Artykuł metodologiczny

Radiografia neutronowa i tomografia komputerowa systemów biologicznych w reaktorze izotopowym wysokiego strumienia w Oak Ridge National Laboratory

5K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/61688

⸱

7 maja 2021

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Neutron Scattering Division, Oak Ridge National Laboratory, 2College of Veterinary Medicine, The University of Tennessee, 3UT-ORNL Graduate School of Genome, Science and Technology, The University of Tennessee, 4Integrity Laboratories, 5Environmental Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory, 6Department of Cell & Molecular Medicine, Rush Medical College, Rush University, 7Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge National Laboratory, 8Electrification and Energy Infrastructures Division, Oak Ridge National Laboratory, 9Now at Second Target Station Project, Oak Ridge National Laboratory, 10Neutron Technologies Division, Oak Ridge National Laboratory

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

Ten manuskrypt opisuje protokół radiografii neutronowej i tomografii komputerowej próbek biologicznych przy użyciu linii badawczej CG-1D High Flux Isotope Reactor (HFIR) do pomiaru metalowego implantu w kości udowej szczura, płucu myszy i systemie korzeniowo-glebowym roślin zielnych.

Streszczenie

Neutrony były historycznie wykorzystywane do szerokiego zakresu zastosowań biologicznych, wykorzystując techniki takie jak rozpraszanie neutronów pod małym kątem, echo spinowe neutronów, dyfrakcja i rozpraszanie nieelastyczne. W przeciwieństwie do technik rozpraszania neutronów, które uzyskują informacje w przestrzeni odwrotnej, obrazowanie neutronów oparte na tłumieniu mierzy sygnał w przestrzeni rzeczywistej, który jest rozdzielczy rzędu dziesiątek mikrometrów. Zasada obrazowania neutronów jest zgodna z prawem Beera-Lamberta i opiera się na pomiarze całkowitego tłumienia neutronów przez próbkę. Większe tłumienie wykazują niektóre lekkie pierwiastki (przede wszystkim wodór), które są głównymi składnikami próbek biologicznych. Środki kontrastowe, takie jak deuter, gadolin lub związki litu, mogą być stosowane w celu zwiększenia kontrastu w podobny sposób, jak ma to miejsce w obrazowaniu medycznym, w tym technikach takich jak obrazowanie optyczne, rezonans magnetyczny, promieniowanie rentgenowskie i pozytonowa tomografia emisyjna. W przypadku systemów biologicznych radiografia neutronowa i tomografia komputerowa są coraz częściej wykorzystywane do badania złożoności podziemnej sieci korzeniowej roślin, jej interakcji z glebą oraz dynamiki przepływu wody in situ. Ponadto podjęto wysiłki mające na celu zrozumienie szczegółów kontrastu w próbkach zwierzęcych, takich jak tkanki miękkie i kości. Niniejszy manuskrypt koncentruje się na postępach w bioobrazowaniu neutronów, takich jak przygotowanie próbek, oprzyrządowanie, strategia pozyskiwania danych i analiza danych przy użyciu linii badawczej do obrazowania neutronów CG-1D High Flux Isotope Reactor. Powyższe możliwości zostaną zilustrowane na wybranych przykładach z zakresu fizjologii roślin (roślina zielna/korzeń/system glebowy) oraz zastosowań biomedycznych (kość udowa szczura i płuco myszy).

Wprowadzenie

Zasada radiografii neutronowej (nR) opiera się na tłumieniu neutronów przechodzących przez materię. W przeciwieństwie do promieni Rentgena, które są rozpraszane przez chmurę elektronową atomu, neutrony mogą być pochłaniane lub rozpraszane przez jego jądro. Neutrony wykazują czułość na lekkie pierwiastki, takie jak wodór (H), i w konsekwencji mogą być wykorzystywane do obrazowania radiograficznego w zastosowaniach biologicznych, takich jak tkanki zwierzęce1,2,3,4,5,6,7 lub ludzkie8,9 oraz podziemne systemy glebowo-korzeniowe10,1,12,13,14,15. Obrazowanie neutronowe jest techniką komplementarną do obrazowania rentgenowskiego, które umożliwia wykrywanie ciężkich pierwiastków16,17,18. Radiografia nR oparta na tłumieniu jest sterowana przez liniowe współczynniki tłumienia materiałów w próbce oraz przez grubość próbki, zgodnie z prawem Beera-Lamberta, które mówi, że wiązka transmitowana jest wprost proporcjonalna do ilości materiału i długości drogi przejścia przez ten materiał. Zatem transmitancję, T, można obliczyć jako:

Równanie transmisji T=I/I0=e^(-μx), wzór na zanik wykładniczy, koncepcja absorpcji optycznej. (1)

gdzie I0 oraz I to odpowiednio natężenia wiązki padającej i przechodzącej; µ oraz x to odpowiednio liniowy współczynnik tłumienia i grubość jednorodnej próbki. Współczynnik tłumienia µ jest określony wzorem:

Wzór na absorpcyjność molową, μ=σ(ρNA/M), równanie do analizy spektroskopowej. (2)

gdzie σ to przekrój czynny na osłabienie neutronów próbki (zarówno dla rozpraszania, jak i absorpcji), ρ to jej gęstość, NA to liczba Avogadra, a M to jej masa molowa.

Kontrast w radiografii próbek biologicznych z wykorzystaniem neutronów niskiej energii (tj. energii poniżej 0.5 eV) wynika głównie ze zmiany gęstości H (dla stałej grubości próbki). Jest to spowodowane prawdopodobieństwem oddziaływania neutronu z jądrem H, które jest większe niż z innymi jądrami występującymi w próbkach biologicznych, oraz faktem, że gęstość atomu H ma kluczowe znaczenie, gdyż jest to najliczniejszy atom w próbkach biologicznych.

Od wczesnych etapów nR i neutronowa tomografia komputerowa (nCT) były szeroko wykorzystywane w zastosowaniach materiałowych i inżynieryjnych19,20,21,2,23. Pierwsze eksperymenty demonstracyjne dotyczące czułości neutronów na H w próbkach biologicznych rozpoczęły się w połowie lat 50. XX wieku24 od pomiarów okazów roślin. Prace kontynuowano w latach 60., przeprowadzając na przykład radiografię klatki piersiowej człowieka25 lub szczurów26, podczas których badano zastosowanie środków kontrastowych, takich jak tlenek gadolinu (Gd2O3). Ponadto wysunięto hipotezę, że kontrast w tkance nowotworowej człowieka w stosunku do tkanki prawidłowej wynika z lokalnego wzrostu zawartości H. W trakcie tych wstępnych prób stwierdzono, że zwiększenie strumienia neutronów i rozdzielczości przestrzennej poprawiłoby jakość nR i prawdopodobnie zwiększyło jego popularność jako techniki uzupełniającej w zastosowaniach przemysłowych lub biomedycznych. Najnowsze badania obejmują pomiary nR i nCT wykonane na próbkach tkanek nowotworowych1 oraz przekrojach organów zwierzęcych2,3,27 w celach biomedycznych i kryminalistycznych.

