Name: X 線蛍光データ マップを使用しての定量化 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-02-17T12:30:00.000+00:00
Duration: 14 min 58 s
Description: 学ぶMAPSソフトウェアを用いたX線蛍光データの定量化手法。生の蛍光カウントを元素質量に変換し、二次元マップの元素分布と化学量論比を明らかにする。生物学や材料科学の研究に応用可能です。

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我々 は、契約・ デ ・ EE0005948 の下で米国エネルギー省から資金を認めます。ナノスケール物質の高度な光子の源、両方の科学局ユーザー設備センターの使用は米国エネルギー省科学局事務所の基本的なエネルギー科学、契約番号の下で支えられました。デ-AC02-06CH11357。この材料は国立科学財団 (NSF) とエネルギーの (DOE) は、NSF CA 号下に支えの一部の仕事に基づいていますEEC-1041895。ビデオ編集は、アリゾナ州立大学の VISLAB によって行われました。任意の意見、調査結果および結論か本資料に示した推奨事項は、著者のと NSF や DOE のそれらを必ずしも反映しません。濃度は, は、全米科学財団 (賞 1144616) によって資金を供給された IGERT 太陽交わりによってサポートされます。

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著者が明らかに何もありません。

数字は、この手順を使用してデータをフィッティングの重要性を示します。図 1 (右) と 2 (下)は、適切なフィッティングから生じる代表的な結果を示します。不足がある場合、積分スペクトル画像が著しくオフになります、結果の定量化されたデータが、エラーがあるが、これらはほとんどの場合を検出するは難しいでしょう。特定のサンプルの型が標準であるサンプルでは、要素の代表的なサンプルは、標準の要素のいずれかを含まれていない、特に、定量化に依存しているだけのすべての要素の情報を外挿する関心します。このような状況ではときに、値の定量化にただし、積分スペクトルを用いて正確に劇的に誤った時間が表示されます継ぎ手が表示されます。このような状況でより、サンプルのような知られている量の標準を使用する必要があります。選択の基準を比較するプロセスは、よくらのからみで研究で示さ。、NIST 標準では、同様にいくつかの作られた使用基準を合成は、 3のサンプル生物を定量化のため。により、著者は、各標準の妥当性を検証し、継ぎ手の各標準を使用して生成された記録密度を比較すること...

