Name: Podejście oparte na widzeniu maszynowym do procesów pracy związanych z transmisyjną mikroskopią elektronową, analizą wyników i zarządzaniem danymi (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-06-23T14:25:00.000+00:00
Duration: 10 min 23 s
Description: Poznaj protokół widzenia maszynowego do stabilizacji procesów w transmisyjnej mikroskopii elektronowej z automatyczną kalibracją dawki elektronów i zarządzaniem metadanymi. To podejście usprawnia analizę złożonych zbiorów danych TEM.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca została częściowo wykonana w Analytical Instrumentation Facility (AIF) na Uniwersytecie Stanowym Północnej Karoliny, który jest wspierany przez Stan Karolina Północna i National Science Foundation (numer nagrody ECCS-2025064). AIF jest członkiem North Carolina Research Triangle Nanotechnology Network (RTNN), ośrodka w ramach Narodowej Skoordynowanej Infrastruktury Nanotechnologii (NNCI). Autorzy chcieliby podziękować Damienowi Alloyeau, dyrektorowi ds. badań CNRS na Uniwersytecie Paris Cité, za dostarczenie wyników badania progowej dawki zeolitu 200 kV CFEG.

1. Metoda 1: Kalibracja dawki transmisyjnego mikroskopu elektronowego dla trybów obrazowania TEM i skaningowego TEM (STEM)
<ol>
	<li>Włączyć pikoamperomierz i pozostawić go do rozgrzania przez co najmniej 30 minut przed rozpoczęciem kalibracji dawki. Załaduj uchwyt do kalibracji dawki do TEM i podłącz uchwyt kalibracyjny do pikoamperomierza za pomocą szybkiego połączenia.</li>
	<li>Gdy mikroskop jest w trybie TEM, otwórz zawory kolumny i zlokalizuj otwór odniesienia 35 μm w uchwycie dawki (<silna klasa = "xfig" >Rysunek 2). Uruchom aplikację MVS i wybierz Dawka (Automatyzacja kalibracji) z opcji eksperymentu. 
	UWAGA: Lokalizacja otworu odniesienia jest zapisywana przez oprogramowanie po wstępnej kalibracji, dzięki czemu oprogramowanie automatycznie lokalizuje swoją pozycję na potrzeby przyszłych kalibracji.</li>
	<li>Kliknij ikonę Connect (<silna klasa="xfig">Rysunek 1A) i wybierz mikroskop, aby aktywować połączenie między TEM a oprogramowaniem MVS. Po nawiązaniu połączenia obrazy z kamery/detektora będą widoczne w przeglądarce obrazów oprogramowania. 
	UWAGA: Nie jest konieczna optymalizacja wysokości eucentrycznej, a krawędź otworu referencyjnego może wydawać się rozmyta ze względu na grubość końcówki. Nie będzie to miało wpływu na bieżące pomiary.</li>
	<li>Przejdź do zakładki Dawka, a następnie do opcji Kalibracja dawki. Wybierz proces kalibracji obszaru dawki, postępuj zgodnie z instrukcjami oprogramowania i wprowadź żądane wartości konfigurowane przez użytkownika (takie jak ustawienia przysłony i monochromatora). Po zakończeniu kalibracji obszaru dawki wybierz proces kalibracji prądu dawki i postępuj zgodnie z instrukcjami oprogramowania.</li>
	<li>Powtórz proces kalibracji (krok 1.4) dla każdego rozmiaru plamki, apertury lub ustawienia monochromatora, które mogą być wykorzystane podczas eksperymentu.</li>
	<li>Po zakończeniu procesu kalibracji w trybie TEM skalibruj dawkę elektronów dla trybu STEM, powtarzając krok 1.4. 
	UWAGA: Tryb STEM nie wymaga przeprowadzenia kalibracji obszaru dawki.</li>
	<li>Po zakończeniu wszystkich żądanych kalibracji kliknij przycisk Zamknij sesję, wyjmij uchwyt kalibracji dawki i wróć do ekranu startowego oprogramowania MVS.</li>
</ol>
2. Metoda 2: Określenie progu dawki za pomocą MVS i oprogramowania dawkującego
<ol>
	<li>Załaduj standardową siatkę TEM z próbką (w tym przykładzie użyto dostępnych na rynku nanocząstek zeolitu ZSM-5) do standardowego uchwytu TEM. Włóż uchwyt do TEM i zlokalizuj obszar zainteresowania (krystaliczne nanocząstki zeolitu).</li>
	<li>Otwórz aplikację MVS i wybierz Inne. 
	UWAGA: Dodatkowe informacje o próbce (np. identyfikator i opis próbki, nazwa operatora i uwagi dotyczące eksperymentu) można dodać do pola parametrów eksperymentalnych.</li>
	<li>Powtórz krok 1.3, aby połączyć się z oprogramowaniem MVS i przejdź do zakładki metadanych obrazu w interfejsie oprogramowania MVS, aby wybrać następujące metadane do nałożenia na strumień obrazu pokazany na wyświetlaczu na żywo: Powiększenie, Maksymalna dawka i Dawka. Inne metadane mogą zostać dołączone, jeśli użytkownik sobie tego życzy. Zrzut ekranu interfejsu oprogramowania MVS przedstawiający elementy sterujące zarządzania dawką znajduje się w pliku uzupełniającym 1.</li>
	<li>Otwórz kartę Dawka i wybierz Zarządzanie dawką i Włącz monitorowanie dawki, aby aktywować automatyczne śledzenie dawki elektronów. Wybierz opcję Pokaż warstwę dawki, aby wyświetlić nakładkę koloru dozy.</li>
	<li>Ustaw wartości dla wysokiego poziomu dawki i wysokiej dawki i naciśnij Zapisz (w tym przykładzie użyto odpowiednio wartości 60 000 e-/Å2 i 500 e-/Å2·s).</li>
	<li>Przejdź do zakładki Ustawienia, wybierz opcję Dawka i ustaw wartości Krycie mapy nawigacji po dawce i Krycie nakładki obrazu dawki (w tym przykładzie użyto odpowiednio wartości 0,50 i 0,30).</li>
	<li>W oknie Live Image Viewer aktywuj korekcję dryfu, klikając opcję Drift Correct.</li>
	<li>Przejdź do karty Widok danych i wykreśl wartości metadanych Defocus i Focus Quotient na osi Y. 
	UWAGA: Dowolne z dostępnych wartości metadanych mogą być wykreślane w czasie rzeczywistym podczas eksperymentu z tabeli widoku danych.</li>
	<li>Aktywuj funkcję Focus Assist, a następnie wybierz opcję Kalibruj ostrość, aby uruchomić automatyczną kalibrację wspomagania ustawiania ostrości. Po zakończeniu procedury kalibracji ostrości zamknij kartę Widok danych.</li>
	<li>Otwórz zakładkę Image Analysis (Analiza obrazu) w oprogramowaniu MVS i aktywuj opcje Live FFT oraz Quadrants 1 i 2.</li>
	<li>Korzystając z elementów sterujących oprogramowania mikroskopu, dostosuj warunki wiązki tak, aby strumień elektronów wynosił ~500 e-/Å2·s. i przejdź do nowego obszaru w próbce i wyśrodkuj zwrot z inwestycji próbki w podglądzie na żywo w oprogramowaniu MVS. 
	UWAGA: Podczas wykonywania dużych ruchów scenicznych, kontrola dryfu i wspomaganie ostrości zostaną automatycznie wyłączone i muszą zostać ponownie włączone po wybraniu nowego ROI.</li>
	<li>Zanotuj warunki dawkowania w oprogramowaniu za pomocą funkcji Tag. Podświetl ikonę Znacznik i wprowadź żądany tekst, aby oznaczyć określoną serię obrazów na osi czasu. Obrazy będą oznaczane tym tekstem, dopóki ikona Tag nie zostanie odznaczona.</li>
	<li>Utrzymuj stałą szybkość dawki, jednocześnie stale obrazując ten sam zwrot z inwestycji, aż do zniknięcia pików odpowiadających strukturze atomowej na wykresie FFT.</li>
	<li>Zmniejsz powiększenie, otwórz kartę Dose Management (Zarządzanie dawką) i aktywuj opcję Show Dose Layer (Pokaż warstwę dawki), aby nałożyć na nią mapę dawek oznaczoną kolorami. 
	UWAGA: Ta funkcja zapewnia wizualne odniesienie do obszarów próbki, które zostały wystawione na działanie wiązki elektronów i ich względnej ekspozycji na dawkę. Podświetlenie tych obszarów na poszczególnych obrazach kursorem wskaże odpowiednie wartości dawki.</li>