Reaktor HFIR (High Flux Isotope Reactor), znajdujący się w Oak Ridge National Laboratory w Oak Ridge, TN, jest potężnym źródłem neutronów, które powstają w wyniku reakcji rozszczepienia. Neutrony te mają energie rzędu 2 MeV i są „chłodzone” w basenie reaktora poprzez reakcje kinetyczne z wodą ciężką, aby osiągnąć energie rzędu 10-30 eV. Optymalizacja eksperymentu neutronowego, niezależnie od tego, czy dotyczy on rozpraszania, czy obrazowania, rozpoczyna się od zrozumienia właściwości źródła neutronów i linii wiązki, takich jak intensywność wiązki, rozkład energii oraz wpływ tła (neutronów szybkich, neutronów opóźnionych, promieniowania gamma). W hali przewodów zimnych HFIR, w której znajduje się linia do obrazowania, neutrony są dodatkowo „chłodzone” poprzez oddziaływania kinetyczne z moderatorem w postaci ciekłego H. Następnie są one transportowane w zakrzywionym systemie przewodów poza linią widzenia źródła, co eliminuje neutrony szybkie i zanieczyszczenie promieniowaniem gamma. Jak pokazano na Rysunku 1, linia do obrazowania neutronowego CG-1D28,29 jest umieszczona na przewodzie zimnym, co oznacza, że zakres energii neutronów waha się od kilku meV do kilkudziesięciu eV (w tym przypadku odpowiadający temu użyteczny zakres długości fal neutronowych wynosi od 0,8 do 10 Å), z strumieniem rzędu 107 n/(cm2∙s) w pozycji próbki. Zmotoryzowany system przysłony/dyfuzora definiuje geometrię otworu (pinhole) instrumentu obrazującego. Neutrony przebywają drogę 6,59 m w rurze przelotowej wypełnionej helem (He) z aluminiowymi (Al) oknami na obu końcach. Rury przelotowe służą do transportu neutronów przy jednoczesnym ograniczeniu rozpraszania w powietrzu, tak aby strata intensywności wiązki była minimalna. W pomiarach opisanych w niniejszym tekście dyfuzor wykonano z nanoproszku tlenku glinu (Al2O3) o grubości 1 mm i wielkości cząstek 50 nm, zamkniętego w aluminiowym pojemniku. Dyfuzor redukuje artefakty wiązki pochodzące z przewodnika neutronowego (które są powiększane przez geometrię otworu linii obrazującej); w przeciwnym razie na radiogramie widoczne byłyby wyraźne poziome i pionowe fluktuacje intensywności, co utrudniłoby normalizację danych. W eksperymentach przedstawionych tutaj neutrony są przekształcane w światło przy użyciu fosforu fluorku litu-6/siarczku cynku (6LiF/ZnS:Ag) o grubości 25 μm.

Optymalizacja kolimacji zależy od pozycji próbki względem detektora, wymaganej rozdzielczości przestrzennej oraz czasu akwizycji. Gdy próbka znajduje się w odległości kilku cm od scyntylatora, wysoka kolimacja (L/D powyżej 80, gdzie L jest odległością od apertury otworkowej o średnicy D do detektora) zapewnia lepszą rozdzielczość przestrzenną kosztem strumienia neutronów. Niska kolimacja (L/D poniżej 80) jest preferowana w badaniach dynamicznych in situ, gdy rozdzielczość czasowa jest ważniejsza od rozdzielczości przestrzennej. Dla pomiarów opisanych w niniejszym piśmie L/D i rozdzielczość przestrzenna wynosiły odpowiednio około 355 i 75 μm. Rozdzielczość czasowa różniła się w zależności od stosunku sygnału do szumu (SNR). Próbkę umieszczono jak najbliżej scyntylatora, aby zminimalizować zniekształcenia geometryczne, takie jak rozmycie. Dostępne są stoły translacyjne i rotacyjne, umożliwiające precyzyjne ustawienie próbki blisko detektorów oraz wykonanie tomografii komputerowej (CT). CG-1D oferuje trzy rodzaje detektorów: urządzenie z ładunkowym sprzężeniem ładunków (CCD) o rozdzielczości 2048 pikseli x 2048 pikseli z rozmiarem piksela 13,5 μm, naukowy detektor CMOS (sCMOS) o rozdzielczości 2560 pikseli x 2160 pikseli z rozmiarem piksela 6,5 μm oraz detektor z płytką mikrokanałową (MCP)30,31 o rozdzielczości 512 pikseli x 512 pikseli z rozmiarem piksela 55 μm. Neutrony rozproszone są pochłaniane przez gumę borową o grubości ~5 mm, aby chronić chip detektora przed bezpośrednim wpływem neutronów. Absorpcja ta generuje promienie gamma, które mogą być zatrzymane przez ołów (Pb) umieszczony pomiędzy gumą borową a detektorem. Każdy detektor jest zoptymalizowany pod kątem innego pola widzenia (FOV), a także rozdzielczości przestrzennej i czasowej. W przypadku pomiarów kości udowej szczura i płuc myszy zastosowano detektor CCD ze względu na jego szerokie pole widzenia (~ 7 cm x 7 cm) i zadowalającą rozdzielczość przestrzenną wynoszącą około 75 μm. nCT systemu korzeń rośliny/gleba wykonano za pomocą sCMOS, ponieważ celem było jak najszybsze uzyskanie obrazów nCT kosztem pola widzenia (ograniczonego do ~ 5 cm x 4,2 cm); w konsekwencji rozdzielczość przestrzenna uległa pogorszeniu. W tych detektorach neutrony są przekształcane w światło lub cząstkę alfa w celu detekcji. Obracanie próbki wokół jej osi pionowej i pozyskiwanie radiogramów pod kolejnymi kątami obrotu umożliwia wykonanie nCT. Trójwymiarowy model wolumetryczny badanej próbki uzyskuje się przy użyciu wewnętrznego notatnika Jupyter opartego na języku python i metodzie filtrowanej projekcji wstecznej (FBP) iMARS3D, oprogramowania pyMBIR lub oprogramowania komercyjnego, z których wszystkie opisano poniżej.

Na koniec neutrony, które nie weszły w interakcję z próbką lub detektorem, są zbierane w elemencie zatrzymującym wiązkę, umieszczonym około 1 m za systemem detekcyjnym, aby zminimalizować szum tła. Element zatrzymujący wiązkę CG-1D ma szerokość 0,75 m, wysokość 0,5 m oraz grubość 35 mm i jest wykonany z B4C w żywicy epoksydowej. W miejscu uderzenia wiązki neutronów element zatrzymujący jest wzmocniony 10 mm wzbogaconym do 95% węglanem litu (6Li2CO3) w ognioodpornej żywicy epoksydowej, z wnęką wyłożoną 6Li, ołowiem (Pb) i stalą, zaprojektowaną w celu zatrzymania wysokiego strumienia wtórnego promieniowania gamma. Element zatrzymujący wiązkę jest przymocowany bezpośrednio do stalowej ściany osłonowej linii wiązki. Fotografia linii wiązki CG-1D przedstawiona jest na Rysunku 2.