放射光を用いた蛍光 x 線分析は、何十年もの複数の分野にわたって使用されています。たとえば、それはゲラキ地区ら微量癌と非癌の乳房組織1内の金属の濃度を定量化彼らが研究の生物学で使用されています。一般的に、蛍光 x 線定量に適用されているさまざまな細胞や組織中の金属濃度と生物学 Paunesku et al.による記述で2。 同様に、微量元素3,4海洋原生生物を調べたと植物細胞5もマイクロ ・栄養素の分布が認められました。Kemnerらによる作業します。6形態の明瞭な差異と元素組成の単一の細菌のセルの識別、また定量的蛍光 x 線分析を可能しました。さらと具体的に例に関連するここで開示される、太陽電池デバイスの材料科学的研究をしたシリコン半導体7でサブミクロン金属不純物の存在に関する研究高分解能蛍光 x 線分析用,8、どの元素分布の作業太陽9,10、電気的性能に影響を与える、cigs 系の識別の深さによって変化するグラデーション薄膜微小角入射 x 線を介して太陽電池関連蛍光 (GIXRF) 11。
これらの研究の多くは、数値の結論を描画するためだけではなく空間分布を研究する放射光蛍光 x 線の高解像度の機能が、また情報の定量化の使用。多くの研究では、前述の空間分布に関連付けられている元素の濃度を知ることが重要です。ゲラキ地区らによる作業で、例えば、.、研究に必要な鉄、銅、亜鉛および癌のカリウムの濃度の違いを定量化および非ガン性乳房組織より良い理解どのような濃度が有害になります。人間のティッシュの1。同様に、羅らによって動作します。総合して塩素含有前駆体12なしペロブスカイト型太陽電池に組み込まれている塩素の少量を識別するために定量化された蛍光 x 線の使用をしました。したがって、特定の要素の濃度に必要な適切な定量化研究は必要かつ重要なステップです。
X 線蛍光測定から元素濃度を定量化するプロセスでは、蛍光強度数を質量濃度 (例えば μ g/cm2) を変換します。生のスペクトルは、光子のエネルギーの関数としてのエネルギー分散型蛍光検出器によって収集された番号を提示します。スペクトルはまず、定量化されたデータを計算する標準的な測定と比較し。特に、蛍光スペクトルをフィッティングの最初のステップは要素の定性分析にも重要です。これは、カウントのビニングする前にフィット、に基づいてためサンプルの蛍光遷移のような 2 つの要素が含まれる場合、問題となる彼らのエネルギー。このような状況でカウントは正しくありませんビニング、従って間違った要素に関連付けられている可能性があります。
サンプル内の要素の相対的な量で正確に結論を出すために蛍光 x 線スペクトルを定量化する必要が頻繁にまたです。適切な定量化せず重元素およびより軽い要素のカウントと比較されます、直接キャプチャ クロス セクション、吸収と蛍光の確率、蛍光光子の減衰との距離の違いを無視して、入射エネルギー、光子検出器を打つ数に影響するすべての要素の吸収端。したがって、マップごとにスペクトルをフィッティングし、どちらは、次の手順で行われます、標準にピーク強度を比較するプロセスは、各元素の濃度の正確な定量化のため重要です。
不可欠なスペクトルをはめ込んで蛍光光子の未加工のカウント数を毎平方センチメートル (μ g/cm2) マイクログラムの単位に変換する方法を示しますまたは個々 のすべてのスペクトルの合計スペクトル測定スポットまたはピクセルごとで生産2 D マップ。このスペクトルは、サンプルに含まれる別の要素の相対強度を示しています。特定の要素の吸収端は入射エネルギーから距離蛍光ピークの強度に影響を与えます。一般には、近くの 2 つのエネルギーは、これは常にそうではありませんが、これらの要素の生産が大きいほどの強度。Ref 13図 4 メチル鉛ヨウ化ペロブスカイト型太陽電池で大半の要素の結果として生じる強度に直接関連している x 線の光子の吸収の長さの依存性を示しています。これはエネルギーに対する要素の蛍光反応を示して、それは要素自体に依存してだも入射エネルギーではなく、それからの距離が反応の継続的な減少ではないことを示しています。
この関係の結果は、生元素濃度はそれらの要素の true の数量も励起とその他の要素に関連して低い場合も高い励起エネルギーを入射エネルギーに近い要素チャンネルのためにあります。事件から遠く離れてエネルギー。したがって、蛍光の収率変化、異なる吸収端、検出器の感度と測定のバック グラウンドなど、他の要因と共に、強度のエネルギー依存性はなぜデータをフィッティングが描画の前に非常に重要です観測の元素量に関する結論。フィッティング アルゴリズムを適用に不可欠なスペクトルは, ユーザーが要素とテキスト ドキュメントを介してに合わせてパラメーターを定義します。
Vogtらによって作成されたアルゴリズム。14、特定要素のピーク領域および主成分分析 (PCA) を統合する利益 (率 ROI) がフィルタ リングの領域を使用します。最初に、PCA は要素およびピークは非常に強く感じ取るのみを識別するために行われます。真の信号からのノイズの分離が可能になります。次に、特定したコンポーネントは定量化数値、原則同じ励起エネルギーの異なる要素のピークを解明する、たとえば Au Mαと P の Kαの重複のために重要であります。最後に、ROI がフィルタ リング可能性があります適用数値データに指定された地域を統合することによって。
数を元素濃度に関連するには、定量化された参照 (「標準」とも呼ばれる) は調査の下でサンプルとして同じ測定条件、幾何学、エネルギー、下に測定されます。この規格は、ドレスデンの軸索や国立研究所の標準とテクノロジ (NIST) から多くの場合です。彼らは様々 な異なる要素をカバーし、集計の元素分布が付属します。同じ測定条件標準数に関心のサンプルの測定数の正規化は、関心のサンプルの要素の定量化のための基礎を提供します。
具体的には、マップを識別する要素と標準の濃度 (軸索および NIST 規格の場合と同様)、標準的な情報はプログラムによって知られて事実のいずれかまたは別のファイルに入力されたデータ (の場合、異なる標準使用されている)。この情報からは、プログラムにはマップに埋め込まれている予想される濃度測定の設定の下で標準的な要素の測定強度が関連しています。任意のオフセットを調整するスケール ファクターを作成し、標準に含まれていないすべての残りの要素にこのスケール因子を推定します。倍率には測定設定と μ g/cm2の高密度に未加工のカウント数の線形変換をマップ内で提供される情報からのオフセットが含まれます。
ここでは、どのように紹介アルゴンヌ国立研究所 (ANL) 14蛍光対応ビームラインから取得したデータを定量化するための博士・ ボーグトが開発したマップは、プログラムの使用。デモンストレーションのために使用されるデータは、セクター 2 ID - 10の図 1 に示す測定セットアップを使用して目のアナリストの D に買収されました。フィッティングの手順は、他のビームラインは、ただし、ANL ビームラインの特定の特性のプログラムに埋め込まれているし、更新する必要があります注意してくださいから撮影したデータにも適用可能性があります。