	<li>Rozłącz i zakończ sesję, usuwając zaznaczenie opcji Połącz, a następnie wybierz pozycję Zamknij sesję. Zapisz kopię danych sesji w źródle zewnętrznym, aby zapobiec nadpisaniu danych zapisanych w oprogramowaniu MVS podczas kolejnych eksperymentów (plik uzupełniający 2).</li>
</ol>
3. Metoda 3: Analiza metadanych i trendów oraz eksport danych za pomocą oprogramowania analitycznego
<ol>
	<li>Uruchom oprogramowanie analityczne (oprogramowanie offline do przeglądania w pełni zsynchronizowanych zestawów danych) i otwórz plik sesji eksperymentu, wybierając go z biblioteki plików. 
	UWAGA: Użytkownicy mogą również uzyskać dostęp do oprogramowania analitycznego za pomocą ikony Review Session (Sesja przeglądu) w oprogramowaniu MVS podczas eksperymentu.</li>
	<li>Wyświetl obrazy z korekcją dryfu, aktywując kartę DC poniżej portu widoku obrazu i wybierz żądane nakładki danych, zaznaczając odpowiednie pola Dane nakładki na karcie Metadane obrazu (w tym przykładzie Mikroskop, Data/Godzina, Dawka maksymalna, Dawka maksymalna i Powiększeniezostały użyte). Inne metadane mogą być wykreślane zgodnie z życzeniem użytkownika.</li>
	<li>Zaznacz pole Oś czasu dla Dawki maksymalnej i Dawki dawki, aby dodać wykres graficzny tych wartości do osi czasu. Podświetl lub przewiń te wykresy graficzne, aby zaktualizować obraz wyświetlany w rzutni. Uzyskaj dostęp do różnych narzędzi za pośrednictwem kart Notatki, Analiza obrazu, Przybornik i Widok danych.
	<ol>
		<li>Uzyskaj dostęp do FFT dla każdego obrazu za pomocą karty Analiza obrazu i kliknij Live FFT, aby zaktualizować FFT podczas przewijania obrazów.</li>
		<li>Użyj zanikania pików FFT, aby określić punkt czasowy, w którym struktura zeolitu traci krystaliczność. Zapisz maksymalną wartość dawki zarejestrowaną na tym obrazie.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Użyj opcji Filtruj, aby łatwo filtrować duże zestawy danych do mniejszych, które można udostępniać, bez utraty skojarzonych z nimi metadanych. Otwórz panel filtrów i dostosuj suwaki tak, aby wybrane były tylko dane o mocy dawki równej lub wyższej niż ~500 e-/Å 2·s, a następnie zapisz nową kolekcję pod nazwą Dose Threshold Study. 
	UWAGA: Filtry mogą być stosowane do dowolnego z powiązanych typów metadanych.</li>
	<li>Eksportuj obrazy i metadane z sesji do innych typów plików wzbogaconych o paski skali i nakładki metadanych.
	<ol>
		<li>Wyróżnij kolekcję w okienku biblioteki i wybierz opcję Publikuj, klikając zaznaczenie prawym przyciskiem myszy. W oknie Publikowanie wybierz żądane opcje eksportu typu pliku.</li>
		<li>Wybierz zakładkę danych skorygowanych dryfu i zastosuj nakładki dowolnych metadanych i FFT (ustaw nakładkę FFT zgodnie z potrzebami; przykłady obrazów wyeksportowanych za pomocą FFT są pokazane w Rysunek 3).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wyeksportuj serię obrazów jako plik filmowy, korzystając z tej samej opcji Publikuj. Wybierz obrazy, podświetlając je na osi czasu, korzystając z opcji filtrowania lub eksportując pełny plik bazy danych. Wybierz żądany format filmu, liczbę klatek na sekundę i lokalizację pliku. Film przedstawiający doświadczenie degradacji zeolitu uzyskany przy użyciu TEM 200 kV znajduje się w pliku uzupełniającym 3.</li>
	<li>Wyeksportuj metadane oddzielnie od pobranych obrazów jako plik CSV, wybierając opcję Metadane (CSV) podczas publikowania. 
	UWAGA: Obrazy RAW i obrazy z korekcją dryfu są eksportowane jako osobne pliki CSV (plik uzupełniający 4 i plik uzupełniający 5).</li>
</ol>
4. Metoda 4: Badanie ogrzewania in situ złota na nanocząstkach tlenku żelaza
<ol>
	<li>Umieść nanokatalizator (Au/FeOx) zawieszony w etanolu na chipie elektronicznym podgrzewacza in situ, mikoelektromechanicznym nośniku próbki (MEM) i pozostaw do wyschnięcia na powietrzu. Zamontuj próbkę w uchwycie grzewczym in situ, włóż uchwyt z próbką do TEM i podłącz uchwyt do zasilania za pomocą dostarczonego. Zlokalizuj przykładowy zwrot z inwestycji za pomocą kontrolek TEM. 
	UWAGA: W tym eksperymencie wykorzystano uchwyt grzewczy, który jest w pełni zintegrowany z oprogramowaniem MVS, umożliwiając osadzanie metadanych temperatury na obrazach.</li>
	<li>Wybierz odpowiednią opcję przepływu pracy w oprogramowaniu MVS (w tym przykładzie użyto Fusion Workflow, ale można użyć uchwytów grzewczych innych producentów, wybierając opcję Inne).</li>
	<li>Postępuj zgodnie z instrukcjami przepływu pracy, aby potwierdzić połączenie elektryczne między uchwytem a e-chipem grzewczym, ładując plik kalibracyjny i przeprowadzając kontrolę urządzenia. </li>
	<li>Podłącz mikroskop do oprogramowania MVS, jak pokazano wcześniej w krokach 2.3-2.10 (w tym przykładzie wybrano wartości metadanych dla szybkości dawki, dawki maksymalnej, korelacji dopasowania, szybkości dryftu i temperatury kanału A) i wyśrodkuj zwrot z inwestycji próbki w polu view.</li>
	<li>Otwórz zakładkę Fusion AX, a następnie skonfiguruj i zastosuj temperaturę.</li>
	<li>Kliknij przycisk Ustawienia kanału A, aby uzyskać dostęp do ustawień kontroli temperatury. Wybierz funkcję Temperatura i Tryb sterowania ręcznego.</li>
	<li>Kliknij przycisk Eksperyment, aby uzyskać dostęp do eksperymentalnych elementów sterujących. Ustaw szybkość narastania na 10 °C/s, a cel na 600 °C. Kliknij Zastosuj, aby rozpocząć eksperyment. 
	UWAGA: Eksperyment można wstrzymać lub zatrzymać w dowolnym momencie za pomocą przycisków szybkiego dostępu w prawym dolnym rogu oprogramowania MVS, bez otwierania zakładki Fusion AX.</li>
	<li>Po osiągnięciu ustawionej temperatury 600 °C otwórz zakładkę Fusion AX i wybierz Eksperyment. Zmień szybkość narastania na 2 °C, a cel na 800 °C. Kliknij Zastosuj, aby rozpocząć eksperyment. 
	UWAGA: Procedura stosowania rampy grzewczej zależy od zastosowanego systemu ogrzewania na miejscu. Kroki wyróżnione powyżej w celu zastosowania rampy temperatury mają zastosowanie do systemu użytego w tym przykładzie.</li>
	<li>Wyróżnij wszystkie wydarzenia lub interesujące miejsca podczas eksperymentu za pomocą funkcji tagowania, jak pokazano w kroku 2.10. Kontynuuj obrazowanie próbki i dostosuj profil temperatury zgodnie z potrzebami. Po zakończeniu kliknij przycisk Zakończ sesję i zapisz plik danych za pomocą oprogramowania analitycznego (część pliku bazy danych omówionego w reprezentatywnych wynikach jest dostarczana jako plik uzupełniający 6).</li>
	<li>Otwórz oprogramowanie analityczne, aby przejrzeć sesję. Wykreśl temperaturę, matrycowy współczynnik morfingu, szybkość dawki i dawkę skumulowaną na osi czasu. Eksportuj obrazy i filmy zgodnie z potrzebami, wykonując czynności opisane w krokach 3.6 i 3.7. Obrazy i filmy mogą być eksportowane z nakładkami mapy dawek lub bez nich (<silna klasa="xfig">Rysunek 4).</li>
</ol>