Do rekonstrukcji trzech zestawów danych eksperymentalnych w 3D wykorzystano odpowiednio trzy programy do rekonstrukcji. Rekonstrukcja próbki płuca myszy została wykonana za pomocą Octopus32, komercyjnego oprogramowania do rekonstrukcji wykorzystującego algorytm FBP. Program Octopus jest zainstalowany na serwerze PC i może być używany do rekonstrukcji danych zebranych na linii wiązki. W ośrodku CG-1D dostępny jest program do rekonstrukcji o nazwie iMARS3D. Opiera się on na otwartoźródłowym kodzie TomoPY3 z dodanymi funkcjami, takimi jak automatyczna korekcja kąta nachylenia, filtry postprocesowe itp. iMARS3D obejmuje wstępne przetwarzanie danych (odejmowanie tła i szumów), przycinanie, filtrowanie medianowe (w celu korekcji uderzeń gamma i martwych pikseli), automatyczną korekcję fluktuacji intensywności wiązki oraz korekcję nachylenia próbki. Po utworzeniu sinogramów opcjonalnie można przeprowadzić dalsze przetwarzanie danych, takie jak usuwanie artefaktów pierścieniowych i wygładzanie. Poszczególne etapy rekonstrukcji są zapisywane na serwerze analizy (a następnie przenoszone do wspólnego folderu projektu), natomiast końcowe przekroje 2D są natychmiast przechowywane we wspólnym folderze projektu. Kość udowa szczura została zrekonstruowana przy użyciu iMARS3D. Próbka korzenia rośliny/gleby została poddana wstępnemu przetwarzaniu poprzez filtrowanie medianowe danych za pomocą TomoPY, a następnie korekcji osi nachylenia przy użyciu biblioteki SciPy w języku Python. Rekonstrukcję przeprowadzono przy użyciu opracowanego wewnętrznie pakietu Pythona o nazwie pyMBIR (stworzonego w oparciu o jądra z zestawu narzędzi ASTRA toolbox34), który implementuje zestaw algorytmów tomograficznych — od podstawowego FBP po zaawansowane techniki iteracyjnej rekonstrukcji opartej na modelu35, które pozwalają uzyskać wysokiej jakości rekonstrukcje z niezwykle rzadkich i zaszumionych zestawów danych neutronowych. Wszystkie wyrenderowane wolumetry opracowane za pomocą wspomnianych narzędzi rekonstrukcyjnych są przedstawione w kontraście tłumienia. Cała wizualizacja została wykonana przy użyciu komercyjnego pakietu oprogramowania do wizualizacji, segmentacji i analizy danych AMIRA36.

Celem niniejszego manuskryptu jest przedstawienie procedury wykorzystania obrazowania neutronowego (nR i nCT) na linii wiązki HFIR CG-1D. Badanie to ilustruje również aktualne, najnowocześniejsze możliwości nR i nCT w odniesieniu do próbek biologicznych, a konkretnie płuc myszy, kości szczura oraz systemów korzeń rośliny/gleba. Płuca myszy wybrano, aby zilustrować komplementarność neutronów w pomiarze tkanki płucnej, podczas gdy promienie rentgenowskie są głównie czułe na kości. Próbka kostna, czyli kość udowa szczura, posiadała implant tytanowy (Ti), co pozwoliło zobrazować kontrast między kością a metalem oraz możliwość obserwacji interfejsu kość/metal (którego pomiar za pomocą promieni rentgenowskich jest trudny, ponieważ metale silnie je tłumią4). Wreszcie, system wodny korzeni roślin ilustruje trójwymiarową (3D) zdolność nCT do pomiaru systemów korzeń/gleba in situ. Dodatkowo pokazano zalety i wady stosowania nR w przypadku próbek biologicznych. Ewidentnie metoda ta może być bezpiecznie stosowana do pomiaru dynamiki wody w systemie korzeniowym rośliny, ale nie może być uważana za technikę obrazowania żywych zwierząt lub ludzi ze względu na ryzyko związane z ekspozycją na promieniowanie, co ogranicza badania do myszy (martwych) lub pomiarów patomorfologicznych, w których na przykład próbka tkanki zostaje wycięta od pacjenta (zwierzęcia lub człowieka) i przygotowana poprzez fiksację przed pomiarem w wiązce neutronowej.

Protokół

1. Ustawienie instrumentu (zobacz Rysunek 3, sekcja 3)

  1. Na komputerze linii badawczej otwórz okno terminala, wpisz css, a następnie naciśnij Enter, aby uruchomić interfejs użytkownika.
  2. Jeśli nie jest otwierany domyślnie, wybierz opcję Strona główna użytkownika na karcie Menu, aby otworzyć interfejs obrazowania Experimental Physics and Industrial Control System (EPICS).
  3. Korzystając z pierwszej zakładki (o nazwie Proposal/Camera/SE Device) interfejsu, wybierz optykę linii badawczej, klikając na przycisk Optyka obok Kamery/Detektory, tj. rozmiar otworu otworkowego i otwór systemu szczelinowego klikając na przycisk Szczeliny.
  4. Przykręć stolik obrotowy do stolików XY, w których ma zostać umieszczona próbka, i ustaw detektor (sCMOS lub CCD).
    1. W przypadku detektora CCD lub detektora sCMOS wybierz obiektyw o powiększeniu, który zapewnia żądaną rozdzielczość przestrzenną i ogniskową, w porozumieniu z zespołem instrumentów. Używając najpierw światła, ustaw ostrość aparatu, zbliżając lub oddalając detektor od lustra lub ręcznie dostrajając obiektyw do stałej pozycji detektora. Ustaw ostrość obrazu w miejscu, w którym znajduje się scyntylator neutronów.
    2. W przypadku detektora CCD lub sCMOS należy precyzyjnie dostroić ostrość obiektywu za pomocą maski o rozdzielczości pochłaniającej neutrony37 umieszczonej na scyntylatorze detektora. Zbieraj kolejne zdjęcia rentgenowskie przy użyciu różnych ustawień (tj. różne pozycje detektora z lustra zautomatyzowane przez przesunięcie silnika detektora w EPICS).
    3. Porównaj zdjęcia rentgenowskie, oceniając pary linii w ImageJ/Fiji39 lub podobnym narzędziu do obrazowania.
  5. W stosownych przypadkach należy zabezpieczyć próbkę w odpowiednim pojemniku (pojemnik Al i/lub wytrzymała folia Al), umieszczając próbkę na stoliku rotacyjnym jak najbliżej detektora. Osłoń detektor i sprzęt za pomocą ekranowania neutronów (kauczuk borowy) i promieniowania gamma (cegły Pb).
  6. Zmierz odległość od próbki do detektora i usuń próbkę. Zastąp ją maską rozdzielczości, aby ocenić rozmiar piksela w pozycji próbki w tej konfiguracji linii badawczej. Korzystając ze znanego wymiaru elementu, oblicz liczbę pikseli w całym elemencie, aby określić rozmiar piksela.
  7. Ponownie umieścić próbkę na stoliku rotacyjnym.
  8. Korzystając z interfejsu EPICS i zakładki Align Sample, wyrównaj próbkę z wiązką neutronów, wykonując kolejne szybkie (od ms do 1 s) zdjęcia rentgenowskie, podczas gdy próbka porusza się, aż znajdzie się w pełnym polu widzenia detektora. Zapisz przykładowy plik wyrównania jako plik .csv, który zostanie ponownie wykorzystany przed rozpoczęciem tomografii komputerowej.
  9. Przed rozpoczęciem tomografii komputerowej należy skorzystać z opcji automatycznej kontroli wyrównania tomografii komputerowej (w zakładce Wyrównanie), aby sprawdzić, czy próbka pozostaje w polu widzenia pod różnymi kątami, oceniając zdjęcia rentgenowskie generowane w różnych orientacjach próbki z wiązką.