x 線蛍光データ マップを使用しての定量化

Quantifying X-Ray Fluorescence Data Using MAPS

X 線蛍光顕微鏡が既知の標準生スペクトルの一致によってマップの定量化は、化学組成と材料組成分布を評価するため重要です。放射光を用いた蛍光 x 線分析研究、特にその非破壊的な性質とその高感度のためのさまざまな不可欠な評価技術となっています。今日では、シンクロトロンは、ナノスケールで組成変化の評価を可能にする、ミクロン以下の空間分解能での蛍光のデータを取得できます。適切な数量を元素の偏析、化学量論的関係、およびクラスタ リングの動作の詳細な高解像度理解を得ることは、です。
この資料では、完全 2 D 蛍光 x 線マップの定量化のためのアルゴンヌ国立研究所によって開発されたソフトウェアをフィッティング マップを使用する方法について説明します。私たちは Cu 結果の例として使用 (In, Ga) Se2太陽電池には、高度な光子源ビームライン 2 ID--d アルゴンヌ国立研究所で撮影されました。フィッティング生データの標準的な手順を示す適合の品質を評価し、プログラムによって生成された典型的な出力を提示する方法を示します。さらに、我々 は本稿で特定のソフトウェアの制限と数値精度での代表的な空間にさらにデータを修正する方法にとって提供提案解決、元素濃度について説明します。

適切なフィッティング結果の例は、次の図で見ることができます。まず、貧しい人々 間の直接比較を示す図 1フィットし、積分スペクトルにぴったり。悪いフィットは要素がない不足している、例えば銅、明確なピークは、図 1(左) しますが、フィットに含まれていないことを確認両方精度を向上させる L と K 線の分岐比を調整することによって修理できます。図 2は、代わりに要素チャンネル前に、と装着後の比較を示します。最初の顕著な違いは「生」から値の変化の単位「ug/cm ^ 2"データが定量化されていることを示唆しています。また、番号の範囲は、セクション 4.2 で提案された計算から予想されるものと揃える必要があります。これらの値は必要があります一般にゼロになること。場合は、これはほとんど常に継ぎ手はエラー記号です。
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ここを示す x 線蛍光管継手ソフトウェアの使用マップ、蛍光顕微鏡データの定量化のためのアルゴンヌ国立研究所によって作成されました。結果の定量化されたデータは元素分布と関心のサンプル内の化学量論比の理解に役立ちます。

X 線蛍光データ マップを使用しての定量化

The quantification of X-ray fluorescence (XRF) microscopy maps by fitting the raw spectra to a known standard is crucial for evaluating chemical ...

