X 線蛍光データ マップを使用しての定量化

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。