, ist die Textur Teil des Bildes. Wenn man das Objekt jedoch leicht bewegt und ein weiteres Foto macht, bleibt die Textur an der gleichen Stelle auf dem Kamera-Sensor, während sich das Objekt bewegt. Wenn man genügend Fotos aus verschiedenen Positionen macht und diese übereinanderstapelt, summiert sich das bewegte Objekt zu einem klaren Bild auf, während die statische Textur des Kamera-Sensors herausgemittelt und verschwindet. In der Vergangenheit erforderte die Neutronenbildgebung lange Belichtungszeiten, um genügend Licht zu erhalten, weshalb Forscher normalerweise eine einzige lange Belichtung machten oder einige wenige exakt am selben Ort stapelten. Diese neue Methode, die als „Diversity-Enhanced Microscopy“ bezeichnet wird, nutzt die Tatsache aus, dass hochauflösende Neutronenbildgebung ohnehin viele einzelne Einzelbilder benötigt, um ein einziges Gesamtbild aufzubauen. Die Forscher versetzten die Probe zwischen jedem Frame einfach um eine neue Position, wodurch eine Serie von Bildern entstand, in der sich die Probe bewegte, das interne Korn der Kamera jedoch nicht.

Um dies zu testen, nutzte das Team ein spezialisiertes Neutronenmikroskop in einer Forschungseinrichtung in Deutschland. Sie platzierten ein winziges Kalibrierziel, das die Form eines Sterns mit Speichen unterschiedlicher Dicke hatte, in den Strahl. Dieses Ziel besaß Merkmale, die so fein wie 1,9 Mikrometer waren – kleiner als die Breite eines menschlichen Haares. Sie scannten das Ziel in einem Spiralmuster über 74 verschiedene Positionen und machten dabei zehn Fotos an jedem Punkt. Dies ergab insgesamt 740 Bilder. Sie verwendeten dann einen Computer, um alle diese Bilder in eine gemeinsame Ausrichtung zu bringen und zu kombinieren. Das Ergebnis war beeindruckend. Das konventionelle Bild, das durch das Stapeln von Fotos gemacht wurde, die nur an einem einzigen Punkt aufgenommen wurden, war von einem körnigen Dunst bedeckt, der die feinsten Details des Sterns verbarg. Das neue „diversity-enhanced“ Bild hingegen war klar. Die körnige Textur des Detektors verschwand, und die dünnsten Speichen des Sterns wurden deutlich sichtbar.

Die Forscher maßen die Verbesserung mit einem statistischen Test, der zwei Datenhälften vergleicht, um zu sehen, wie gut sie übereinstimmen. Sie fanden heraus, dass die neue Methode Details bis zu etwa 6,9 Mikrometern auflösen konnte, was eine signifikante Verbesserung gegenüber den mit der Standardmethode möglichen etwa 10 Mikrometern darstellt. Wichtiger noch: Das Bild war nicht nur schärfer, sondern auch zuverlässiger. Das Rauschen, das normalerweise die Sichtbarkeit der feinsten Teile eines Bildes einschränkt, wurde um fast 30 Prozent reduziert. Dies geschah, weil die Methode effektiv das „Fixed-Pattern“-Rauschen entfernte, das dem Szintillationsschirm des Detektors eigen ist – einer Schicht aus Material, die Neutronen in sichtbares Licht umwandelt. Dieser Bildschirm besteht aus winzigen Körnern, und die Unregelmäßigkeit dieser Körner erzeugt einen permanenten Fingerabdruck auf jedem Bild. Durch das Bewegen der Probe stellten die Forscher sicher, dass jeder Teil der Probe durch viele verschiedene Körner des Bildschirms gesehen wurde, was es dem Computer ermöglichte, die wahre Form der Probe zu berechnen, während die zufälligen Unebenheiten des Bildschirms ignoriert wurden.