シンクロトロンベースの蛍光X線は、生物学、化学、材料科学など、さまざまな分野のサンプルにおける元素の偏析、化学量論の関係、クラスタリングの挙動を観察するための重要な技術です。これらの研究から得られた情報は、適切な定量化手順を使用して生の蛍光カウントを元素の空中質量に変換するまで定性的です。このビデオでは、アルゴンヌ国立研究所が作成した定量化プログラムを使用して、2次元蛍光X線マップの数値情報を生成する方法を示します。MAPSプログラムを使用するには、まずインターネットからIDLソフトウェアをダウンロードする必要があります。これは現在、IDLのWebサイトにアクセスしてアカウントを作成することで実行できます。次に、[マイアカウント]、[ダウンロード]の順に選択し、利用可能なすべてのプログラムのページが表示されます。下にスクロールして、IDLの最新バージョンを選択します。Next MAPSは、アルゴンヌ国立研究所のウェブサイトからダウンロードできます。zipフォルダをダウンロードして解凍すると、4つのファイルがあるはずです。化合物。XDR、地図、xrf_library.csv。マップ以外の 3 つのファイルをコピーして、lib という IDL サブフォルダに貼り付ける必要があります。Windowsコンピュータの場合、これはおそらくExelisフォルダの下のProgram Filesにあります。一般的には、デスクトップからフィッティングを実行するのが便利ですが、フォルダー名とパスにスペースや特殊文字が含まれていないことが重要です。そうしないと、フィッティングを実行しようとしたときにMAPSがエラーになります。デスクトップへのパスにスペースが含まれている場合は、フォルダを別の場所に配置します。たとえば、C ドライブ内に直接挿入できます。このデモでは、フィッティングフォルダとMAPSを配置します。デスクトップ上のSAVアイコンに簡単にアクセスできるようにします。このフォルダ内に、maps_fit_parameters_override. txtファイルとmaps_settings.txtファイルを配置します。これらのファイルの例は、サポート ドキュメントに記載されています。次に、mdaという名前のフォルダを作成し、フィッティングに最初に使用する選択した高解像度マップファイルを貼り付けます。標準フィッティングのファイルも追加され、セクターで使用される検出器要素の数に応じて、1つまたは4つのファイルを含める必要があります。これらのファイルは標準を示します。AXO標準が使用された場合は、ファイルの名前をaxo_std.mcaにする必要があります。そうでない場合は、NISTまたはその他の標準が使用された場合は、これらのファイルが後で選択されるため、mcaで終わる任意の名前にすることができます。次に、4 象限検出器の場合、標準ファイルと fit_parameter ファイルには、mca0 から mca3 および txt0 から txt3 の範囲で名前を付け、末尾が txt の 1 つのfit_parametersファイルを含める必要があります。次に、マップ設定ファイルで、正しい数の検出器エレメントが使用されていることを確認します。このフィッティングの場合、検出器素子を1つ使用しました。適切なフォルダを準備した状態で、MAPSを開き、ディレクトリをデスクトップに作成したばかりのフォルダに変更します。次に、[OK]をクリックして構成に進みます。コンフィギュレーションウィンドウには、フィッティングのパラメータを設定するさまざまな機能があります。まず、測定に用いたビームラインを代表するビームラインを選択します。アルゴンヌ国立研究所で測定された場合、ビームラインは直接対応しているはずです。それ以外の場合は、使用する選択に関する追加情報が原稿に含まれています。次に、使用するmdaファイルを選択し、測定に使用される入射エネルギーを入力します。「処理の開始」を選択し、プログラムが終了するまで待ちます。完了したら、ファイルに移動し、最初のオプションを選択します。XRF 画像の平均または単一要素を開きます。プログラムによって一連の新しいフォルダが作成されているはずなので、imgを選択すると、生成されたフィットファイルまたはh5ファイルがこのフォルダに配置されている必要があります。マップに対応するファイルを選択し、左から 2 番目のドロップダウン メニューを正規化に変更します。この状況では、データは上流のイオンチェンバーまたは USIC に正規化されます。表示を選択すると、マルチエレメントビューは個々のエレメントチャンネルの画像を生成します。単位は、マイクログラム/センチメートルの二乗になりました。しかし、値はまだ適合量を表していません。フィッティングに取り組むために、代わりに、データはマップの各ピクセルからのすべてのスペクトルの合計として表示され、積分スペクトルを表示してプロットすることで表示できます。