Este artigo descreve um protocolo para conseguir mapas 3D químicos, combinando energia filtrada imagem e tomografia computadorizada do elétron. Foi estudada a distribuição química de dois suportes de catalisador formado pelos elementos que são difíceis de distinguir de outras técnicas de imagem. Cada aplicativo consiste em mapeamento de elementos químicos sobrepostos - bordas respectivamente espaçados-ionização.
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Artigo de método
Obtenção de mapas 3D de químicos por energia filtrada tomografia computadorizada de microscopia eletrônica de transmissão
Neste artigo
Resumo
Resumo
Energia tomografia computadorizada microscopia eletrônica de transmissão filtrada (tomografia computadorizada EFTEM) pode fornecer tridimensional (3D) químico mapas de materiais à escala nanométrica. Tomografia computadorizada EFTEM pode separar elementos químicos que são muito difíceis de distinguir usando outras técnicas de imagem. O protocolo experimental descrito aqui mostra como criar mapas 3D de químicos para entender a distribuição química e morfologia de um material. Etapas de preparação de amostra de segmentação de dados são apresentadas. Este protocolo permite a análise de distribuição 3D de elementos químicos em uma amostra nanométrica. No entanto, deve notar-se que atualmente, os mapas 3D químicos podem ser gerados apenas para as amostras que não são sensíveis, feixe, desde a gravação de imagens filtradas requer longos períodos de exposição a um feixe de elétrons intensa. O protocolo foi aplicado para quantificar a distribuição química dos componentes dos dois suportes diferentes catalisador heterogêneo. No primeiro estudo, foi analisada a distribuição química de alumínio e titânio em suportes de Titânia-alumina. As amostras foram preparadas usando o método de balanço-pH. Na segunda, analisou-se a distribuição química de alumínio e silício em suportes de sílica-alumina que foram preparadas usando os métodos de mistura mecânica e pó-de-sol.
Introdução
As propriedades de materiais funcionais são dependentes de seus parâmetros 3D. Para inteiramente compreender suas propriedades e melhorar as suas funções, é importante analisar a sua morfologia e distribuição química em 3D. Tomografia computadorizada de elétron1 (ET) é uma das melhores técnicas para fornecer esta informação nos nanômetros escala2,3. Trata-se de girar a amostra sobre uma escala grande angular e gravação de uma imagem a cada passo angular. A série de inclinação obtidos é usada para reconstruir o volume da amostra por meio de algoritmos matemáticos baseados o Radon transform4,5. Seleção de níveis de cinza no volume ajuda a modelar a amostra em 3D e quantificar parâmetros 3D como partícula localização6 e tamanho distribuição7, pore de posição e de distribuição de tamanho8, etc.
Em geral, ET é realizada com um microscópio eletrônico, inclinando a amostra para o ângulo máximo possível, de preferência mais de 70° em qualquer direção. Em cada ângulo de inclinação, uma projeção da amostra é registrada, formando uma série de inclinação de imagens. Essa série de inclinação é alinhado e usado para reconstruir o volume da amostra que será segmentado e quantificado. Porque a amostra não pode ser girada de-90 ° a + 90 °, o volume reconstruído tem uma resolução anisotrópica ao longo do eixo ortogonal9 devido ao ângulo de gravação cego.
ET pode ser executada em diferentes modos de imagem. O modo de temperatura de campo brilhante (BF-TEM) é usado para estudar materiais amorfos, amostras biológicas, polímeros, ou catalisador suporta com formas complexas. A análise de imagem baseia-se a diferenciação dos níveis de cinza, caracterizando a densidade dos componentes10 (um componente denso será mais escuro do que um isqueiro, ou seja, componente menos denso). Alto-ângulo campo escuro anular em digitalização modo TEM (HAADF-tronco) é usado para analisar amostras de cristalinas. O sinal fornece informações químicas em função do número atômico; um pesado componente da amostra aparecerá mais brilhante que um isqueiro e um9. Outros modos, como espectroscopia de energia dispersiva de raio-x (EDX), que recolhe o raio-x emitido pelo material11e energia filtrada de imagem modo (EFTEM)12,13, também são capazes de avaliar a distribuição química 3D dentro da amostra.
Na imagem latente EFTEM, os mapas 2D químicos podem ser gravados usando uma temperatura com um espectrômetro de energia do elétron. O espectrômetro atua como um prisma magnético por dispersar dos elétrons em função da sua energia. Uma imagem é criada pelos elétrons dependendo da energia perdida de interagir com um átomo específico. Se o mesmo mapa de químico 2D é calculado em ângulos de inclinação diferentes, uma inclinação série de projeções químicas é obtido, que pode ser usado para reconstruir o volume 3D de químico.