TEM Workflows, Results Analysis, and Data Management Using a Machine-Vision Approach

<ol><li>Thomas, J. M., Leary, R. K., Eggeman, A. S., Midgley, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rapidly+changing+face+of+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Chemical+Physics+Letters%22%5BJournal%5D)">The rapidly changing face of electron microscopy.</a> Chemical Physics Letters. 631, 103-113 (2015).</li>
<li>Spurgeon, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+data-driven+next-generation+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Materials%22%5BJournal%5D)">Towards data-driven next-generation transmission electron microscopy.</a> Nature Materials. 20 (3), 274-279 (2021).</li>
<li>Gai, P. L., Boyes, E. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+visualisation+and+analysis+of+dynamic+single+atom+processes+in+heterogeneous+catalysts%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Materials+Chemistry+A%22%5BJournal%5D)">In situ visualisation and analysis of dynamic single atom processes in heterogeneous catalysts.</a> Journal of Materials Chemistry A. 10 (11), 5850-5862 (2022).</li>
<li>Zheng, H., Lu, X., He, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+transmission+electron+microscopy+and+artificial+intelligence+enabled+data+analytics+for+energy+materials%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Energy+Chemistry%22%5BJournal%5D)">In situ transmission electron microscopy and artificial intelligence enabled data analytics for energy materials.</a> Journal of Energy Chemistry. 68, 454-493 (2022).</li>
<li>Topsøe, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developments+in+operando+studies+and+in+situ+characterization+of+heterogeneous+catalysts%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Catalysis%22%5BJournal%5D)">Developments in operando studies and in situ characterization of heterogeneous catalysts.</a> Journal of Catalysis. 216 (1), 155-164 (2003).</li>
<li>Wilkinson, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+FAIR+Guiding+Principles+for+scientific+data+management+and+stewardship%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Data%22%5BJournal%5D)">The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.</a> Scientific Data. 3 (1), 160018(2016).</li>
<li>FAIR Principles. Go Fair. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://www.go-fair.org/fair-principles/">https://www.go-fair.org/fair-principles/</a> (2023).</li>
<li>Draxl, C., Scheffler, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((NOMAD%3A+The+FAIR+concept+for+big+data-driven+materials+science%5BTitle%5D)+AND+%22MRS+Bulletin%22%5BJournal%5D)">NOMAD: The FAIR concept for big data-driven materials science.</a> MRS Bulletin. 43 (9), 676-682 (2018).</li>
<li>Kelly, D. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Liquid-EM+goes+viral-visualizing+structure+and+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Structural+Biology%22%5BJournal%5D)">Liquid-EM goes viral-visualizing structure and dynamics.</a> Current Opinion in Structural Biology. 75, 102426(2022).</li>
<li>AXON Studio Software Download. Protochips, Inc. , Available from: 
 <a target="_blank" href="https://success.protochips.com/s/?language=en_US">https://success.protochips.com/s/?language=en_US</a> (2023).</li>
<li>Egerton, R. F., Li, P., Malac, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiation+damage+in+the+TEM+and+SEM%5BTitle%5D)+AND+%22Micron%22%5BJournal%5D)">Radiation damage in the TEM and SEM.</a> Micron. 35 (6), 399-409 (2004).</li>
<li>Grubb, D. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiation+damage+and+electron+microscopy+of+organic+polymers%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Materials+Science%22%5BJournal%5D)">Radiation damage and electron microscopy of organic polymers.</a> Journal of Materials Science. 9 (10), 1715-1736 (1974).</li>
<li>Buban, J. P., Ramasse, Q., Gipson, B., Browning, N. D., Stahlberg, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+low-dose+scanning+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Electron+Microscopy%22%5BJournal%5D)">High-resolution low-dose scanning transmission electron microscopy.</a> Journal of Electron Microscopy. 59 (2), 103-112 (2010).</li>
<li>Chen, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+beam-sensitive+materials+by+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Materials%22%5BJournal%5D)">Imaging beam-sensitive materials by electron microscopy.</a> Advanced Materials. 32 (16), 1907619(2020).</li>
<li>Krause, F. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Precise+measurement+of+the+electron+beam+current+in+a+TEM%5BTitle%5D)+AND+%22Ultramicroscopy%22%5BJournal%5D)">Precise measurement of the electron beam current in a TEM.</a> Ultramicroscopy. 223, 113221(2021).</li>
<li>Żak, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guide+to+controlling+the+electron+dose+to+improve+low-dose+imaging+of+sensitive+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Micron%22%5BJournal%5D)">Guide to controlling the electron dose to improve low-dose imaging of sensitive samples.</a> Micron. 145, 103058(2021).</li>
<li>Damiano, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((AXON+dose%3A+A+solution+for+measuring+and+managing+electron+dose+in+the+TEM%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy+Today%22%5BJournal%5D)">AXON dose: A solution for measuring and managing electron dose in the TEM.</a> Microscopy Today. 30 (4), 22-25 (2022).</li>
<li>Allard, L. F., Flytzani-Stephanopoulos, M., Overbury, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Behavior+of+Au+species+in+Au%2FFe2O3+catalysts+characterized+by+novel+in+situ+heating+techniques+and+aberration-corrected+STEM+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy+and+Microanalysis%22%5BJournal%5D)">Behavior of Au species in Au/Fe2O3 catalysts characterized by novel in situ heating techniques and aberration-corrected STEM imaging.</a> Microscopy and Microanalysis. 16 (4), 375-385 (2010).</li>
<li>Sze, C., Gulari, E., Demczyk, B. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structure+of+coprecipitated+gold-iron+oxide+catalyst+materials%5BTitle%5D)+AND+%22Materials+Letters%22%5BJournal%5D)">Structure of coprecipitated gold-iron oxide catalyst materials.</a> Materials Letters. 36 (1-4), 11-16 (1998).</li>
<li>DiCecco, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advancing+high-resolution+imaging+of+virus+assemblies+in+liquid+and+ice%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Advancing high-resolution imaging of virus assemblies in liquid and ice.</a> Journal of Visualized Experiments. (185), e63856(2022).</li>
<li>Dukes, M. J., Gilmore, B. L., Tanner, J. R., McDonald, S. M., Kelly, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+TEM+of+biological+assemblies+in+liquid%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">In situ TEM of biological assemblies in liquid.</a> Journal of Visualized Experiments. (82), e50936(2013).</li>
<li>Scheutz, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Probing+thermoresponsive+polymerization-induced+self-assembly+with+variable-temperature+liquid-cell+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Matter%22%5BJournal%5D)">Probing thermoresponsive polymerization-induced self-assembly with variable-temperature liquid-cell transmission electron microscopy.</a> Matter. 4 (2), 722-736 (2020).</li>
<li>Howe, J. Y., Allard, L. F., Bigelow, W. C., Demers, H., Overbury, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+catalyst+behavior+during+in+situ+heating+through+simultaneous+secondary+and+transmitted+electron+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Nanoscale+Research+Letters%22%5BJournal%5D)">Understanding catalyst behavior during in situ heating through simultaneous secondary and transmitted electron imaging.</a> Nanoscale Research Letters. 9 (1), 614(2014).</li>
<li>Egerton, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanisms+of+radiation+damage+in+beam-sensitive+specimens%2C+for+TEM+accelerating+voltages+between+10+and+300+kV%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy+Research+and+Technique%22%5BJournal%5D)">Mechanisms of radiation damage in beam-sensitive specimens, for TEM accelerating voltages between 10 and 300 kV.</a> Microscopy Research and Technique. 75 (11), 1550-1556 (2012).</li>
<li>Yoshida, K., Sasaki, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+accelerating+voltage+for+HRTEM+imaging+of+zeolite%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy%22%5BJournal%5D)">Optimal accelerating voltage for HRTEM imaging of zeolite.</a> Microscopy. 62 (3), 369-375 (2013).</li>
<li>Yoshida, K., Sasaki, Y., Kurata, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+imaging+of+zeolite+with+aberration-corrected+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22AIP+Advances%22%5BJournal%5D)">High-resolution imaging of zeolite with aberration-corrected transmission electron microscopy.</a> AIP Advances. 3 (4), 042113(2013).</li>
<li>Lee, J., Nicholls, D., Browning, N. D., Mehdi, B. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controlling+radiolysis+chemistry+on+the+nanoscale+in+liquid+cell+scanning+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Chemistry+Chemical+Physics%22%5BJournal%5D)">Controlling radiolysis chemistry on the nanoscale in liquid cell scanning transmission electron microscopy.</a> Physical Chemistry Chemical Physics. 23 (33), 17766-17773 (2021).</li>
<li>Schneider, N. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electron-water+interactions+and+implications+for+liquid+cell+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Physical+Chemistry+C%22%5BJournal%5D)">Electron-water interactions and implications for liquid cell electron microscopy.</a> The Journal of Physical Chemistry C. 118 (38), 22373-22382 (2014).</li>
<li>Fritsch, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiolysis-driven+evolution+of+gold+nanostructures+-+model+verification+by+scale+bridging+in+situ+liquid-phase+transmission+electron+microscopy+and+x-ray+diffraction%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Science%22%5BJournal%5D)">Radiolysis-driven evolution of gold nanostructures - model verification by scale bridging in situ liquid-phase transmission electron microscopy and x-ray diffraction.</a> Advanced Science. 9 (25), e2202803(2022).</li>
<li>Alloyeau, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unravelling+kinetic+and+thermodynamic+effects+on+the+growth+of+gold+nanoplates+by+liquid+transmission+electron+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Nano+Letters%22%5BJournal%5D)">Unravelling kinetic and thermodynamic effects on the growth of gold nanoplates by liquid transmission electron microscopy.</a> Nano Letters. 15 (4), 2574-2581 (2015).</li>
<li>Ahmad, N., Le Bouar, Y., Ricolleau, C., Alloyeau, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth+of+dendritic+nanostructures+by+liquid-cell+transmission+electron+microscopy%3A+a+reflection+of+the+electron-irradiation+history%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Structural+and+Chemical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Growth of dendritic nanostructures by liquid-cell transmission electron microscopy: a reflection of the electron-irradiation history.</a> Advanced Structural and Chemical Imaging. 2 (1), 9(2016).</li>
<li>Zhang, Y., Keller, D., Rossell, M. D., Erni, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Formation+of+Au+nanoparticles+in+liquid+cell+transmission+electron+microscopy%3A+From+a+systematic+study+to+engineered+nanostructures%5BTitle%5D)+AND+%22Chemistry+of+Materials%22%5BJournal%5D)">Formation of Au nanoparticles in liquid cell transmission electron microscopy: From a systematic study to engineered nanostructures.</a> Chemistry of Materials. 29 (24), 10518-10525 (2017).</li>
</ol>