次に、出力の生成に移動し、画像を保存するために長い生の統合スペクトルシリーズをエクスポートします。ウィンドウを閉じて、[ツール]、[スペクトルツール]、[スペクトルのロード]に移動します。出力フォルダにエクスポートされたばかりのファイルを見つけます。一般的に、新しいフィッティングごとにフォルダ内のファイルが更新されるため、出力フォルダを変更日で並べ替えるのがファイルを見つける最も速い方法です。エクスポートされるスペクトルは、intspec、ビームライン、スキャン番号、txtの順に名前が付けられます。スペクトラムが開いたら、maps_fit_parameters_overrideファイルを開きます。まず、検出器の素子数が正しいことを確認します。次に、適合する要素行に、サンプルに含まれると予想されるすべての要素を含めます。L 線要素と M 線要素には、それに応じて接尾辞 [_L] または [_M] が含まれていることに注意してください。ここでは、銅がサンプルに含まれていることが知られていますが、不完全な適合の例を提供するために除外します。下にスクロールして、コヒーレント散乱エネルギーの入射エネルギーを入力します。次に、後続の 2 行に、プログラムが境界として使用する最大エネルギー範囲と最小エネルギー範囲を入力します。一般的には、プラスマイナス2からプラスマイナス5keVの範囲で十分です。さらに、適合する最大エネルギーと最小エネルギーが、対象の要素エネルギーを含んでいることを確認します。さらに、ライン検出器素子の番号がゲルマニウム検出器またはシリコン検出器に対応する正しい番号であることを確認してください。ファイルの下部には、フィッティングで使用される検出器チャンネルの名前を変更する機能があります。それらを変更する方法の詳細については、原稿で詳しく説明しています。変更を加えたら、ドキュメントを保存します。次に、解析を選択し、スペクトルを適合すると、ウィンドウがポップアップ表示されます。上部では、フィットのエネルギー範囲と、フィットに使用される反復回数を設定できます。範囲を変更した後、下部にある4つのボタンのうち3つ目を選択すると、プログラムはフィットを実行します。スペックツールウィンドウには、さまざまなカーブを視覚化できる一連のドロップダウンメニューがあります。ドロップダウンで、1つを適合に設定し、残りの選択をなしに設定します。左下の「エレメントの追加」を選択すると、ユーザーはスペクトル全体で欠落しているピークを検索できます。プラス記号を使用してクリックすると、フィットから欠落しているピークが銅のKα1ピークであるように見えます。特定のピーク、特に画像の左側では、フィットには正しい要素が含まれているように見えますが、線はスペクトルの強度から適切な強度で非常に離れています。これは、反復回数を増やすことで改善できます。通常、顕著な違いを生むには、少なくとも50で十分です。ここでfit_parametersファイルに戻り、銅を追加し、保存してからフィットを再実行すると、ピークが適切にフィットしていることがわかります。残りの欠落している要素をすべて検索した後、フィット感は良好に見えます。場合によっては、線が完全に一致していないピークがまだあります。たとえば、インジウムLg1からLg4の線に対応する2つのピークは4keV上にあり、正しい元素が適合しているように見えますが、適合は実際に測定から生成されたものよりもピーク強度を評価しています。この状況は、L ライン要素で最も頻繁に発生します。Kラインエレメントは文献でピーク強度比を表にしていますが、Lラインのピーク高さの比率は入射エネルギーに大きく依存します。これらの線分のフィッティングを改善するには、まず、分岐ファミリ調整用のfit_parametersファイルにラインを作成する必要があります。これらの数値は、スペック ツールに黄色、ピンク、青の線で示されている L1、L2、および L3 ファミリの文献と比較した相対的な強度を示しています。多くの場合、これらの数値は文献の値と等しいままである場合があります。代わりに、個々の行の比率が変更されます。インジウムの分岐比調整の前に、L ガンマ線の分岐比がすべて 1 に設定されていることに注意してください。積分スペクトルを見ると、文献価値が高すぎることは明らかです。各エネルギーの緑線と白線の差をパーセンテージで推定し、分岐率を変更し、フィッティングを保存して再実行すると、緑の線と白色スペクトルラインのフィット感に顕著な改善が見られます。多くの場合、このプロセスには数回の試行が必要ですが、フィッティングの精度を確保する必要があります。最適なフィットを生成するfit_parametersを特定したら、フィッティングを 10 K または 50 K の反復で再度実行します。