2. Przygotowanie próbek i strategia pozyskiwania danych

UWAGA: Protokoły pobierania próbek zwierzęcych zostały zatwierdzone przez Komitet ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt Uniwersytetu Tennessee dla płuca myszy oraz Komitet ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt Osobowych Centrum Medycznego Rush dla kości udowej szczura.

  1. Kości udowe szczura
    1. Wszczepić pręty Ti6Al4V (o średnicy 1,5 mm i długości 15 mm) w kości udowe samców szczurów Sprague-Dawley, umieszczając je w przestrzeni śródszpikowej przez dystalne kłykcie kości udowej.
    2. Złóż szczury w ofierze po 12 tygodniach i zbierz kości udowe. Usuń całą tkankę miękką (która przyczynia się do tłumienia neutronów) i zamroź kości udowe za pomocą implantów w gazie nasączonej solą fizjologiczną. Całkowicie zanurzyć 2-calowe kwadratowe gąbki z gazy w soli fizjologicznej buforowanej fosforanami (PBS) i całkowicie zawinąć każdą próbkę w te nasączone gąbki (patrz Tabela materiałów).
    3. Rozmrozić kości udowe do temperatury pokojowej w celu wykonania skanów mikrotomografii komputerowej na podstawie promieni rentgenowskich38, przed przetransportowaniem ich w stanie zamrożonym do HFIR.
      1. Przed przystąpieniem do nCT należy ponownie rozmrozić próbkę i doprowadzić ją do temperatury pokojowej w laboratorium HFIR Biohazard Safety Level 2 (BSL2) znajdującym się w pobliżu linii badawczej obrazowania neutronów CG-1D. Po osiągnięciu temperatury pokojowej należy zawinąć próbkę w wytrzymałą folię aluminiową i umieścić ją w cylindrze aluminiowym.
      2. Ustaw cylinder pionowo na stoliku obrotowym na linii badawczej i zeskanuj kość udową na linii badawczej w temperaturze pokojowej od 0 do 360°, z kątem kroku 0,25°. Zdobądź każde zdjęcie rentgenowskie dla 50 s.
        UWAGA: Biorąc pod uwagę czas martwy dla ruchu etapu rotacji i transfer każdego zdjęcia rentgenowskiego z CCD do komputera akwizycji danych, całkowity czas skanowania wyniósł około 24 godzin.
    4. Po zakończeniu nCT i zatwierdzeniu próbki do usunięcia z linii badawczej, przynieś próbkę z powrotem do laboratorium BSL2, usuń zabezpieczenie i ponownie zamroź próbkę, aby zachować ją do dalszych pomiarów eksperymentalnych.
  2. Płuca myszy
    1. Wyciąć tkankę płucną od martwej myszy używanej do eksperymentów niezwiązanych z tym badaniem. Utrwal próbkę w roztworze 70% etanolu przed eksperymentami z neutronami.
    2. Owiń tkankę w wytrzymałą folię Al i przetransportuj ją z laboratorium BSL2 bezpośrednio na linię badawczą CG-1D. Umieścić próbkę w cylindrze Al w celu podwójnego zabezpieczenia i utrzymania pozycji próbki w wiązce podczas skanowania nCT.
    3. Umieść próbkę w pobliżu CCD i wykonaj skanowanie przez noc w temperaturze pokojowej.
      UWAGA: Każdy radiogram wynosił 150 s, a kąt obrotu wynosił 0,5°, od 0 do 182°. Całkowity czas skanowania wyniósł około 16 godzin.
  3. System korzeniowo-glebowy roślin zielnych
    UWAGA: Podobnie jak w przypadku innych próbek biologicznych, systemy roślinno-glebowe mają ograniczoną wielkość ze względu na silne tłumienie wodoru, w szczególności wody w glebie lub korzeniach roślin. Nasiona lub ramety można sadzić w pojemnikach (Al lub kwarc - oba o niskim przekroju tłumienia neutronów) lub bardziej dojrzałą roślinę można przesadzić do pojemnika.
    1. Ostrożnie wykop i przesadź lokalne zioło rosnące na miejscu (tutaj chwast morwy (Fatoua villosa (Thunb.) Nakai) do pojemnika Al o przekroju 2,38 cm x 2,58 cm, wysokości 6,3 cm, grubości ścianki 0,055 cm, zawierającego czysty piasek (SiO2).
    2. Opłucz korzenie roślin wodą dejonizowaną i ostrożnie umieść je w pojemniku Al, wypełniając pojemnik zawiesiną mokrego piasku.
      UWAGA: Podczas napełniania pojemników ziemią ważne jest, aby używać mokrej gleby, ponieważ sucha gleba oddzieli się według wielkości cząstek i utworzy artefakty tekstury w pojemnikach12,13.
    3. Po posadzeniu zmierz masę nasyconą systemu roślinnego i codziennie waż system roślinny, aby ocenić tempo zużycia wody. Nanieść wodę na górną powierzchnię gleby lub przez otwór lub otwór na dnie pojemnika za pomocą rurki lub strzykawki.
      UWAGA: W tym przypadku system roślinny został umieszczony na wadze, a woda była codziennie nakładana na górę, aby zastąpić dzienne zużycie wody w zależności od wagi. Woda może zostać wstrzymana przed obrazowaniem, aby zmniejszyć zawartość wody w glebie i zwiększyć kontrast w korzeniach.
    4. Rozmnażaj system roślinny w lokalnej komorze wzrostowej z kontrolowaną temperaturą i światłem12. Utrzymuj system roślinny przez 1 tydzień przed obrazowaniem, aby umożliwić aklimatyzację korzeni roślin do pojemnika Al.
      UWAGA: Po rozpoczęciu obrazowania nie podlewaj rośliny.
    5. Wykonaj skany nCT w ciągu ~1,75 godziny każde i kontynuuj skanowanie przez okres 2,5 dnia, aby zmapować dynamiczne zmiany 3D w glebie i zawartości wody w roślinach. W przypadku tych pomiarów zmniejsz rozdzielczość przestrzenną do kilkuset μm na rzecz rozdzielczości czasowej (tj. szybszy czas akwizycji dla każdej projekcji).
      UWAGA: Każda tomografia komputerowa została wykonana z kątem obrotu 0,93° i czasem akwizycji 10 s na projekcję. Na potrzeby niniejszego manuskryptu przedstawiono jedynie pierwszy skan tomografii komputerowej.