Wszyscy autorzy są pracownikami firmy Protochips, Inc.

Interpretacja wyników eksperymentów TEM często zależy od wielu powiązanych ze sobą parametrów eksperymentalnych, takich jak ustawienia mikroskopu, warunki obrazowania, a w przypadku eksperymentów operando lub in situ – zmiany w środowisku lub bodźce1,23. Dokładna analiza dużych zbiorów danych TEM, w których parametry te mogą być stale modyfikowane, wymaga od operatora szczególnej uwagi w celu precyzyjnego zapisywania każdego warunku i ustawienia dla każdego obrazu w dzienniku laboratoryjnym lub innym zewnętrznym źródle dokumentacji. Wraz ze wzrostem rozmiaru i złożoności zbiorów danych TEM, ręczne prowadzenie zapisów staje się niewykonalne, a kluczowe informacje mogą zostać pominięte lub błędnie odnotowane. Opisane tutaj oprogramowanie MVS konsoliduje metadane generowane podczas eksperymentu przez mikroskop, detektor/kamerę oraz inne systemy (takie jak uchwyty próbek in situ) i przypisuje je do odpowiednich obrazów.
Oprócz konsolidacji metadanych, oprogramowanie stosuje algorytmy wizji maszynowej w celu śledzenia i stabilizacji pola widzenia poprzez kombinację korekcji przestrzennych, wiązki i cyfrowych, wykorzystując funkcje Drift Correct oraz Focus Assist. Po uruchomieniu funkcji Drift Correct generowany jest „szablon” obrazu korelacji wzajemnej, wykorzystując pierwszy obraz zaimportowany do oprogramowania MVS. Szablon ten jest następnie porównywany z kolejnymi obrazami w celu obliczenia kierunku i wielkości dryfu lub przemieszczenia próbki. Na podstawie tych informacji oprogramowanie MVS automatycznie wprowadza niezbędne korekty, aby utrzymać cechy obrazu w tym samym miejscu, regulując przynajmniej jeden z trzech parametrów: położenie stolika, przesunięcie wiązki lub obrazu oraz cyfrową korekcję obrazu. Funkcja Focus Assist wykorzystuje kombinację algorytmów do przypisania każdej klatce wartości ostrości, zwanej wynikiem ostrości (focus score); wyniki te są porównywane, aby określić wielkość i kierunek korekty rozostrzania niezbędnej do utrzymania ostrości próbki. W trybie obrazowania STEM oprogramowanie MVS dąży do maksymalizacji kontrastu poprzez zastosowanie autorskiej wersji znormalizowanej wariancji w celu przypisania wyniku ostrości. W trybie TEM obliczana jest radialna suma natężenia w FFT, która służy do wyznaczenia wyniku ostrości. Ograniczenia możliwości optymalizacji ostrości przez oprogramowanie MVS występują w sytuacjach, gdy nie jest ono w stanie dokładnie obliczyć prawidłowego wyniku ostrości dla obrazu. Zdarza się to zazwyczaj, gdy mikroskop jest źle skalibrowany lub próbka jest znacząco nieostra podczas kalibracji, co uniemożliwia oprogramowaniu poprawne obliczenie początkowej wartości wyniku ostrości. Oprogramowanie MVS może mieć trudności z obliczeniem wyniku ostrości dla próbek z wyraźnymi prążkami sieci krystalicznej, ponieważ prążki te w FFT mogą „zdominować” algorytm oceny ostrości; w konsekwencji, jeśli próbka straci ostrość, wynik ostrości może nie odzwierciedlać tej zmiany w sposób dokładny. I odwrotnie, praca przy niskich powiększeniach lub z próbką o niskim sygnale FFT może również utrudniać obliczenie prawidłowego wyniku ostrości. Aby zniwelować te trudności, oprogramowanie MVS zawiera szereg dodatkowych algorytmów obliczania wyniku ostrości, które użytkownik może wybrać, jeśli ustawienia domyślne są nieodpowiednie dla danej próbki. Muszą być one testowane i stosowane indywidualnie, aby dobrać najlepsze algorytmy dla konkretnego eksperymentu.
Zmiany morfologiczne w strukturze próbki w czasie są uwzględniane przy użyciu czynnika morfingu szablonu. Filtr ten jest regulowany przez operatora, dzięki czemu algorytmy rejestracji uwzględniają zmiany morfologiczne w czasie. Dodatkowo oprogramowanie monitoruje obraz ciągły, ustawienia mikroskopu oraz ustawienia kamery lub detektora, aby automatycznie aktualizować szablon w przypadku zmian w strukturze próbki oraz po wszelkich wprowadzonych przez operatora zmianach parametrów mikroskopu, kamery lub detektora. Jak pokazano na Rysunku 4, Rysunku 5, w Pliku uzupełniającym 7 oraz Pliku uzupełniającym 8, oprogramowanie MVS zapewnia skuteczną i natychmiastową stabilizację, umożliwiając obrazowanie w wysokiej rozdzielczości dynamicznie poruszających się lub zmieniających się próbek. Chociaż oprogramowanie jest w stanie kontrolować bardzo wysokie tempo dryfu lub ruchu próbki, takie jak te występujące podczas stosowania rampy grzewczej w eksperymencie in situ, istnieją ograniczenia dotyczące maksymalnych korekt stolika lub przesunięć wiązki, które oprogramowanie może kontrolować, jeśli próbka porusza się lub dryfuje bardzo szybko. Limit ten jest funkcją szybkości aktualizacji obrazu, rozmiaru pola widzenia oraz szybkości dryfu. Dla danego pola widzenia i szybkości aktualizacji obrazu istnieje maksymalna szybkość dryfu, którą można skorygować, a jeśli ruchy mechaniczne nie nadążą za procesem, może on zostać przerwany lub stać się niestabilny. Na podstawie szablonów rejestracji generowanych podczas stosowania funkcji takich jak Drift Correct, można wygenerować dodatkowe obliczone metadane. Na przykład Match Correlation jest numerycznym zapisem zakresu zmian między szablonami w serii i jest używany do identyfikacji punktów w osi czasu eksperymentu, w których nastąpiła zmiana próbki. Wysoka wartość korelacji dopasowania odpowiada próbce, która przeszła zmiany morfologiczne, a niska wartość korelacji dopasowania odpowiada próbce, której struktura pozostaje stosunkowo statyczna. Korelacja dopasowania jest szczególnie cenna w badaniach in situ, ponieważ można ją przedstawić graficznie, co pozwala użytkownikowi szybko wskazać obrazy w serii odpowiadające znaczącej zmianie próbki. Ważne jest jednak zrozumienie, że wysokie wartości korelacji dopasowania mogą również odpowiadać zmianom w warunkach obrazowania, takim jak przesuwanie stolika lub zmiana powiększenia, jeśli czynności te są wykonywane podczas gdy funkcja Drift Correction pozostaje aktywna.
Przedstawiony tutaj proces kalibracji wykorzystuje unikalny uchwyt kalibracyjny oraz półautomatyczną procedurę kalibracji w celu dokładnej kalibracji wiązki przy różnych warunkach soczewek przy minimalnej ingerencji operatora. Dostęp do procedury kalibracji dawki odbywa się poprzez oprogramowanie MVS zainstalowane na TEM. Oprogramowanie MVS automatycznie odczytuje odpowiednie ustawienia mikroskopu, aby zapisać wszystkie pomiary jako referencje dla późniejszych eksperymentów. W niektórych mikroskopach TEM odczyt ustawień apertury lub monochromatora nie jest możliwy, w związku z czym muszą one zostać wprowadzone do ustawień oprogramowania MVS przez operatora podczas kalibracji oraz w trakcie użytkowania. W oprogramowaniu wbudowano przypomnienia, które pomagają aktualizować te ustawienia wprowadzane przez operatora zgodnie z poleceniami programu. Opracowanie uchwytu z wbudowanym kolektorem prądu, zamiast polegania na kolektorze zintegrowanym w innym miejscu kolumny mikroskopu, było świadomym wyborem projektowym. Pozwala to na umieszczenie kolektora prądu w tej samej płaszczyźnie co próbka, co eliminuje błędy w pomiarze prądu spowodowane odchyleniem wiązki lub różnicami w absorpcji elektronów przez apertury w różnych pozycjach wiązki. Oprogramowanie MVS realizuje zautomatyzowaną procedurę pomiaru natężenia prądu wiązki i jej pola dla dowolnej kombinacji warunków soczewek. Następnie oprogramowanie może powiązać te zmierzone wartości kalibracyjne z prądem kamery lub ekranu i ekstrapolować wszelkie zmiany powiększenia itp. na pole wiązki podczas eksperymentu. Po wygenerowaniu pliki kalibracyjne te mogą być używane natychmiast i są automatycznie zapisywane do późniejszego wykorzystania, jeśli oprogramowanie wykryje zastosowanie tych samych ustawień podczas przyszłej sesji. Choć trwałość pliku kalibracyjnego różni się w zależności od mikroskopu, autorzy stwierdzili, że mogą oni korzystać z tych samych plików kalibracyjnych przez kilka miesięcy bez obserwowania istotnych zmian wartości prądu. Wbudowane procedury monitorujące profil emisji dział są pomocne w utrzymaniu aktualności tych kalibracji, szczególnie w przypadku dział z zimną emisją FEG.
Normalizacja pomiarów dawki między mikroskopami oraz zautomatyzowane śledzenie ekspozycji próbki na wiązkę są krytycznymi funkcjami oprogramowania MVS, ponieważ umożliwiają one ilościowe porównania warunków dawkowania pomiędzy eksperymentami przeprowadzonymi na różnych systemach mikroskopowych. Degradacja próbki zeolitu (ZSM-5) indukowana dawką, uzyskana podczas identycznych eksperymentów z użyciem różnych mikroskopów, skutkuje całkowitym zanikiem plamek FFT po maksymalnej dawce skumulowanej lub progowej elektronów (~60.000 e-/Å2 przy zastosowaniu szybkości dawkowania ~500 e-/Å2·s) dla obu konfiguracji. Te porównawcze wyniki wykazują, że oprogramowanie do dawkowania ułatwia powtarzalne, ilościowe pomiary dawki. Niewielka różnica w dawce skumulowanej, przy której obserwuje się całkowity zanik plamek FFT w każdym eksperymencie, jest prawdopodobnie wynikiem różnych napięć przyspieszających stosowanych przez oba mikroskopy, przy czym niższe napięcia przyspieszające prowadzą do większej liczby ścieżek uszkodzeń radiacyjnych, a wyższe napięcia przyspieszające zazwyczaj skutkują większymi uszkodzeniami typu knock-on24. Wyniki literaturowe dla dawki krytycznej nanocząstek ZSM-5 wynoszą od 9,000-14,000 e-/Å2 w oparciu o pierwsze zaniki plamek FFT, a nie całkowity zanik wszystkich plamek FFT25,26. W naszych wynikach pierwszy zanik plamek FFT odpowiada dawce skumulowanej rzędu 25,000 e-/Å2. Poprzednie badania opierały się na pomiarach prądu uzyskiwanych za pomocą ekranu fosforowego, o którym dobrze wiadomo, że niedoszacowuje on pomiarów prądu wiązki w porównaniu z czarką Faradaya15. Wyznaczona dawka krytyczna może różnić się dwukrotnie lub więcej, w zależności od tego, który pik FFT jest używany do śledzenia dawki. Wskazuje to na to, że wyższe częstotliwości przestrzenne ulegają degradacji w pierwszej kolejności i może to prowadzić do różnych wartości w zależności od osi strefowej użytej podczas pomiarów (nasze wyniki koncentrowały się na plamkach FFT z całego kryształu zeolitu, a nie na konkretnych cechach strukturalnych)25,26. Te różnice w technikach i kalibracji prądu wyjaśniają różnice w wartościach pomiędzy dwoma eksperymentami opisanymi w naszych wynikach a poprzednimi badaniami literaturowymi.
Choć oddziaływania związane z dawką elektronów stanowią istotny czynnik w wielu eksperymentach TEM, badania in situ, a w szczególności liquid-EM, są szczególnie podatne na ich efekty. Radioliza cieczy wywołana wiązką elektronów prowadzi do powstania kaskady chemicznie reaktywnych gatunków, które mogą oddziaływać z próbką, co komplikuje analizę. Zarówno szybkość dawkowania lub fluencja stosowana podczas eksperymentu liquid-EM, jak i dawka skumulowana mogą wpływać na stężenie gatunków rodnikowych generowanych w wyniku radiolizy cieczy27,28. Zatem gromadzenie i rejestrowanie metadanych dotyczących zarówno dawki skumulowanej, jak i szybkości dawkowania w trakcie całego eksperymentu pozwala na bezpośrednią korelację obrazów z historią dawkowania próbki i stanowi bardziej precyzyjny sposób wyjaśnienia oraz kontrolowania wpływu wiązki elektronów w tych badaniach. Choć nie jest to opisane w niniejszym protokole, przykład użyteczności funkcji zarządzania dawką w liquid-EM przedstawiono na Rysunku 6.
<img alt="Rycina 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig06.jpg" /> 
Rycina 6: Wzrost nanocząstek złota indukowany wiązką podczas eksperymentu liquid-EM in situ. (A) Przegląd STEM przy małym powiększeniu obrazujący wynikowy wzrost cząstek z nałożoną kolorystycznie mapą dawki skumulowanej w badanym obszarze. Czerwone obszary na nałożonej mapie wskazują regiony wysokiej skumulowanej dawki ekspozycji, a obszary żółte wskazują regiony niższej ekspozycji. Zaznaczenie pojedynczego piksela kursorem lub narysowanie ramki wokół obszaru za pomocą dołączonych narzędzi rysunkowych wskazuje skumulowaną dawkę dla danego piksela lub obszaru. Pasek skali wynosi 2 µm. (B,C) Obrazy STEM przy większym powiększeniu obszarów zaznaczonych pomarańczowymi ramkami (b,c) na rysunku A. Obszar b, narażony na wyższą skumulowaną dawkę (10.811 e-/Å2), zawiera większe cząstki niż te znalezione w obszarze c, który był narażony na niższą skumulowaną dawkę (0.032 e-/Å2). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig06large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Wzbogacone metadane dotyczące mocy dawki oraz dawki skumulowanej upraszczają analizę zależnych od dawki ścieżek wzrostu i degradacji nanomateriałów. Rycina 6 przedstawia indukowaną wiązką redukcję roztworu jonów chlorku złota(III) (HAuCl3) w wodzie podczas eksperymentów z wykorzystaniem ciekłej mikroskopii elektronowej (liquid-EM). Na podstawie nałożonej kolorystycznej mapy dawek na Rycini 6A łatwo można zauważyć, że skumulowana dawka elektronów wpływa na końcowy rozmiar i kształt nanocząstek29,30,31,32. Przegląd STEM przy niskim powiększeniu pokazuje obszary narażone na wysoką (czerwony) i niską (żółty) dawkę skumulowaną. Cząstki w obszarze narażonym na wyższe dawki są większe niż te w obszarach narażonych na niższe dawki skumulowane. Ponieważ metadane dotyczące dawki są bezpośrednio osadzone w każdym obrazie na poziomie pikseli, złożone efekty dawki elektronów w eksperymentach liquid-EM mogą być teraz systematycznie analizowane w sposób, który wcześniej nie był możliwy do osiągnięcia.
W niniejszym protokole wykazaliśmy, że oprogramowanie MVS stanowi kompleksowe rozwiązanie do kalibracji, monitorowania i śledzenia zarówno dawki elektronów, jak i całkowitej dawki dostarczonej do próbki w skali każdego piksela. Możliwość ta otwiera nowy paradygmat obrazowania próbek wrażliwych na dawkę oraz rozumienia oddziaływań wiązki elektronów. Jest to szczególnie obiecujące w przypadku eksperymentów z wykorzystaniem ciekłej EM, ponieważ pozwoli na bardziej efektywne badanie roli, jaką odgrywa dawka elektronów, oraz poprawi powtarzalność eksperymentalną. Mamy nadzieję, że te nowe ramy pozwolą na dokładne gromadzenie informacji o mocy dawki i dawce skumulowanej, ułatwią udostępnianie tych danych społeczności naukowej w celu dokładniejszej interpretacji wyników TEM oraz przyczynią się do rozwoju współpracy naukowej i wymiany danych poprzez umożliwienie raportowania i analizy zgodnie z zasadami FAIR.