これは、フィットごとに平均結果のmaps_fit_parameters_overrideファイルが更新され、これがフィットに実際に実装されるファイルになるためです。最終的なフィットが完了したら、スペックツールウィンドウを閉じます。次に、maps_fit_parametersファイルに_inputを追加し、結果として得られる平均ファイルの名前を読み取りmaps_fit_parameters_override.txtに変更します。これで設定画面に戻り、ビームラインを選択します。次に、[フィッティングを使用]をオフにし、すべてのmdaファイルをコピーして貼り付け、mdaフォルダに収めます。選択したmdaファイルを使用して、適合するすべてのファイルを通過して強調表示します。入射エネルギーは、フィッティングプロセスからすでに入力されています。ウィンドウの右側で、プラス記号とマイナス記号を使用して、fit_parametersファイルに含まれる要素のボックスをクリックしてオフにします。このボックスには含まれていない要素もあります。たとえば、インジウムはそうではありません。インジウムを含めるには、適合していない他の元素のボックスに印を付けます。次に、ROI 名カテゴリで、必要な要素の名前に変更します。次に、任意の蛍光データベース、たとえばアプリケーションHephaestusを使用して、メインエネルギーラインのエネルギーを見つけます。この場合、インジウムLアルファのもの。最後まで要素をスクロールし続け、S_I、S_E、S_A、TFY、背景も選択します。左上の「設定ファイルの右設定」を選択し、フィッティング設定を後で使用するために保存します。このとき、フィッティングにNIST規格を使用する場合は、NIST規格番号に対応するボタン(NBS 1832または1833)を選択します。次に、親フォルダから標準のファイル名を選択します。この後、フィッティングの準備が整います。したがって、[処理の開始] を選択して開始します。フィッティングが完了したら、ファイルに移動したり、XRF画像を開くか、平均化または単一要素で、以前と同様に視覚化できます。そして、表示、マルチエレメントビュー。右下にあるセレクトエレメント検出器を使用して、分析するチャンネルを変更することができます。これにより、サンプルに期待されるものの順序でマイクログラム/センチメートル四方の数値が表示されます。予想値を推定するために使用される計算は、原稿に記載されています。たとえば、ここに示されているのは、Sig太陽電池の主要元素である銅、インジウム、ガリウムの定量化されたデータです。入射エネルギーが使用されるため、測定はセレンピークに敏感ではなく、検出できませんでした。そのため、除外されています。このデータから、サンプル内のさまざまな元素の分布を相互に関連付けて、Sig太陽電池のさまざまな陽イオンがデバイス内でどのように分布しているか、およびそれらが示す不均一性の程度について結論を導き出すことが可能になりました。各フィット マップのフィット スペクトルは、積分スペクトルの表示、プロットに移動して再度表示することもできます。ここでは、データのスペクトルを白で、カラーでフィット感を確認できるはずです。これを使用して、すべてのデータ ファイルの適合度を確認し、プロセスが各マップに適切に適用されたことを確認できます。最後にデータをエクスポートするには、出力の生成に移動し、エクスポートを選択し、マップのASCIIファイルを組み合わせて作成します。これにより、表示されているすべての元素の定量化された蛍光データを含むExcelファイルが作成されます。要素を変更または追加するには、要素検出器の選択オプションを使用します。その後、データは出力フォルダにあります。このビデオでは、アルゴンヌ国立研究所が作成した蛍光X線データの定量化のためのフィッティングソフトウェアMAPSの使用方法を段階的に説明しています。この手順はさまざまな状況で非常に役立ちますが、追加の考慮が必要な多くの特殊なケースのシナリオや課題があります。これらについては以下で詳しく説明しますが、蛍光X線スペクトルのフィッティング精度をさらに向上させるために継続的な改善が行われています。しかし、定性的で高解像度の2D蛍光マップを定量的な空間分解元素量に変換するプログラム機能により、これらの測定から得られる情報が大幅に増加します。このデモンストレーションが、蛍光X線顕微鏡データの定量化プロセスを理解するのに役立つことを願っています。ご覧いただきありがとうございます。

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X 線蛍光データマップを使用しての定量化

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