3. Akwizycja danych

UWAGA: System akwizycji danych w CG-1D korzysta z oprogramowania EPICS40. EPICS został opracowany w celu kierowania protokołem eksperymentalnym i minimalizacji błędów ludzkich; ten interfejs logicznie przechodzi przez różne niezbędne kroki przed pomiarem próbki, jak pokazano na Rysunek 3. Protokół akwizycji danych EPICS jest następujący (rysunek 3). Sekcja po lewej stronie zawiera status trwającego eksperymentu wraz z pozycjami motorycznymi i szczegółami eksperymentu (informacje o próbce, numer propozycji i członkowie zespołu). Każdy eksperyment jest powiązany z numerem propozycji oraz jedną lub wieloma próbkami. Informacje o propozycji, takie jak członkowie zespołu i nazwa wybranej próbki, są również dostępne po prawej stronie (pierwsza zakładka o nazwie "Propozycja/Kamera/Przykładowe urządzenie środowiskowe"). Środkowa sekcja składała się z aktualnego zdjęcia rentgenowskiego z paskiem skali zakresu dynamicznego z boku, wraz z informacjami o stanie i dzienniku pod obrazem.

  1. Wybierz pierwszą zakładkę EPICS zatytułowaną Propozycja/Kamera/Urządzenie SE. Kliknij przycisk Zmień propozycję lub Próbkę. Wybierz numer projektu i identyfikator próbki# do zmierzenia w Liście propozycji (po lewej) i Próbce (po prawej), które zastąpiły poprzednią kartę.
  2. Użyj strzałki wstecz, aby powrócić do głównego interfejsu EPICS. Wybierz detektor, który ma być używany (sCMOS lub CCD), wybierając jeden z czterech dostępnych detektorów (Andor CCD, Andor sCMOS, SBIG CCD lub MCP) z listy opcji Camera/Detector.
    UWAGA: Matryca CCD SBIG jest używana do testowania przez instrument i może być zignorowana w niniejszym manuskrypcie.
  3. Wybierz etap rotacji, który ma być używany w sekcji Przykładowe urządzenie środowiska.
    1. Najpierw kliknij Rotation Stage (CT Scan) na liście Sample Environment Device (Przykładowe urządzenie). Następnie wybierz jeden z etapów rotacji (który odpowiada próbce, która ma być skanowana).
  4. Na koniec u dołu karty wybierz tryb akwizycji danych. W takim przypadku wybierz pierwszą opcję, White Beam.
    UWAGA: Sposobem akwizycji jest albo biała wiązka (przyjmująca cały zakres długości fal neutronowych), albo monochromatyczna na linii CG-1D.
  5. Wybierz drugą kartę EPICS zatytułowaną Wyrównaj próbkę. Wpisz nazwę przykładowego pliku i naciśnij Enter. Powtórz ten proces dla podfolderu nazwa.
    UWAGA: Interfejs EPICS jest zaprogramowany tak, aby automatycznie zapisywał dane w odpowiednich katalogach eksperymentalnych, które wewnętrzne oprogramowanie rekonstrukcyjne wykorzystuje do tworzenia dwuwymiarowych (2D) wycinków badanego obiektu 3D. Druga zakładka, Wyrównaj próbkę, umożliwia wyrównanie próbki za pomocą zdjęć rentgenowskich, które trwają tylko kilka sekund, ponieważ te zdjęcia rentgenowskie nie są później używane do przetwarzania i analizy danych. Po prawidłowym ustawieniu wszystkich silników, ich pozycje można zapisać w formacie pliku .csv; w ten sposób każde wyrównanie próbki ma odpowiadający mu plik .csv, który można wywołać z powrotem, aby ustawić próbki do skanów CT w późniejszym czasie.
  6. Pomiń wyrównanie trzech silników, tj. załóż, że próbka jest wyrównana i gotowa do CT. Wybierz żądany czas akwizycji i kliknij przycisk Zrób szybkie obrazy. Zbierz serię zdjęć rentgenowskich z różnymi czasami akwizycji, aby ocenić SNR.
  7. Otwórz ImageJ/Fiji; przeciągnij i upuść różne zdjęcia rentgenowskie. Narysować profil biegnący od próbki do otwartej przestrzeni; ocenić SNR.
  8. Jeśli na stoliku XY ustawionych jest wiele próbek (wiele etapów rotacji, każdy dla jednej próbki), zapisz każdą pozycję próbki po wyrównaniu i zapisz dane jako plik .cvs, klikając przycisk Zapisz w pliku.
  9. Wybierz trzecią kartę EPICS zatytułowaną Zbieraj dane, aby skonfigurować parametry skanowania CT. Wpisz nazwę pliku w pierwszym wierszu zapisywalnym i naciśnij Enter. Powtórz te czynności dla podfolderu name.
    UWAGA: Układ zakładki Zbieraj dane zależy od wyboru serii zdjęć rentgenowskich, które upłynęły od czasu (bez SE) lub tomografii komputerowej (wybór etapu rotacji) w pierwszej zakładce.
  10. W sekcji Align Sample Using the Saved File (Wyrównuj próbkę za pomocą zapisanego pliku) wybierz plik, w którym wcześniej zarejestrowano pozycje silnika próbki (krok 1.8). Użyj ostatnio zapisanych plików, aby przeglądać ostatnio zapisane przykładowe pliki wyrównania. Kliknij Wyrównaj za pomocą pliku, aby próbka wróciła na swoje miejsce w wiązce neutronów.
  11. Oblicz liczbę projekcji wymaganych dla CT na podstawie twierdzenia o próbkowaniu Nyquista. Oblicz liczbę pikseli w całym wymiarze poziomym próbki i pomnóż przez 1,5, aby uzyskać liczbę rzutów potrzebnych do wypełnienia próbkowania Nyquista.
  12. Wprowadź kąt początkowy obrotu (zwykle 0°), kąt końcowy obrotu (zwykle 180°), rozmiar kroku obrotu, liczbę obrazów na krok (zwykle ustawioną na 1) oraz czas ekspozycji dla każdego obrazu. Rozpocznij tomografię komputerową, klikając przycisk Zbierz dane.

4. Rekonstrukcja objętości i przetwarzanie/analiza danych

UWAGA: Wszystkie narzędzia programowe CG-1D do normalizacji, rekonstrukcji i analizy danych są dostępne w repozytorium Pythona obiektu ORNL oraz na serwerach analitycznych obiektu. W przypadku pomiarów 2D wstępne przetwarzanie można wykonać za pomocą Jupyter Python notebooks41. Ilustracja notebooka jest dostępna w Rysunek 4. Można załadować i wyświetlić podgląd swoich danych przed wybraniem obszaru zainteresowania poza próbką, który jest używany do normalizacji do 1 (lub 100%) transmisji dowolnej fluktuacji wiązki. Notebooki te można dostosować do każdego pomiaru, dzięki czemu wstępne przetwarzanie jest prostym wysiłkiem. Co więcej, w tym samym notebooku można przeprowadzić analizę 2D, na przykład śledząc zmiany kinetyczne (tj. pobór wody w próbce) w próbce w czasie.

  1. Zaloguj się do serwera analiz systemu Linux, używając nazwy użytkownika i hasła. Otwórz przeglądarkę internetową i wpisz jupyter.sns.gov.
  2. Otwórz notes Jupyter języka Python o nazwie iMARS3D. Uruchom kilka pierwszych wierszy kodu (który ładuje narzędzia niezbędne do uruchomienia iMARS3D). Załaduj dane, płaskie i ciemne pole. Sprawdź, czy wszystkie trzy zestawy danych są prawidłowo załadowane.
  3. Kontynuuj przycinanie danych, filtrowanie (w razie potrzeby), normalizację (z automatyczną korektą nachylenia próbki) i rekonstrukcję wolumetryczną (długi proces). Zapisz dane w folderze z numerem projektu o nazwie Udostępnione. Po włączeniu AMIRA36, który jest również dostępny na serwerach analizy obiektu, załaduj zrekonstruowane wycinki do oprogramowania i kontynuuj wizualizację, dalsze filtrowanie i analizę.