Mikroskopy elektronowe transmisyjne (TEM) oraz ich możliwości znacznie rozwinęły się dzięki postępom w dziedzinie kamer, detektorów, uchwytów próbek i technologii obliczeniowych. Jednak postępy te są utrudnione przez rozproszone strumienie danych, ograniczenia operatora oraz uciążliwą analizę danych1,2. Ponadto eksperymenty in situ i operando przekształcają mikroskopy TEM w nanolaboratoria działające w czasie rzeczywistym, co umożliwia badanie próbek w środowiskach gazowych lub ciekłych przy jednoczesnym stosowaniu szeregu bodźców zewnętrznych3,4,5. Przyjęcie tak złożonych schematów pracy jedynie pogłębiło te ograniczenia, a wynikający z tego wzrost rozmiaru i złożoności strumieni danych budzi coraz większy niepokój. W związku z tym kładzie się coraz większy nacisk na wykorzystanie możliwości przetwarzania maszynowego w celu wyszukiwania, uzyskiwania dostępu, interoperacyjności i ponownego wykorzystania danych, co określa się jako zasady FAIR6. Publikowanie danych badawczych zgodnie z koncepcją zasad FAIR zyskało uznanie agencji rządowych na całym świecie7,8, a zastosowanie zasad FAIR przy użyciu oprogramowania do komputerowego rozpoznawania obrazu jest kluczowym krokiem w ich wdrażaniu.
Platforma oprogramowania do synchronizacji wizji maszynowej (MVS) została opracowana w odpowiedzi na konkretne trudności związane z przeprowadzaniem i analizowaniem złożonych eksperymentów TEM z dużą ilością metadanych (w szczególności eksperymentów in situ oraz operando)9. Po zainstalowaniu w TEM, oprogramowanie MVS łączy się, integruje i komunikuje z kolumną mikroskopu, detektorami oraz zintegrowanymi systemami in situ. Umożliwia to ciągłe gromadzenie obrazów i dopasowywanie ich do powiązanych metadanych eksperymentalnych, tworząc kompleksową, przeszukiwalną bazę danych, czyli oś czasu eksperymentu od początku do końca (Ryc. 1). Ta łączność pozwala oprogramowaniu MVS na stosowanie algorytmów, które inteligentnie śledzą i stabilizują obszar zainteresowania (ROI), nawet gdy próbki ulegają zmianom morfologicznym. Oprogramowanie wprowadza korekty położenia stolika, wiązki oraz korekcje cyfrowe w razie potrzeby, aby ustabilizować ROI za pomocą funkcji Drift Control (kontrola dryftu) i Focus Assist (pomoc w ogniskowaniu). Oprócz wzbogacania obrazów o surowe metadane generowane przez różne systemy eksperymentalne, oprogramowanie może tworzyć nowe metadane obliczeniowe przy użyciu algorytmów analizy obrazu w celu obliczenia zmiennych między obrazami, co pozwala na automatyczną korekcję dryftu próbki lub zmian ostrości.
Obrazy TEM oraz powiązane z nimi metadane zebrane za pomocą oprogramowania MVS są zorganizowane w formie osi czasu eksperymentu, którą każdy może otworzyć i przeglądać za pomocą bezpłatnej, offline'owej wersji oprogramowania analitycznego Studio (dalej nazywanego oprogramowaniem analitycznym)10. Podczas eksperymentu oprogramowanie MVS synchronizuje i zapisuje trzy rodzaje obrazów z kamery lub detektora mikroskopu, które są wyświetlane na górze osi czasu poniżej przeglądarki obrazów: pojedyncze akwizycje (indywidualne obrazy pojedynczej akwizycji pozyskane bezpośrednio z oprogramowania TEM), obrazy surowe (raw)&#160;(obrazy z transmisji na żywo z detektora/kamery, w których nie zastosowano żadnych cyfrowych korekcji dryftu; obrazy te mogły zostać skorygowane fizycznie poprzez ruch stolika lub przesunięcie wiązki) oraz obrazy z korekcją dryftu (obrazy z transmisji na żywo z detektora/kamery, w których dryft został skorygowany cyfrowo). Dane zebrane podczas eksperymentu lub sesji mogą zostać dalej podzielone na mniejsze sekcje lub fragmenty danych, znane jako kolekcje, bez utraty osadzonych metadanych. Z oprogramowania analitycznego obrazy, stosy obrazów i metadane można bezpośrednio eksportować do różnych otwartych formatów obrazów i typów arkuszy kalkulacyjnych w celu analizy przy użyciu innych narzędzi i programów.
Struktura sterowania mikroskopem, stabilizacji i integracji metadanych, możliwa dzięki oprogramowaniu MVS, pozwala również na implementację dodatkowych programów lub modułów wizji maszynowej, zaprojektowanych w celu wyeliminowania ograniczeń w obecnych przepływach pracy TEM. Jednym z pierwszych modułów opracowanych z wykorzystaniem tej platformy synchronizacji jest kalibracja dawki elektronów oraz śledzenie przestrzenne obszarów próbki naświetlonych wiązką. Wszystkie obrazy TEM powstają w wyniku oddziaływania między próbką a wiązką elektronów. Oddziaływania te mogą jednak prowadzić do negatywnych, nieuniknionych skutków dla próbki, takich jak radioliza i uszkodzenia typu knock-on11,12, co wymaga zachowania ostrożnej równowagi między zastosowaniem dawki elektronów wystarczająco wysokiej do wygenerowania obrazu a minimalizacją wynikających z tego uszkodzeń spowodowanych wiązką13,14.
Choć wielu użytkowników polega na pomiarach prądu ekranu w celu oszacowania dawki elektronów, wykazano, że metoda ta w znacznym stopniu zaniża rzeczywisty prąd wiązki15Można uzyskać jakościowe wartości dawki poprzez prąd ekranu na tym samym mikroskopie przy tych samych ustawieniach, jednak odtworzenie tych warunków dawki przy użyciu innych mikroskopów lub ustawień jest wysoce subiektywne. Ponadto wszelkie korekty parametrów obrazowania wprowadzone przez użytkownika w trakcie eksperymentu, takie jak rozmiar plamki, apertura, powiększenie lub intensywność, wymagają oddzielnego pomiaru prądu ekranu w celu obliczenia wynikającej z nich dawki. Użytkownicy muszą albo rygorystycznie ograniczyć warunki obrazowania stosowane podczas danego eksperymentu, albo skrupulatnie mierzyć i zapisywać każdy użyty stan soczewek, co znacząco komplikuje i wydłuża eksperyment ponad to, co jest wykonalne w ramach normalnej eksploatacji mikroskopu16,17.
Dose, określany w tym protokole jako oprogramowanie Dose, to moduł oprogramowania do kalibracji dawki, który wykorzystuje dedykowany uchwyt kalibracyjny zaprojektowany w celu umożliwienia zautomatyzowanych pomiarów natężenia prądu. W końcówce uchwytu kalibracyjnego zintegrowany jest kubek Faradaya, będący złotym standardem w dokładnej kalibracji prądu wiązki15. Oprogramowanie MVS przeprowadza serię kalibracji natężenia prądu i pola wiązki dla każdego stanu soczewek i osadza te wartości na obrazach na poziomie piksela.
W niniejszym artykule wideo przedstawiono protokoły oprogramowania MVS zaprojektowane w celu usprawnienia wszystkich etapów pracy z TEM, wykorzystując reprezentatywne próbki nanomateriałów. Próbka wrażliwych na wiązkę nanocząsteczek zeolitu14 służy do zademonstrowania protokołów kalibracji oraz zarządzania dawką. Przeprowadzamy reprezentatywny eksperyment grzania in situ z użyciem nanokatalitystora Au/FeOx18,19, który ulega znacznym zmianom morfologicznym podczas podgrzewania. Ten eksperyment in situ podkreśla działanie algorytmów stabilizacji oprogramowania oraz jego zdolność do zestawiania wielu strumieni metadanych, co stanowi immanentne wyzwanie w badaniach in situ i operando. Choć nie opisano go w protokole, ze względu na unikalną wrażliwość na dawkę elektronów, omawiamy reprezentatywne przykłady użyteczności oprogramowania w badaniach liquid-EM (których protokoły zostały wcześniej opisane w literaturze20,21,22) oraz sposób, w jaki techniki te mogą zostać zastosowane w celu lepszego zrozumienia wpływu dawki na eksperymenty liquid-EM. Na koniec pokazujemy, jak analiza danych jest usprawniana dzięki oprogramowaniu do analizy offline, które umożliwia wizualizację, filtrowanie i eksport różnorodnych plików obrazów, wideo i danych do innych dostępnych formatów.
<img alt="Rycina 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig01.jpg" /> 
Rycina 1: Przykłady interfejsu użytkownika dla MVS oraz oprogramowania analitycznego. (A) Panel sterowania i okno wyświetlania obrazów w oprogramowaniu do synchronizacji. Połączenie między TEM a oprogramowaniem do synchronizacji jest ustanawiane poprzez aktywację przycisku Connect, co umożliwia przesyłanie obrazów i metadanych z mikroskopu do oprogramowania do synchronizacji. Z poziomu przeglądarki obrazów operator może wykonywać różnorodne operacje wspomagane przez system wizyjny, takie jak Drift Correct oraz Focus Assist. Oprogramowanie umożliwia również stosowanie funkcji Tag Images oraz Review Session bez przerywania procesu gromadzenia danych. (B) Zrzut ekranu oprogramowania do analizy obrazu z zaznaczonym położeniem okna podglądu obrazu (Image View Port), osi czasu (Timeline) oraz paneli metadanych (Metadata) i analizy (Analysis). Dostęp do oprogramowania analitycznego można uzyskać w dowolnym momencie eksperymentu, aby przejrzeć obrazy pozyskane do danego momentu czasowego za pomocą przycisku Review Session. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>

<table><tbody><tr><td>ARM200F Transmisyjny</td> mikroskop elektronowy CFEG <td>JEOL</td><td></td><td>(200 kV)</td></tr><tr><td>Uchwyt do kalibracji AXON DOSE</td><td>Protochips, Inc.</td><td>AXA-FC-TFS</td><td>Pakiet sprzętowy do kalibracji i zarządzania dawką dla oprogramowania ThermoFisher ScientificTEM</td></tr><tr><td>AXON DOSE:&NBSP; Wersja 10.6.5.3</td><td>Protochips, Inc.</td><td>AX-MOD-DOSE-01-1YR</td><td>Oprogramowanie do kalibracji i zarządzania dawką</td></tr><tr><td>Oprogramowanie AXON Studio: wersja 10.6.5.3</td><td>Protochips, Inc.</td><td>Brak numeru części. Dostępne do pobrania pod adresem&nbsp; success.protochips.com</td><td>Oprogramowanie do analizy offline dla zestawów danych AXON.&nbsp; Bezpłatna kopia oprogramowania AXON Studio jest dostępna do pobrania pod adresem: &nbsp; success.protochips.com</td></tr><tr><td>AXON Synchronicity Core</td><td>Protochips, Inc.</td><td>AXON-CORE</td><td>Komponent sprzętowy oprogramowania do synchronizacji.</td></tr><tr><td>Oprogramowanie do synchronizacji AXON:&nbsp; Wersja 10.6.5.3</td><td>Protochips, Inc.</td><td>AX-MOD-SYNCPRO-01-1YR</td><td>Oprogramowanie do synchronizacji</td></tr><tr><td>Fusion In-Situ Heating E-chip</td><td>Protochips, Inc.</td><td>E-FHDC-VO-10</td><td>Sample Support E-chip z folią węglową.&nbsp; Używany z systemem grzewczym in situ</td></tr><tr><td>Fusion Select In Situ Heating System</td><td>Protochips, Inc.</td><td>FFAD-6200-EXP</td><td>System grzewczy MEMs in-situ dla ThermoFisher Scientific TEM.</td></tr><tr><td>Hydrat chlorku złota(III) (50% na bazie złota) 50790</td><td>Sigma Aldrich</td><td>27988-77-8</td><td>Służy do przygotowania nanokatalizatora Au/FeOx.&nbsp; Procedura syntezy koprecipitacji zastosowana w C. Sze et al. Materials Letters. <silny>36 </silny>(1&ndash; 4), 11&ndash; 16 (1998)</td></tr><tr><td>Tlenek żelaza (III) 310050 (Fe2O3)</td><td>Sigma Aldrich</td><td>1309-37-1</td><td>Służy do przygotowania nanokatalizatora Au/FeOx.&nbsp; Procedura syntezy koprecipitacji zastosowana w C. Sze et al. Materials Letters. <silny>36</silny> (1&ndash; 4), 11&ndash; 16 (1998)</td></tr><tr><td>Titan ChemiSTEM</td><td>ThermoFisher Naukowy</td><td></td><td>transmisyjny mikroskop elektronowy (300 kV)</td></tr><tr><td>Zeolit ZSM-5</td><td>Zeolyst</td><td>CBV 8014</td><td>&nbsp; Próbka nanokatalizatora:&nbsp; 80 SiO2/Al2O3 Stosunek molowy </td></tr></tbody></table>

podejście oparte na widzeniu maszynowym do procesów pracy związanych z transmisyjną mikroskopią elektronową, analizą wyników i zarządzaniem danymi

A Machine-Vision Approach to Transmission Electron Microscopy Workflows, Results Analysis and Data Management

Transmisyjna mikroskopia elektronowa (TEM) umożliwia użytkownikom badanie materiałów w ich podstawowej, atomowej skali. Złożone eksperymenty rutynowo generują tysiące obrazów z wieloma parametrami, które wymagają czasochłonnej i skomplikowanej analizy. AXON synchronicity to oprogramowanie do synchronizacji wizji maszynowej (MVS) zaprojektowane w celu rozwiązania problemów związanych z badaniami TEM. Po zainstalowaniu na mikroskopie umożliwia ciągłą synchronizację obrazów i metadanych generowanych przez mikroskop, detektor i systemy in situ podczas eksperymentu. Łączność ta umożliwia zastosowanie algorytmów widzenia maszynowego, które stosują kombinację korekcji przestrzennych, wiązkowych i cyfrowych w celu wyśrodkowania i śledzenia obszaru zainteresowania w polu widzenia oraz zapewniają natychmiastową stabilizację obrazu. Oprócz znacznej poprawy rozdzielczości zapewnianej przez taką stabilizację, synchronizacja metadanych umożliwia zastosowanie algorytmów obliczeniowych i analizy obrazu, które obliczają zmienne między obrazami. Te obliczone metadane mogą służyć do analizowania trendów lub identyfikowania kluczowych obszarów zainteresowania w zestawie danych, co prowadzi do nowych szczegółowych informacji i rozwoju bardziej zaawansowanych funkcji widzenia maszynowego w przyszłości. Jednym z takich modułów, który opiera się na tych obliczonych metadanych, jest kalibracja dawki i zarządzanie nią. Moduł dawki zapewnia najnowocześniejszą kalibrację, śledzenie i zarządzanie zarówno fluencją elektronów (e-/Å2·s-1), jak i dawką skumulowaną (e-/Å2), która jest dostarczana do określonych obszarów próbki na zasadzie piksel po pikselu. Umożliwia to kompleksowy przegląd interakcji między wiązką elektronów a próbką. Analiza eksperymentów jest usprawniona dzięki dedykowanemu oprogramowaniu analitycznemu, w którym zestawy danych składające się z obrazów i odpowiadających im metadanych można łatwo wizualizować, sortować, filtrować i eksportować. W połączeniu narzędzia te ułatwiają efektywną współpracę i analizę eksperymentalną, zachęcają do eksploracji danych i zwiększają możliwości korzystania z mikroskopii.