Nem todos os materiais podem ser analisados por tomografia computadorizada EFTEM. A técnica é reservada para amostras com materiais fracos ou desordenados. No entanto, pode ser usada para a análise de elementos leves que são muito difíceis de diferenciar quando usando outras técnicas de imagem. Além disso, para obter confiança mapas 2D de químicos, a espessura do material é necessário para ser menor do que o percurso livre médio dos elétrons através do material14. Sob esta condição, a probabilidade de ter um único elétron interagindo com um único átomo é maior. Dois métodos são usados para calcular um mapa 2D de químico. O primeiro e o mais utilizado é o método de"três-windows", onde duas janelas de energia filtrada são registadas antes da borda de ionização do elemento sob análise e um terceiro após a ionização borda13. As duas primeiras imagens são usadas para estimar o fundo, que é extrapolado usando uma lei de potência na posição da janela do terceira e é subtraído. A imagem obtida é a projeção da distribuição 3D do elemento químico analisado no volume da amostra. O segundo método é chamado o "salto-relação"; Ele usa apenas duas imagens energia filtrada, um antes e um depois a borda de ionização. Este método é qualitativo, como a imagem final é calculada apenas realizando a relação entre essas duas imagens e não leva em conta para a variação de energia de plano de fundo.
Combinando EFTEM com ET, o tomography analítico da energia filtrada pode ser obtido. Tomografia computadorizada EFTEM e tomografia computadorizada de sonda de átomo (APT) são técnicas complementares. Em comparação com o APT, EFTEM tomografia é uma análise de caracterização não-destrutiva, que não precisa de preparação de amostras complexas. Ele pode ser usado para executar várias caracterizações em uma exclusivo de nanopartículas. Tomografia computadorizada EFTEM pode analisar materiais de isolamento, enquanto APT precisa ao menos assistência do laser para medi-los. APT é executado na escala atômica, enquanto a tomografia computadorizada EFTEM executa adequadamente com uma resolução mais baixa. Tomografia computadorizada EFTEM é pertinente somente para amostras que resistir a degradação do feixe durante o experimento. Para gravar todas as imagens filtradas em todos os ângulos de inclinação, a amostra pode ser exposta para o feixe de elétrons para contanto que 2 h. Além disso, para gravar um sinal químico máximo nos mapas 2D, durações mais longas exposições no feixe de alta intensidade podem ser necessárias. Em tais condições, as amostras sensíveis do feixe sofrem drásticas alterações morfológicas e químicas. Portanto, uma medição precisa, a sensibilidade da amostra para o feixe de elétrons deve ser estabelecida antes do experimento. Além disso, a tomografia computadorizada EFTEM é o resultado da gravação como muitos tomograms conforme necessário para determinar a localização espacial e a natureza dos elementos químicos que estão presentes na amostra. Não obstante, tomografia computadorizada EFTEM pode fornecer informações importantes relativas à repartição de química 3D para amostras, tais como suportes de catalisador, para dar novas ideias para suas aplicações catalíticas de modelagem.
Hoje é possível usar software dedicado que pode selecionar o intervalo de energia, registro filtrado imagens de janela de energia e calcular o produto químico mapas em ângulos de inclinação diferentes. Eles permitem inclinar a amostra, rastreamento, concentrando-se e gravar a imagem filtrada no modo EFTEM. Os mapas 2D químicos podem ser calculados e então a série de inclinação pode ser alinhada, o químico volume calculado utilizando algoritmos iterativos, e finalmente a série pode ser segmentado e quantificados15,16.
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Protocolo
1. preparação da amostra
- Esmagar a amostra em um almofariz e dispersá-la em álcool ou água destilada água; Coloque uma gota da amostra em uma grade de microscopia e deixe secar.
Nota: Amostras, tais como sílica alumina ou alumina Titânia podem ser um pó ou um material extrudado e pode ser esmagadas e dispersas em uma solução usando o ultra-som. Em geral, para análise de ET, é importante que a concentração da amostra na grelha é baixa, para evitar a superposição de amostra e sombreamento quando a grade a grandes ângulos de inclinação. As grelhas de malha 200 microscopia que suportam uma película de carbono holey ou lacey carbono são recomendadas. - Utilizando uma pipeta, coloque uma gota de solução coloidal contendo marcadores fiduciais da amostra. Absorver qualquer solução em excesso e deixe secar.