Wyniki

Rycina 5A przedstawia zdjęcie reprezentatywnego kości udowej szczura o rozmiarze zbliżonym do zmierzonej próbki; Rycina 5B,C przedstawiają obraz nCT kości udowej szczura z implantem Ti. Rycina 5B ukazuje obraz nCT kości udowej w fałszywych kolorach oparty na tłumieniu, natomiast Rycina 5C przedstawia przekrój ukośny przez kość w tej samej orientacji co na Rycynie 5B, aby ukazać implant Ti (w skali szarości), co przypomina medyczny obraz CT wykonany promieniami rentgenowskimi. Implant ten nie oddziałuje z neutronami tak silnie jak materiał kostny; w związku z tym jego tłumienie jest minimalne i wydaje się ciemniejszy (tj. mniej tłumiący) niż otaczająca go kość. Kość beleczkowata, znajdująca się w jamie szpikowej kości udowej, jest wyraźnie widoczna w części proksymalnej próbki (czerwone strzałki na Rycynie 5B).

Rysunek 6A,B przedstawia reprezentatywne fotografie utrwalonego w etanolu płuca myszy w dwóch różnych pozycjach, wykorzystanego do nCT w celu wykazania zdolności neutronów do detekcji próbek tkanek miękkich. Zrekonstruowana objętość płuca myszy uzyskana dzięki nCT jest pokazana na Rysunku 6C,D, w pozycjach analogicznych do Rysunku 6A,B. Przekrój przez prawy płat płuca zilustrowano na Rysunku 6E. Pomimo stosunkowo niewielkiego rozmiaru próbki, czułość neutronowa została wyraźnie wykazana poprzez detekcję struktury płuca przy rozdzielczości przestrzennej ~75 µm. Zgodnie z oczekiwaniami, zakres tłumienia jest dość szeroki, przy czym znaczna część odpowiada niskiemu lub średniemu tłumieniu neutronów, ponieważ płuca mają strukturę gąbczastą zawierającą powietrze.

Rysunek 7A przedstawia zdjęcie próbki rośliny, natomiast Rysunek 7B prezentuje wolumetryczną wizualizację w fałszywych kolorach systemu korzeń-gleba w prostokątnym pojemniku z Al (który nie jest widoczny, ponieważ Al jest w większości przezroczysty dla neutronów). W porównaniu z poprzednimi zestawami danych, stosunek sygnału do szumu (SNR) jest słabszy, zgodnie z oczekiwaniami, ponieważ dane były pozyskiwane szybciej, aby śledzić dynamiczne ruchy poboru wody przez korzeń w 3D w ciągu 2,5 dnia. W związku z tym każde badanie CT zostało zoptymalizowane tak, aby pomiar odbywał się w oknie czasowym ok. 1,75 h. Pomimo niskiego SNR, system korzeniowy w glebie jest wyraźnie widoczny w pionowych przekrojach próbki przedstawionych w fałszywych kolorach na Rysunku 7C,D.

Schemat linii wiązki neutronów zimnych: prowadnik CG-1D, migawka linii wiązki, dyfuzory do badania rozpraszania neutronów.
Rycina 1Schematyczna budowa linii wiązki obrazowania neutronowego HFIR CG-1D. Wiązka obrazująca jest definiowana przez system przysłon, który tworzy geometrię wiązki stożkowej. Wiązka jest transportowana za pomocą rury lotnej wypełnionej He, wyposażonej w skrobacze wiązki w celu usunięcia niepożądanych neutronów rozproszonych. Wyściółka z gumy borowanej wewnątrz rury lotnej zmniejsza tło pochodzące z sąsiednich linii wiązkowych. Skróty: HFIR = High Flux Isotope Reactor; He = hel; L = odległość od przysłony otworkowej o średnicy D do detektora. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Schemat układu spektroskopowego z rurkami przelotowymi do wzbudzenia optycznego i analizy danych.
Rycina 2Instalacja obrazowania neutronowego CG-1D w Reaktorze Izotopowym o Wysokim Strumieniu (High Flux Isotope Reactor)Na zdjęciu widoczne są, od prawego do lewego przodu, rury przelotu, obszar próbki oraz stop wiązki. Wiązka neutronów nadchodzi z prawej strony zdjęcia. Rura przelotu została podpisana przez przedstawicieli środowisk naukowych i badawczych z przemysłu korzystających z tego urządzenia. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Proces tomografii komputerowej (CT), interfejs oprogramowania, konfiguracja obrazowania rentgenowskiego, akwizycja danych do analizy materiałowej.
Rycina 3interfejs EPICS. Interfejs EPICS urządzenia CG-1D jest podzielony na trzy sekcje: sekcję stanu (po lewej), obszar wyświetlania (w tym przykładzie surowa radiografia mosiężnego zegara słonecznego nawigacyjnego) oraz pole wprowadzania parametrów dla obrazowania 2D i 3D. Skróty: EPICS = Experimental Physics and Industrial Control System; 2D = dwuwymiarowy; 3D = trójwymiarowy. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Proces ładowania i wizualizacji danych; fragment kodu i mapa ciepła; narzędzie do analizy danych.
Rysunek 4Zrzut ekranu notatnika Jupyter. Ten notatnik służy do wstępnego przeglądu zestawu radiogramów przed ich normalizacją. W tym przykładzie pokazano ten sam mosiężny zegar słoneczny okrętowy, który widnieje w Rysunek 3 jest wizualizowany. Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej figury.

Schemat analizy kości z rozkładem naprężeń; porównanie skanów CT; badania ortopedyczne.
Rycina 5Kość udowa szczura z implantem tytanowym. (A) Fotografia reprezentatywnego kości udowej szczura. (B) Renderowana w 3D objętość kości udowej szczura uzyskana z nCT. (C) Przekrój skośny przedstawiający pręt tytanowy wewnątrz kości udowej. Czerwone strzałki wskazują kość beleczkową. Paski skali są przedstawione odpowiednio przez osie x i y. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Porównanie morfologii płuc z wykorzystaniem schematów i obrazowania; analiza histologiczna prawego i lewego płuca.
Rycina 6nCT płuc myszy. (A) i (B) Reprezentatywne zdjęcia płuc myszy. (C) oraz (D) Trójwymiarowa rekonstrukcja wolumetryczna myszy oparta na tłumieniu, z zastosowaniem tego samego ustawienia co w (A) i (B). (E) Reprezentatywny przekrój przez prawy płat płuca myszy (D) przedstawiająca strukturę płuca uzyskaną przy innym gradiencie tłumienia neutronów (przeważnie niskie tłumienie). Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Obrazowanie poboru przez korzenie roślin; schemat analizy absorpcji z zaznaczeniem stref stężenia składników odżywczych.
Rycina 7Neutronowa tomografia komputerowa oraz przekroje przez system korzeń rośliny/gleba. (A) Fotografia próbki rośliny. (B) Renderowana w 3D objętość z neutronowej tomografii komputerowej rośliny, przedstawiająca łodygę nad ziemią oraz system glebowy z wodą (na czerwono). (C) i (D) to przekroje próbki wykonane pod kątem, aby ukazać łodygę i korzenie w glebie (czerwone strzałki). Ciemnoniebieskie obszary w glebie wskazują obecność wody. Aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny, kliknij tutaj.