Niniejsza praca podkreśla użyteczność akwizycji danych przy użyciu oprogramowania MVS w obrazowaniu TEM oraz eksperymentach in situ. Ustawienie osiomocowania mikroskopu oraz konfiguracja warunków zostały przeprowadzone i wybrane za pomocą domyślnych sterowników producenta TEM. Po wstępnej konfiguracji protokoły przedstawione w tym artykule wideo były realizowane za pomocą oprogramowania MVS. Do wszystkich eksperymentów przedstawionych w protokole wideo oraz w danych reprezentatywnych wykorzystano TEM o napięciu 300 kV, z wyjątkiem danych porównawczych dla zeolitów, które pozyskano przy użyciu zimnego FEG o napięciu 200 kV (Rycina 3D-F oraz Tabela 1). Wszystkie metadane zostały zebrane i automatycznie przypisane do odpowiednich obrazów przez oprogramowanie MVS.
Po uruchomieniu oprogramowania i wybraniu odpowiedniego procesu z menu, połączenie z mikroskopem zostaje nawiązane poprzez aktywację przycisku Connect na pasku narzędzi po lewej stronie przeglądarki obrazów, jak pokazano na Rysunku 1A. Gdy przycisk Connect jest podświetlony, obrazy i powiązane metadane z mikroskopu są automatycznie przesyłane do oprogramowania MVS i pojawiają się w panelu podglądu obrazu. Obrazy te oraz ich metadane są zapisywane chronologicznie na osi czasu, którą można otwierać, przeglądać i analizować bez przerywania rejestracji nowych danych (Rysunek 1B). Przesyłanie danych może zostać w dowolnym momencie przerwane przez użytkownika poprzez dezaktywację ikony Connect.
Po aktywacji połączenia można uzyskać dostęp do innych przepływów pracy zależnych od środowiska oprogramowania MVS. W przykładach przedstawionych w tym protokole wideo przed wykorzystaniem pozostałych funkcji oprogramowania MVS należy przeprowadzić kalibrację dawki. Kalibracja dawki jest zautomatyzowanym procesem sterowanym przez oprogramowanie MVS; wykorzystuje ona dedykowany uchwyt do kalibracji dawki z kubkiem Faradaya w celu pomiaru natężenia i pola wiązki dla danej kombinacji parametrów. Uchwyt kalibracyjny z kubkiem Faradaya, przedstawiony na Rysunku 2, jest podłączony do zewnętrznego pikoamperomierza, który precyzyjnie mierzy natężenie wiązki. Po umieszczeniu uchwytu w mikroskopie, otwór wyrównawczy jest centrowany, a w oprogramowaniu wprowadza się pożądane warunki wiązki do kalibracji (rozmiary plamki, apertury i powiększenia). Oprogramowanie wykonuje serię kroków kalibracyjnych dla każdej kombinacji wybranych warunków. Podczas kalibracji dawki uchwyt automatycznie przemieszcza się pomiędzy zintegrowanym kubkiem kolektora prądu Faradaya a otworem przelotowym. Pomiar natężenia dla każdej kombinacji warunków soczewek jest dokonywany na kubku Faradaya przez pikoamperomierz. Następnie oprogramowanie przesuwa stolik, aby wycentrować wiązkę w otworze przelotowym, a pole wiązki jest wyznaczane za pomocą algorytmów wizji maszynowej. Ta seria pomiarów tworzy profil zależności między intensywnością/jasnością a polem wiązki. Umożliwia to oprogramowaniu ekstrapolację pola wiązki podczas regulacji ustawień intensywności/jasności w trakcie eksperymentu, niezależnie od pola widzenia. Wartości dawki skumulowanej i szybkości dawkowania są obliczane na podstawie tych pomiarów natężenia i pola wiązki, a następnie generowany jest plik kalibracji dawki. Proces ten w zasadzie definiuje „odcisk palca” dawki dla TEM i poszczególnych warunków soczewek. Po skalibrowaniu dawki dla TEM użytkownik może pracować normalnie i swobodnie regulować powiększenie oraz intensywność bez utraty informacji o dawce i bez konieczności prowadzenia manualnych notatek17. Po zakończeniu kalibracji uchwyt kalibracyjny jest usuwany, co umożliwia standardowe wprowadzenie próbki. Proces kalibracji dla trybów TEM i STEM zazwyczaj trwa mniej niż 10 min.
Po skalibrowaniu warunków dawkowania, komercyjnie zakupioną próbkę nanocząsteczek zeolitu (ZSM-5) obrazowano w warunkach wysokiej szybkości dawkowania, aby określić próg dawki (skumulowanej), przy której próbka ulega zbyt silnemu uszkodzeniu, by dostarczać informacji strukturalnych. Nanocząsteczki ZSM-5 zawieszono w etanolu i naniesiono metodą dropcastingu na konwencjonalną miedzianą siatkę TEM. Obrazowano je w sposób ciągły przy napięciu 300 kV w trybie TEM, stosując rozmiar plamki (spot size) 3 oraz 100 &#181;m apertura kondensora. Moc dawki odczytana przez oprogramowanie MVS w warunkach wysokiej mocy dawki wyniosła 519 e-/&#197;2&#183;Nanocząstki w polu widzenia obrazowano w sposób ciągły do momentu zaniku pików w FFT, co wskazywało na degradację struktury krystalicznej, jak pokazano w Rycina 3A-C i Plik uzupełniający 3Na obrazach TEM zastosowano nakładki (które można dodać w trakcie eksperymentu lub później w oprogramowaniu do analizy), aby wskazać datę i godzinę, szybkość dawki, maksymalną dawkę (skumulowaną) oraz powiększenie. Szybkość dawki pozostawała stała podczas eksperymentów, a dawka skumulowana (dawka maksymalna) wzrastała w funkcji czasu. Piki FFT zaczęły zanikać po 42 s ciągłego obrazowania (Rycina 3B). W 1 minucie i 20 sekundzie, przy skumulowanej dawce wynoszącej ok. 60 000 e-/&#197;2piki FFT całkowicie zniknęły (Rysunek 3C).
Aby wykazać, że ta metoda kalibracji generuje ilościowe pomiary dawki, które można zastosować do innych mikroskopów pracujących w różnych ustawieniach, ten sam proces kalibracji oraz eksperyment degradacji zeolitu przeprowadzono przy użyciu TEM z zimną gunem emisji polowej (FEG) 200 kV i rozmiarze plamki (spot size) wynoszącym 1. Mikroskop ten skalibrowano zgodnie z procedurą opisaną w Metodzie 1, a następnie przeprowadzono ten sam eksperyment opisany w Metodzie 2, stosując nowe ustawienia rozmiaru plamki i apertury. Ustawienia wiązki zostały dostosowane tak, aby różnica w zastosowanej szybkości dawki między dwoma eksperymentami była pomijalna (499 e-/Å2·s vs. 519 e-/Å2·s). Jak pokazano na Rysunku 3D-F i podsumowano w Tabeli 1, punkty FFT całkowicie zanikają po 1 min i 50 s ciągłego obrazowania i skumulowanej dawce 58 230 e-/Å2, co jest zgodne z wartościami uzyskanymi w pierwszym eksperymencie.
Przykład korzyści, jakie oprogramowanie MVS może przynieść w eksperymentach in situ, zaprezentowano poprzez przeprowadzenie eksperymentu z ogrzewaniem. Jako przykładowy układ wybrano reprezentatywną próbkę nanokatalizatora Au/FeOx (zsyntezowaną zgodnie z opublikowaną procedurą19), ponieważ ulega on dynamicznym zmianom morfologicznym i strukturalnym w wysokich temperaturach. Ta indukowana temperaturą mobilność sprawia, że utrzymanie ROI w centrum pola widzenia jest trudne ze względu na ruchy samej próbki oraz rozszerzalność cieplną nośnika próbki podczas zmian temperatury18. Przy włączonych funkcjach Drift Correct oraz Focus Assist, obrazowanie próbki trwało około 30 s w temperaturze 800 °C. W podwyższonych temperaturach nanocząstki złota w Au/FeOx migrowały wzdłuż powierzchni nośnika z tlenku żelaza i spiekały się, tworząc większe cząstki, co przedstawiono na Ryc. 4 oraz w filmie w Pliku uzupełniającym 7. Ryc. 5 przedstawia serię migawek TEM (Ryc. 5A-F) porowatego obszaru w nanokatalizatorze Au/FeOx, zarejestrowanych w różnych punktach czasowych (Ryc. 5G) podczas eksperymentu z ogrzewaniem in situ. Wartość dryfu współrzędnych ROI była automatycznie obliczana przez oprogramowanie. Wartości dryfu współrzędnych i temperatury dla obrazów w trakcie całej serii przedstawiono graficznie na Ryc. 5G. Zgodnie z oczekiwaniami, dryf współrzędnych próbki wzrasta wraz ze wzrostem profilu temperatury, od szybkości ~9 nm/min do ~62 nm/min, a następnie zaczyna spadać i stabilizować się, gdy temperatura zostaje utrzymana na stałym poziomie. Pomimo tak wysokiej szybkości dryfu oraz zmian w morfologii próbki, podczas wzrostu temperatury łatwo uzyskuje się obrazy o wysokiej rozdzielczości, ujawniające ruch w obrębie porowatego obszaru, co pokazano w Pliku uzupełniającym 8. Instrukcje pobierania oraz specyfikację komputerową znajdują się w Pliku uzupełniającym 9.
<img alt="Rysunek 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig02.jpg" /> 
Rysunek 2: Kalibracja i monitorowanie dawki elektronów. (A) Dawka jest kalibrowana przy użyciu specjalnego uchwytu na próbkę, który zawiera kolektor prądu umieszczony w płaszczyźnie próbki do pomiarów natężenia wiązki. (B) Ilustracja cech konstrukcji końcówki: Lewo: kubek Faradaya; Środek: otwór referencyjny; Prawo: otwór przelotowy (C). Przyłożoną dawkę elektronów można zwizualizować w oprogramowaniu za pomocą map kolorystycznych, które oznaczają różne poziomy ekspozycji na dawkę w obrębie obrazu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Rycina 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig03.jpg" /> 
Rycina 3: Degradacja nanocząstek zeolitu (ZSM-5) indukowana dawką elektronów. (A-C) Migawki wykonane w okresie 1 min i 20 s, przedstawiające dane dotyczące degradacji uzyskane przy użyciu FEG 300 kV i zmierzonej szybkości dawkowania 519 e-/Å2·s; zeolit ulega degradacji w ciągu 1 min i 20 s. (D-E) Migawki wykonane w okresie 1 min i 50 s, przedstawiające dane dotyczące degradacji uzyskane przy użyciu zimnego TEM FEG 200 kV i szybkości dawkowania elektronów 499 e-/Å2·s; wstawki pokazują zanikanie plamek FFT w czasie. Pasek skali wynosi 60 nm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig03large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Rycina 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig04.jpg" /> 
Rycina 4: AXON synchronicity wykorzystuje algorytmy komputerowego rozpoznawania obrazu do śledzenia i stabilizacji dynamicznie ewoluujących próbek. Metadane generowane podczas eksperymentu mogą być naniesione na oś czasu, co pozwala użytkownikowi na szybkie sparowanie obrazu z powiązanymi z nim metadanymi podczas przewijania serii obrazów utworzonych w trakcie eksperymentu. (A-H) Obrazy próbki nanokatalizatora (Au/FeOx) w temperaturze 800 °C zarejestrowane w ciągu 28 s zarówno z (A-D), jak i bez (E-H) nałożonej mapy dawki. Czerwone obszary na nakładce wskazują regiony wysokiej skumulowanej ekspozycji na dawkę, a żółte obszary wskazują regiony o niższej ekspozycji. Podświetlenie pojedynczego piksela wskazuje skumulowaną dawkę dla tego piksela. Białe strzałki na panelach E-H wskazują dwie cząstki, które łączą się podczas eksperymentu, a pomarańczowa strzałka wskazuje trajektorię poruszającej się cząstki złota. (I) Oś czasu eksperymentu wygenerowana przez oprogramowanie analityczne dla serii obrazów pokazanej w A-H. Pomarańczowe kropki na górze osi czasu oznaczają obrazy surowe (niekorygowane cyfrowo), a niebieskie kropki oznaczają obrazy skorygowane pod kątem dryfu. Pomarańczowe pionowe paski wskazują punkty na osi czasu odpowiadające obrazom przedstawionym na panelach A-H. Pasek skali wynosi 40 nm. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig04large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Rycina 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65446/65446fig05.jpg" /> 
Rycina 5: Obrazy TEM obszaru porowatego w nanokatalizatorze Au/FeOx w różnych punktach czasowych. Oprogramowanie MVS stabilizuje i centruje próbkę nawet przy wysokich prędkościach dryftu, takich jak te występujące podczas rampy temperaturowej, poprzez zastosowanie korekcji stolika, przesunięcia wiązki oraz korekcji cyfrowych, zgodnie ze wskazaniami algorytmów wizji maszynowej. (A-F) Obrazy TEM obszaru porowatego w nanokatalizatorze Au/FeOx, zarejestrowane w różnych (G) punktach czasowych podczas eksperymentu ogrzewania in situ. Prędkość dryftu ROI jest automatycznie obliczana i rejestrowana podczas eksperymentu przez oprogramowanie MVS. Jak przedstawiono na wykresie (G), wraz ze zmianą profilu temperatury (linia niebieska), prędkość dryftu (linia pomarańczowa) rośnie wraz ze wzrostem temperatury i maleje, gdy temperatura jest utrzymywana na stałym poziomie. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/65446fig05large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Typ mikroskopu</td>
			<td>TEM z emiterem polowym (FEG) 300 kV</td>
			<td>TEM z zimną katodą FEG 200 kV</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wielkość plamki/apertura przysłony kondensora 2</td>
			<td>3/100 &#181;m</td>
			<td>1/100 &#181;m</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Moc dawki</td>
			<td>519 e-/A2&#8226;s1</td>
			<td>499 e-/A2&#8226;s1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pomiar utraty struktury za pomocą FFT 
			(Dawka skumulowana)</td>
			<td>60 270 e-/A2 </td>
			<td>58 230 e-/A2 </td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabela 1: Porównawcze podsumowanie wyników degradacji zeolitów uzyskanych przy użyciu różnych mikroskopów.
Plik uzupełniający 1: Zrzut ekranu interfejsu oprogramowania MVS z otwartą kartą zarządzania dawką. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 1 - User Interface.pdf" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 2: Plik bazy danych oprogramowania MVS z eksperymentu degradacji zeolitu indukowanej wiązką. To oprogramowanie do wizualizacji i analizy jest dostępne do bezpłatnego pobrania. Instrukcje pobierania oraz specyfikację komputerową można znaleźć w Pliku uzupełniającym 9. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental_File_2-Data_High_Dose_Zeolite_Degradation_TFS_compressed.zip" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 3: Film przedstawiający degradację zeolitu indukowaną wiązką. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 3 - Zeolite Degradation TFS.mp4" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 4: plik CSV 1 (degradacja zeolitu: surowe dane [wyłącznie korekcja mechaniczna]) <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 4 - Zeolite CSV Raw.csv" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 5: plik CSV (degradacja zeolitu: korekta dryftu [korekcja mechaniczna + cyfrowa]) <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 5 - Zeolite CSV Drift Corrected.csv" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 6: Plik bazy danych oprogramowania MVS dla eksperymentu ogrzewania nanokatalizatora in situ. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 6 - AuFeOx 800C Madeline Dressel Dukes.zip" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 7: Film przedstawiający nanokatalizator w temperaturze 800 °C z nałożonymi mapami dawek. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 7 - AuFeOx Dose Map 800.mp4" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 8: Film przedstawiający nanokatalizator podczas rampy temperaturowej ze skoordynowanymi wartościami dryftu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 8 - AuFeOx Temperature Ramp.mp4" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>
Plik uzupełniający 9: Instrukcje pobierania bezpłatnego oprogramowania analitycznego. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65446/Supplemental File 9 - Download Instructions.pdf" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>