Eine der überraschendsten Erkenntnisse war, dass diese Methode auch das Problem der Notwendigkeit einer separaten „Flat-Field“-Kalibrierung lösen konnte. In der Standardbildgebung müssen Wissenschaftler ein Bild des leeren Strahls (oh、ne Probe) aufnehmen, um die Unvollkommenheiten des Detektors zu kartieren und zu korrigieren. Dies kostet zusätzliche Zeit und kann ungenau sein, wenn sich der Strahl oder der Detektor zwischen der Kalibrierung und dem eigentlichen Experiment leicht verändert. Die Forscher zeigten, dass ihr Scan-Verfahren in der Lage war, diese Kalibrierungskarte direkt aus den Daten des Proben-Scans zu generieren. Durch die mathematische Trennung der bewegten Probe vom statischen Detektormuster konnten sie rekonstruieren, wie der offene Strahl aussah, allein aus den Bildern des Sterns. Als sie diese selbst generierte Karte zur Korrektur des Bildes verwendeten, war das Ergebnis nahezu identisch mit der Verwendung einer separat gemessenen Kalibrierung, jedoch mit noch weniger Rauschen. Dies bedeutet, dass für viele hochauflösende Studien der zeitaufwendige Schritt der Aufnahme eines separaten Kalibrierbildes komplett übersprungen werden kann, was wertvolle Strahlzeit spart und das Risiko von Fehlern durch Drifts der Ausrüstung verringert.

Das Team untersuchte auch, ob diese Technik die Auflösung noch weiter steigern könnte, um beispielsweise Details zu enthüllen, die kleiner sind, als es die Pixel der Kamera normalerweise sehen könnte. Sie fanden heraus, dass dies nicht möglich war. Die Verbesserung kam ausschließlich durch das Entfernen des Rauschens zustande, nicht durch die Erzeugung neuer optischer Leistung. Die Kamera war bereits gut genug, um die feinsten Details zu sehen, aber das körnige Rauschen verbarg sie. Soblich das Rauschen entfernt war, wurde die wahre Grenze der Optik sichtbar. Dies ist ein wichtiger Unterschied: Die Methode erzeugt kein Super-Resolution-Bild aus dem Nichts; sie enthüllt lediglich die Klarheit, die bereits vorhanden war, aber durch die Textur des Detektors maskiert wurde. Die Forscher bestätigten, dass das bloße Bewegen der Probe in kleineren Schritten oder die Verwendung komplexerer mathematischer Tricks zur Rekombination der Pixel das Bild nicht noch schärfer machte. Der Schlüssel war die schiere Anzahl der verschiedenen Positionen, die verwendet wurden, um das Rauschen herauszumitteln.

Die Auswirkungen dieser Arbeit erstrecken sich über Neutronen hinaus. Dasselbe Prinzip gilt für jedes Bildgebungssystem, bei dem ein Detektor ein feststehendes, körniges Muster aufweist, wie etwa bestimmte Röntgenkameras oder medizinische Scanner. Wenn das untersuchte Objekt zwischen den Belichtungen leicht bewegt werden kann oder wenn der Detektor verschoben werden kann, kann das körnige Rauschen herausgemittelt werden. Dieser Ansatz macht aus einer Einschränkung der Hardware eine Eigenschaft der Software. Er ermöglicht es Wissenschaftlern, das Beste aus der Ausrüstung zu holen, die sie bereits besitzen, indem die Bildqualität verbessert wird, ohne dass teure neue Detektoren oder längere Belichtungszeiten erforderlich sind. Die Forscher demonstrierten, dass sie mit einem moderaten Maß an Scanning eine Klarheit erreichen konnten, die zuvor als Voraussetzung für einen perfekten, gleichmäßigen Detektor galt.

Letztendlich zeigt die Studie, dass der beste Weg, um klar zu sehen, manchmal nicht darin besteht, eine bessere Linse zu bauen, sondern die Art und Weise zu ändern, wie man hinsieht. Durch das Bewegen der Probe und das Überlassen der schweren Arbeit der Rauschsortierung an den Computer verwandelten die Forscher ein körniges, unscharfes Bild in eine scharfe, detaillierte Ansicht der mikroskopischen Welt. Diese Technik bietet einen praktischen Weg für die Zukunft der Neutronenbildgebung und macht es möglich, feinere Details in der Materialwissenschaft und Biologie zu sehen, während gleichzeitig weniger Zeit und Ressourcen verbraucht werden. Es ist eine Erinnerung daran, dass die Antwort auf ein unscharfes Bild in der Welt der Bildgebung manchmal nicht eine neue Kamera ist, sondern eine neue Art, das Subjekt zu bewegen.