Dyskusja

Radiografia neutronowa i tomografia komputerowa próbek biologicznych to obiecujące techniki obrazowania, które uzupełniają obrazowanie rentgenowskie lub rezonans magnetyczny. Kluczowe etapy przeprowadzania eksperymentu obrazowania neutronowego próbki biologicznej są związane z jej przygotowaniem i zabezpieczeniem na linii badawczej. Optymalizacja eksperymentu jest napędzana przez pytanie naukowe, na które należy odpowiedzieć. Jeśli pytanie naukowe wymaga wysokiej rozdzielczości przestrzennej do obserwacji zjawiska, to wymagany jest długi czas akwizycji, a wadą nCT (z polem widzenia o wielkości cm) jest to, że wykonanie skanu zajmuje godziny. Wynika to głównie z różnicy w ogólnym strumieniu neutronów dostępnym w reaktorze w porównaniu ze źródłem synchrotronowym, gdzie skany rentgenowskie CT mogą trwać od kilku sekund do minut dla pola widzenia wynoszącego kilkamm2 . Chociaż metodę tę można stosować do próbek tkanek ex vivo ekstrahowanych od zwierząt, nie można jej rozszerzyć in vivo na żywe zwierzęta lub ludzi ze względu na ryzyko narażenia na promieniowanie (takie jak promieniowanie gamma wytwarzane przez neutrony i oddziaływania neutronów z atomami w próbce). Doskonale nadaje się jednak do obrazowania interakcji między korzeniami roślin a glebą (ryc. 7), takich jak dynamika poboru wody.

Zaletą stosowania szybkiej nCT do dynamiki instalacji jest wrażliwość na H w wodzie i brak uszkodzeń instalacji spowodowanych promieniowaniem, w przeciwieństwie do tomografii rentgenowskiej. Co więcej, unikalny kontrast można zaobserwować dzięki zastosowaniu neutronów w próbkach kości/metali, takich jak kość udowa szczura, gdzie metal jest stosunkowo przezroczysty w porównaniu z otaczającymi tkankami (ryc. 5), potencjalnie unikając artefaktów metalowych indukowanych przez rentgenowski CT39. Tkanki zwierzęce, takie jak płuca myszy (ryc. 6), wykazują imponującą detekcję struktury tkanek miękkich, ponieważ neutrony są wrażliwe na H, ale rozdzielczość przestrzenna jest w pewnym sensie czynnikiem ograniczającym w tych pomiarach. Kontrast zapewniają atomy H obecne w próbkach biologicznych19,39.

Dzięki postępom w nowych technikach, takich jak interferometria siatek neutronowych, oraz poprawie rozdzielczości przestrzennej (ostatnio odnotowano kilka mikronów42,43), obrazowanie neutronowe może zaoferować jeszcze nowe mechanizmy kontrastu dla tkanek biologicznych o lepszej rozdzielczości przestrzennej. Eksploracja neutronów o wyższej energii (w celu umożliwienia pomiarów grubych próbek) daje również nadzieję na możliwość pomiaru większych fragmentów tkanki zwierzęcej, takiej jak nienaruszona mysz, oferując w ten sposób jeszcze nowe możliwości dla badań biomedycznych.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Część tych badań wykorzystywała zasoby w reaktorze izotopowym High Flux, obsługiwanym przez ORNL, i sponsorowanym przez Departament Energii Stanów Zjednoczonych, Biuro Nauki, Obiekty Użytkowników, na podstawie umowy DE-AC05-00OR22725 z UT-Battelle, LLC. Część tych badań była wspierana przez ORNL poprzez program Eugene Wigner Distinguished Staff Fellowship. Badania te były również sponsorowane przez Biuro Nauki DOE, Biuro Badań Biologicznych i Środowiskowych. Próbki kości udowej szczura uzyskano z eksperymentów przeprowadzonych we współpracy z dr Rickiem Sumnerem w Rush University Medical Center z finansowaniem uzyskanym z NIH (R01AR066562) oraz z nagrody Orthopedic Research and Education Foundation-Smith and Nephew. Zespół pragnie podziękować zespołom wsparcia HFIR, które umożliwiają wykorzystanie linii badawczych do rozpraszania neutronów.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Pojemniki aluminiowena zamówienieWykonane z aluminiowych płyt lub rurek (alternatywą jest kwarc), próbka roślin i myszy Folia
aluminiowaFisher01-213-100Przechowywanie próbek płuc myszy
Woda dejonizowana lub tlenekWoda lub D2O mogą być używane do zwiększenia kontrastu, próbka roślinna
EtanolFisher04-355-223Próbka płuc myszy
Gąbki z gazyCardinalHealthCałkowicie zanurzone w soli fizjologicznej buforowanej fosforanami (PBS) i używane do owijania próbek, próbka kości udowej szczura
Komora wzrostuConvironA1000Każda komora wzrostowa lub szklarnia w kontrolowanych warunkach będzie działać, próbka roślinna
Waga laboratoryjnaSystem ważenia może być używany do pomiaru rzeczywistej zawartości wody w glebie, próbki roślin
Czysty piasek krzemionkowyUS Silica Co.Flint#13Pure SiO2 zapewnia niskie tłumienie neutronów w porównaniu z glebami, próbka roślinna
Sprague-Dawley RatsHarlanKod zamówienia: 002-USPróbka kości udowej szczura
Tytanowy prętGoodfellowTI007905próbka kości udowej szczura
deuteru