Tutaj prezentujemy protokół wykorzystujący oprogramowanie do widzenia maszynowego do stabilizacji dynamicznych procesów podczas obrazowania TEM, przy jednoczesnym indeksowaniu wielu strumieni metadanych do każdego obrazu na osi czasu, w której można nawigować. Pokazujemy, w jaki sposób platforma ta umożliwia automatyczną kalibrację i mapowanie dawki elektronów w trakcie eksperymentu.

Podejście oparte na widzeniu maszynowym do procesów pracy związanych z transmisyjną mikroskopią elektronową, analizą wyników i zarządzaniem danymi

Transmission electron microscopy (TEM) enables users to study materials at their fundamental, atomic scale. Complex experiments routinely generate ...

Technologia ta została opracowana, aby umożliwić użytkownikom na wszystkich poziomach umiejętności dostęp do wysokowydajnych badań TEM. Co więcej, postęp naukowy wymaga wspólnych wysiłków wielu badaczy, więc wydajna platforma do udostępniania i analizowania dużych, złożonych zbiorów danych jest niezbędna do udanych badań. Badania operando i in situ przekształcają TEM w nanolaboratorium działające w czasie rzeczywistym, umożliwiając naukowcom badanie dynamicznych procesów nanoumiejętności, które kontrolują właściwości materiałów.Jednym z największych wyzwań dla badań TEM in situ jest odizolowanie efektów napromieniowania wiązką od wewnętrznego zachowania próbki. Dokładny pomiar i śledzenie dawki elektronów jest niezbędne, ale bez oprogramowania do zarządzania dawką można mierzyć tylko szybkość dawki elektronów, a nie dawkę całkowitą lub krytyczną. Złożone przepływy pracy TEM generują duże zestawy danych, które muszą być ręcznie wyrównane i zindeksowane do odpowiednich obrazów.W tym czasochłonnym procesie kluczowe informacje, takie jak dostosowanie warunków obrazowania lub środowiska próbek, mogą zostać utracone, co komplikuje analizę i odtwarzalność. Opracowaliśmy przepływ pracy przetwarzania wizyjnego w celu gromadzenia i indeksowania obrazów i metadanych utworzonych podczas eksperymentu na wzbogaconej danymi osi czasu z możliwością wyszukiwania. Algorytmy obliczeniowe i analizy obrazu mogą obliczać zmienne między obrazami, stosować poprawki i identyfikować ukryte trendy.Obliczając, synchronizując i indeksując nowe metadane do każdego obrazu, analiza multimodalna nagle staje się nową możliwością. Na przykład, dokładne informacje o skumulowanej dawce i właściwej dawce na obrazach zeolitu umożliwiają ilościową ocenę uszkodzeń próbki na tysiącach obrazów. Będziemy nadal zwiększać możliwości TEM in situ, udostępniając i interpretując wyniki oraz poprawiając odtwarzalność eksperymentalną.To oprogramowanie jest platformą do opracowywania modułów opartych na przepływie pracy, które są ukierunkowane na konkretne, historycznie trudne zastosowania, aby eksperymenty TEM in situ były łatwiejsze i bogatsze w informacje. Kalibrację dawki należy rozpocząć, klikając ikonę połączenia w oprogramowaniu MVS zainstalowanym w systemie TEM. Wybierz mikroskop i aktywuj połączenie między TEM a oprogramowaniem MVS, aby zobrazować obrazy z kamery lub detektora w przeglądarce obrazów.Przejdź do zakładki Dawka i kliknij przycisk Start Dose Area Calibration (Rozpocznij kalibrację obszaru dawki). Kliknij przycisk OK, aby potwierdzić sprzęt do kalibracji i postępuj zgodnie z instrukcjami oprogramowania, aby wprowadzić żądane wartości konfigurowane przez użytkownika. Następnie kliknij przycisk Start Dose Current Calibration (Rozpocznij kalibrację prądu dawki).Postępuj zgodnie z instrukcjami oprogramowania i wprowadź żądane wartości konfigurowane przez użytkownika, aby zakończyć kalibrację. Zacznij od otwarcia aplikacji MVS na instrumencie TEM i wybrania opcji Inne. Podłącz mikroskop do oprogramowania MVS.Przejdź do zakładki Metadane obrazu i wybierz Powiększenie, Maksymalna dawka i Szybkość dawki, aby nałożyć na strumień obrazu widoczny na wyświetlaczu na żywo. Inne metadane mogą zostać dołączone, jeśli użytkownik sobie tego życzy. Otwórz kartę Dawka, wybierz Zarządzanie dawką i Włącz monitorowanie dawki.Następnie wybierz opcję Pokaż warstwę dawki i Pokaż niepewność pozycji, aby aktywować automatyczne śledzenie dawki elektronów i wyświetlić kolorową nakładkę dawki. Ustaw wartości dla niskiego i wysokiego poziomu dawki przed naciśnięciem przycisku Zapisz. Następnie przejdź do zakładki Ustawienia, wybierz Dawka i ustaw wartości Krycie mapy nawigacji po dawce i Krycie nakładki obrazu dawki.Aktywuj korekcję dryfu w oknie przeglądarki obrazów na żywo, klikając Korekta dryfu. Następnie przejdź do karty Widok danych i wykreśl wartości metadanych Defocus i Focus Quotient na osi Y. Aktywuj wspomaganie ustawiania ostrości, a następnie wybierz opcję Kalibruj ostrość, aby uruchomić kalibrację automatycznego wspomagania ustawiania ostrości.Po zakończeniu procedury kalibracji ostrości zamknij kartę Widok danych. W oprogramowaniu MVS otwórz zakładkę Image Analysis (Analiza obrazu) i aktywuj opcje Live FFT oraz Quadrant One i Two. Korzystając z elementów sterujących oprogramowania mikroskopu, dostosuj warunki wiązki tak, aby strumień elektronów wynosił około 600 angstremów kwadratowych na sekundę.Przejdź do nowego regionu w przykładzie i wyśrodkuj przykładowy zwrot z inwestycji w podglądzie na żywo oprogramowania MVS. Utrzymuj stałą szybkość dawki, jednocześnie stale obrazując ten sam zwrot z inwestycji, aż do zniknięcia plamek odpowiadających strukturze atomowej w FFT. Uruchom oprogramowanie do analizy w trybie offline, aby wyświetlić w pełni zsynchronizowane zestawy danych i otworzyć plik sesji eksperymentu, wybierając go z biblioteki.Wyświetl obrazy z korekcją dryfu, aktywując kartę DC poniżej rzutni obrazu przed wybraniem żądanych nakładek danych, zaznaczając odpowiednie pola danych nakładki na karcie Metadane obrazu. Inne metadane mogą być wykreślane zgodnie z życzeniem użytkownika. Podświetl lub przewiń te wykresy graficzne, aby zaktualizować obraz wyświetlany w rzutni.Uzyskaj dostęp do różnych narzędzi za pośrednictwem kart Analiza obrazu, Przybornik i Widok danych. Uzyskaj dostęp do FFT dla każdego obrazu za pomocą analizy obrazu, aby wykreślić Live FFT w celu zaktualizowania go podczas przewijania obrazów. Wykorzystaj zanikanie pików FFT, aby określić punkt czasowy, w którym struktura nanocząstek zeolitu traci krystaliczność.Zanotuj warunki dawki w oprogramowaniu za pomocą funkcji tag. Podświetl ikonę tagu i wprowadź żądany tekst, aby oznaczyć określoną serię obrazów na osi czasu. Obrazy będą oznaczone tym tekstem, dopóki ikona tagu nie zostanie odznaczona.Aby łatwo filtrować duże zestawy danych do mniejszych, które można udostępniać, bez utraty powiązanych z nimi metadanych, otwórz panel filtrów i dostosuj suwaki, aby wybrać tylko szybkość dawki równą lub większą niż 500 angstremów kwadratowych na sekundę. Zapisz nową kolekcję, używając nazwy dawka 500 i większa. Wybierz obrazy, podświetlając je na osi czasu lub korzystając z opcji filtrowania.Następnie wyeksportuj metadane jako plik CSV, a serię obrazów jako plik filmowy, korzystając z tej samej opcji publikowania. Obraz nanocząstki zeolitu ZSM 5 w celu określenia dawki progowej wykazał, że szybkość dawki odczytana przez oprogramowanie MVS w warunkach wysokiej dawki wynosiła 519 elektronów na angstrem kwadratowy na sekundę. Nanocząstki w polu widzenia były obrazowane w sposób ciągły, aż do zniknięcia pików FFT, co wskazuje na degradację struktury krystalicznej.Piki FFT zaczęły zanikać po 42 sekundach ciągłego obrazowania. Piki FFT