Bibliografia

  1. Cekanova, M., Donnell, R., Bilheux, H., Bilheux, J. -C. Neutron imaging: Detection of cancer using animal model. Proceedings of the 2014 Biomedical Sciences and Engineering Conference - 5th Annual ORNL Biomedical Sciences and Engineering Conference: Collaborative Biomedical Innovations - The Multi-Scale Brain: Spanning Molecular, Cellular, Systems, Cognitive, Behaviour. , (2014).
  2. Bilheux, H. Z., et al. Neutron imaging a. The Oak Ridge National Laboratory: Application to biological research. Proceedings of the 2014 Biomedical Sciences and Engineering Conference - 5th Annual ORNL Biomedical Sciences and Engineering Conference: Collaborative Biomedical Innovations - The Multi-Scale Brain: Spanning Molecular, Cellular, Systems, Cognitive, Behaviour. , (2014).
  3. Bilheux, H. Z., et al. A novel approach to determine post mortem interval using neutron radiography. Forensic Science International. 251, (2015).
  4. Isaksson, H., et al. Neutron tomographic imaging of bone-implant interface: Comparison with X-ray tomography. Bone. 103, 295-301 (2017).
  5. Le Cann, S., et al. Characterization of the bone-metal implant interface by Digital Volume Correlation of in-situ loading using neutron tomography. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. 75, 271-278 (2017).
  6. Burca, G., et al. Exploring the potential of neutron imaging for life sciences on IMAT. Journal of Microscopy. 272 (3), 242-247 (2018).
  7. Metzke, R. W., et al. Neutron computed tomography of rat lungs. Physics in Medicine and Biology. 56 (1), 1-10 (2011).
  8. Altieri, S., et al. Neutron autoradiography imaging of selective boron uptake in human metastatic tumours. Applied Radiation and Isotopes. 66 (12), 1850-1855 (2008).
  9. Altieri, S., Bortolussi, S., Bruschi, P., Pedroni, P., Zonta, A. Neutron radiography of human liver metastases after BPA infusion. Proceedings of 11th World congress on Neutron Capture Therapy. , (2004).
  10. Holz, M., Zarebanadkouki, M., Kaestner, A., Kuzyakov, Y., Carminati, A. Rhizodeposition under drought is controlled by root growth rate and rhizosphere water content. Plant and Soil. 423 (1-2), 429-442 (2018).
  11. Esser, H. G., Carminati, A., Vontobel, P., Lehmann, E. H., Oswald, S. E. Neutron radiography and tomography of water distribution in the root zone. Journal of Plant Nutrition and Soil Science. 173 (5), 757-764 (2010).
  12. Warren, J. M., et al. Neutron imaging reveals internal plant water dynamics. Plant and Soil. 366 (1-2), (2013).
  13. Dhiman, I., et al. Quantifying root water extraction after drought recovery using sub-mm in situ empirical data. Plant and Soil. 424, 73-89 (2018).
  14. Kroener, E., Zarebanadkouki, M., Kaestner, A., Carminati, A. Non-equilibrium dynamics of rhizosphere. Water Resources Research. 50 (8), 6479-6495 (2014).
  15. Moradi, A. B., et al. Three-dimensional visualization and quantification of water content in the rhizosphere. New Phytologist. 192 (3), 653-663 (2011).
  16. Banhart, J., et al. X-ray and neutron imaging - Complementary techniques for materials science and engineering. International Journal of Materials Research. 101 (9), 1069-1079 (2010).
  17. LaManna, J. M., Hussey, D. S., Baltic, E. M., Jacobson, D. L. Improving material identification by combining x-ray and neutron tomography. Proceedings 10391, Developments in X-Ray Tomography XI. 1039104, (2017).
  18. Tengattini, A., et al. NeXT-Gremoble, the Neutron and X-ray tomograph in Grenoble. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 968, 163939(2020).
  19. Neutron Imaging and Applications. Bilheux, H. Z., McGreevy, R. L., Anderson, I. S. , Springer. Boston, MA, USA. (2009).
  20. Zhang, P., Wittmann, F. H., Zhao, T. J., Lehmann, E. H., Vontobel, P. Neutron radiography, a powerful method to determine time-dependent moisture distributions in concrete. Nuclear Engineering and Design. 241 (12), 4758-4766 (2011).
  21. Lobo, R. M., Andrade, A. H. P., Castagnet, M. Hydride embrittlement in zircaloy components. Inac 2011 Int Nucl.Atlantic Conference. , 1-6 (2011).
  22. Kardjilov, N., et al. New trends in neutron imaging. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 605 (1-2), 13-15 (2009).
  23. Schillinger, B., et al. Detection systems for short-time stroboscopic neutron imaging and measurements on a rotating engine. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 542 (1-3), 142-147 (2005).
  24. Thewlis, J. Neutron Radiography. British Journal of Applied Physics. 7, 345-350 (1956).
  25. Anderson, J. Neutron Radiography in Man. British Journal of Radiology. 37, 957-958 (1964).
  26. Brown, M., Parks, P. B. Neutron radiography in biologic media: techniques, observations, and implications. American Journal of Roentgenology. 106 (3), 472-485 (1969).
  27. Metzke, R. W., Runck, H., Stahl, C. A., Schillinger, B., Calzada, E. Neutron computed tomography of rat lungs. Physics in Medicine and Biology. 56 (1), 1-10 (2011).
  28. Crow, L., et al. The CG1 instrument development test station at the high flux isotope reactor. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 634 (1), 71-74 (2011).
  29. Santodonato, L., et al. The CG-1D neutron imaging beamline at the Oak Ridge National Laboratory High Flux Isotope Reactor. Physics Procedia. 69, 104-108 (2015).
  30. Tremsin, A. S., et al. Improved efficiency of high resolution thermal and cold neutron imaging. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 628 (1), 415-418 (2011).
  31. Tremsin, A. S., Vallerga, J. V., McPhate, J. B., Siegmund, O. H. W. Optimization of high count rate event counting detector with microchannel plates and quad Timepix readout. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 787, 20-25 (2015).
  32. Vlassenbroeck, J., et al. Software tools for quantification of X-ray microtomography at the UGCT. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 580 (1), 442-445 (2007).
  33. Gürsoy, D., De Carlo, F., Xiao, X., Jacobsen, C. TomoPy: A framework for the analysis of synchrotron tomographic data. Journal of Synchrotron Radiation. 21 (5), 1188-1193 (2014).
  34. Pelt, D. M., et al. Integration of TomoPy and the ASTRA toolbox for advanced processing and reconstruction of tomographic synchrotron data. Journal of Synchrotron Radiation. 23 (3), 842-849 (2016).
  35. Venkatakrishnan, S. V., Cakmak, E., Billheux, H., Bingham, P., Archibald, R. K. Model-based iterative reconstruction for neutron laminography. Conference Record of 51st Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, ACSSC 2017. , (2018).
  36. Stalling, D., Westerhoff, M., Hege, H. C. Amira: A highly interactive system for visual data analysis. Visualization Handbook. 1, 749-767 (2005).
  37. Grünzweig, C., Frei, G., Lehmann, E., Kühne, G., David, C. Highly absorbing gadolinium test device to characterize the performance of neutron imaging detector systems. Review of Scientific Instruments. 78 (5), 1-4 (2007).
  38. Schindelin, J., et al. Fiji: An open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  39. Meagher, M. J., Parwani, R. N., Virdi, A. S., Sumner, D. R. Optimizing a micro-computed tomography-based surrogate measurement of bone-implant contact. Journal of Orthopaedic Research. 36 (3), 979-986 (2018).
  40. Dalesio, L. R., et al. The experimental physics and industrial control system architecture: past, present, and future. Nuclear Inst. and Methods in Physics Research, A. 352 (1-2), 179-184 (1994).
  41. Bilheux, J., Lin, J. Y. Y., Bilheux, H. Z. Jupyter notebooks for neutron radiography data processing and analysis. Neutron Radiography-WCNR-11. 15, 198-204 (2020).
  42. Trtik, P., et al. Improving the spatial resolution of neutron imaging at Paul Scherrer Institut - The Neutron Microscope Project. Physics Procedia. 69, 169-176 (2015).
  43. Morgano, M., et al. Unlocking high spatial resolution in neutron imaging through an add-on fibre optics taper. Optics Express. 26 (2), 9-12 (2018).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Obrazowanie neutronoweprzygotowanie pr bekakwizycja danychrekonstrukcja wolumetrycznasystem korzeniowy ro linko udowa szczura

Powiązane artykuły