całkowicie zniknęły w ciągu jednej minuty i 20 sekund, a skumulowana dawka wynosiła około 60 000 elektronów na angstrem kwadratowy. Ten sam proces powtórzono z innym mikroskopem.Plamy FFT całkowicie zniknęły po jednej minucie i 50 sekundach ciągłego obrazowania i skumulowanej dawce 58 230 elektronów na angstrem kwadratowy. Aby rozpocząć, wybierz odpowiednią opcję przepływu pracy w oprogramowaniu MVS. Postępuj zgodnie z instrukcjami przepływu pracy, aby potwierdzić połączenie elektryczne między uchwytem a e-chipem grzewczym, ładując plik kalibracyjny i przeprowadzając kontrolę urządzenia.Po podłączeniu mikroskopu do oprogramowania MVS wyśrodkuj zwrot z inwestycji próbki w polu view. Dostęp do ustawień kontroli temperatury poprzez kliknięcie przycisku Eksperyment i trybu sterowania ręcznego. Następnie ustaw szybkość narastania na 25 stopni Celsjusza na sekundę, a cel na 200 stopni Celsjusza.Kliknij Zastosuj, aby rozpocząć eksperyment. Po osiągnięciu 200 stopni Celsjusza ustaw szybkość narastania na 10 stopni Celsjusza na sekundę. Dostosuj wartość docelową do 600 stopni Celsjusza i kliknij przycisk Zastosuj.Po osiągnięciu ustawionej temperatury 600 stopni Celsjusza zmień szybkość narastania na dwa stopnie Celsjusza, a cel na 800 stopni Celsjusza. Kliknij Zastosuj, aby rozpocząć eksperyment. Po zakończeniu otwórz oprogramowanie analityczne, aby przejrzeć sesję.Na osi czasu wykreśl temperaturę, matrycowy współczynnik morfingu, szybkość dawki i dawkę skumulowaną. Eksportuj obrazy i filmy za pomocą opcji Publikuj z nakładkami mapy dawek lub bez nich. Eksperyment grzewczy przeprowadzony przy użyciu reprezentatywnej próbki nanokatalizatora, złota na tlenku żelaza, wykazał, że w podwyższonych temperaturach nanocząstki złota w złocie na tlenku żelaza migrowały wzdłuż powierzchni podpory tlenku żelaza i koncentrowały się, tworząc większe cząstki.W eksperymencie z ogrzewaniem in situ zarejestrowano serię migawek TEM porowatego obszaru w nanokatalizatorze ze złota na tlenku żelaza w różnych punktach czasowych. Skoordynowany dryf próbki wzrastał wraz ze wzrostem temperatury z szybkością od 9 do 62 nanometrów na minutę i zaczął spadać w kierunku wyrównania przy stałej temperaturze. Oprogramowanie MVS ustabilizowało cząstkę w polu widzenia w całym profilu rampy temperatury, umożliwiając obrazowanie w wysokiej rozdzielczości.

a-machine-vision-approach-to-transmission-electron-microscopy

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Wąskim gardłem dla komórkowej mikroskopii elektronowej 3D jest ekstrakcja cech (segmentacja) w bardzo złożonych mapach gęstości 3D. Opracowaliśmy zestaw kryteriów, które zawierają wskazówki dotyczące tego, które podejście do segmentacji (ręczne, półautomatyczne lub zautomatyzowane) najlepiej nadaje się do różnych typów danych, stanowiąc tym samym punkt wyjścia do skutecznej segmentacji.

Od wokseli do wiedzy: praktyczny przewodnik po segmentacji złożonych danych 3D z mikroskopii elektronowej

Ten raport opisuje protokół przygotowania próbki i specyficzne warunki obrazowania do wykonywania skaningowej transmisyjnej tomografii elektronowej grubych próbek biologicznych.

Przygotowanie i obserwacja grubych próbek biologicznych metodą skaningowej transmisyjnej tomografii elektronowej

Tutaj opisujemy protokół automatycznej segmentacji fluorescencyjnie znakowanych tkanek na szkiełkach przy użyciu systemu analizy o wysokiej zawartości (WHCAS) o szerokim polu. Protokół ten ma szerokie zastosowanie we wszystkich dziedzinach, które obejmują ilościowe oznaczanie markerów fluorescencyjnych w tkankach biologicznych, w tym w naukach biologicznych, inżynierii medycznej i naukach o zdrowiu.

Zautomatyzowane skanowanie i segmentacja szkiełek w tkankach znakowanych fluorescencyjnie przy użyciu szerokokątnego systemu analizy o wysokiej zawartości

Opisujemy przygotowanie wstęg odcinków szeregowych i ich zbieranie na dużym nośniku transferu do użycia jako próbki tomografii matrycowej, wraz z automatycznymi procedurami obrazowania w skaningowym mikroskopie elektronowym. Protokół umożliwia badania przesiewowe, wyszukiwanie i ukierunkowane obrazowanie miejscowych, rzadkich zdarzeń oraz pozyskiwanie dużych ilości danych.

Tomografia matrycowa do ukierunkowanego pozyskiwania informacji objętościowych za pomocą skaningowej mikroskopii elektronowej

Używanie mielenia skupionej wiązki jonów do produkcji szklistych blaszek na siatce z zamrożonych próbek biologicznych do krioelektronowej tomografii.

Przygotowanie blaszek z szklistych próbek biologicznych przy użyciu dwuwiązkowego skaningowego mikroskopu elektronowego do kriotomografii elektronowej

Rosnące zapotrzebowanie na gromadzenie danych na dużą skalę w kriogenicznej tomografii elektronowej wymaga wysokoprzepustowych procedur akwizycji obrazów. Opisano tutaj protokół, który wdraża najnowsze osiągnięcia zaawansowanych strategii akwizycji mających na celu maksymalizację efektywności czasowej i przepustowości gromadzenia danych tomograficznych.

Strategie optymalizacji pozyskiwania danych z kriogenicznej tomografii elektronowej

Mapy krio-EM makromolekuł o wysokiej rozdzielczości można również uzyskać za pomocą mikroskopów TEM 200 kV. Protokół ten przedstawia najlepsze praktyki w zakresie ustawiania dokładnych wyrównań optyki, schematów akwizycji danych i wyboru obszarów obrazowania, które są niezbędne do pomyślnego zbierania zestawów danych o wysokiej rozdzielczości przy użyciu TEM 200 kV.

Rutynowe zbieranie zestawów danych krio-EM o wysokiej rozdzielczości przy użyciu transmisyjnego mikroskopu elektronowego 200 KV

Tomografia krio-STEM umożliwia wizualizację organelli nienaruszonych komórek bez osadzania, cięcia lub innych inwazyjnych przygotowań. Uzyskana rozdzielczość 3D mieści się obecnie w zakresie kilku nanometrów, przy polu widzenia kilku mikrometrów i dostępnej grubości rzędu 1 μm.

Wizualizacja organelli in situ za pomocą tomografii krio-STEM

Ten protokół wideo ilustruje, jak wykonać skaningową tomografię elektronową mikroskopii transmisyjnej na próbkach wirusologicznych. Dla optymalnych rezultatów próbki przygotowuje się przez zamrażanie pod wysokim ciśnieniem i późniejszą podstawienie zamrożenia.

Skaningowa transmisyjna tomografia elektronowa w wirusologii: obrazowanie 3D próbek zamrożonych i zamrożonych pod wysokim ciśnieniem

Niniejszy artykuł opisuje znakowanie powierzchniowe oraz hodowlę tkanek ex ovo we wczesnym embrionie kurczaka. Przedstawiono techniki umożliwiające obrazowanie w jasnym polu, fluorescencyjne oraz z wykorzystaniem tomografii optycznej koherencyjnej w trybie time-lapse. Śledzenie znaczników powierzchniowych z wysoką rozdzielczością czasowo-przestrzenną pozwala na obliczenie wielkości kinematycznych, takich jak odkształcenia morfogenetyczne, zarówno w dwóch, jak i w trzech wymiarach.

Śledzenie deformacji tkankowych w procesach morfogenetycznych we wczesnym zarodku kurczaka

Poznaj protokół widzenia maszynowego do stabilizacji procesów w transmisyjnej mikroskopii elektronowej z automatyczną kalibracją dawki elektronów i zarządzaniem metadanymi. To podejście usprawnia analizę złożonych zbiorów danych TEM.

Podejście oparte na widzeniu maszynowym do procesów pracy związanych z transmisyjną mikroskopią elektronową, analizą wyników i zarządzaniem danymi (Wideo) | JoVE Journal

Podejście oparte na widzeniu maszynowym do procesów pracy związanych z transmisyjną mikroskopią elektronową, analizą wyników i zarządzaniem danymi

Przeglądaj więcej filmów