Nota: Os marcadores fiduciais são bem calibrado Au nanopartículas suspendidas em uma solução. Os marcadores fiduciais podem também ser dispersos sobre a grelha antes de adicionar a amostra. Por exemplo, se a amostra é feita de nanopartículas com tamanhos similares, como os marcadores fiduciais, deposite os marcadores fiduciais sobre a grade a fim de separá-los bem durante a segmentação de dados e quantificação. Os marcadores fiduciais são referências de posição usadas ao alinhar as imagens inclinadas.
2. a gravação das imagens filtradas Tilt Series
- Com o microscópio de elétron, encontre uma amostra isolada no centro da grade de microscopia.
Nota: No microscópio de elétron, o eixo X é ao longo do titular da amostra, o eixo Y é perpendicular ao titular da amostra e o eixo Z é ao longo do feixe de elétrons. Para ser capaz de inclinar a amostra com o ângulo de inclinação máxima, analise uma amostra situada tão próximo quanto possível ao eixo X. - Uma vez que a amostra está bem posicionada, verificar a composição da amostra química. Realizar uma análise química usando espectrometria de raio-x energia dispersiva (EDS), ou espectrometria de perda de energia de elétrons (EELS), centrando-se o feixe da amostra escolhida e gravar um espectro. Se a amostra contiver os elementos químicos de interesse, afasta-lo e executar os próximos testes em uma amostra representativa nas proximidades.
- Verifique a intensidade do feixe de elétron da amostra, a largura das janelas das imagens filtradas, energia e o tempo de exposição de cada imagem de filtrado. Encontre o melhor compromisso para a amostra entre o feixe de dano e o sinal químico gravado em projeções química12,13,17.
Nota: Para gravar o máximo sinal químico nas imagens filtradas, use a intensidade máxima do feixe. No entanto, um teste de irradiação deve ser realizado antes de qualquer análise para verificar se há quaisquer alterações à amostra do efeito do feixe de elétron. Para fazer isso, calcule a dose de elétrons durante a gravação da série de inclinação. Além disso, um teste de vontade pode ser feito comparando uma imagem antes e uma imagem após a experiência. - Use o modo EFTEM do software de gravação para calcular mapa 2D químico usando o método de três-windows e verificar se é gravado um sinal químico suficiente.
Nota: O software grava três imagens filtradas; os dois primeiros são utilizados para estimar o fundo da imagem do terceiro.- No software, selecione o elemento químico sob investigação e sua borda de ionização. Defina a largura da janela de energia e o tempo de exposição. Gravar as imagens e depois calcular o mapa químico usando uma lei de poder extrair o fundo. Em um ambiente de 32 bits com 512 x 512 pixels, o mínimo sinal é aproximadamente 300-400 contagens por pixel gravadas em uma imagem de química.
- Defina o ângulo de inclinação de amostra com a eucentric de altura e verificar o ângulo de inclinação mínima, ou seja,-70 ° ou menos e máxima, ou seja, + 70 ° ou mais.
- Levar a amostra para ser analisado volta para exibir e gravar uma imagem (esta será a imagem antes de aquisição). Então grave a série inclinada de imagens filtradas, utilizando software apropriado.
Nota: Os plugins de tomografia computadorizada EFTEM dedicados pode gravar várias séries de inclinação ao mesmo tempo. Isto significa que, em cada ângulo de inclinação, podem ser gravadas várias imagens sucessivas. A primeira imagem pode ser uma imagem filtrada centralizada na perda nula e esta imagem é uma imagem típica do brilhante-campo. As imagens de pré-bordas e, em seguida, a imagem do post-borda do primeiro elemento químico são seguidas pelas imagens pré- bordas e pós-borda imagem do segundo elemento químico. A sucessão dos elementos químicos é dado pela sua borda selecionada de ionização.- Na gravação EFTEM inclinação software series, selecione a largura de cada janela de energia e seu tempo de exposição, e em seguida, o máximo e mínimo, incline o passo angular de inclinação e ângulo. Para um acordo entre o número de imagens da série de inclinação e o tempo de exposição total da amostra para o feixe de elétrons, usar uma etapa de inclinação de 4°, ou seja, 51 imagens por série de inclinação entre ± 71 °; no entanto, um pequeno passo de inclinação pode ser escolhido se a amostra não degradar debaixo da trave.
- Para cada elemento químico, grave três séries de inclinação de imagens filtradas para calcular a projeção química usando o método de três janelas. Para quantificar o desvio natural da amostra em cada ângulo de inclinação enquanto gravava as imagens filtradas (a amostra pode permanecer em determinados ângulos de inclinação para mais de 1 min), a primeira imagem pode ser uma imagem filtrada na zero perda de sinal para que a última imagem gravada será um até via imagem formada por todos os elétrons em todas as energias. Essas duas imagens podem ser usadas para calcular o mapa de espessura da amostra. Portanto, para observar a distribuição química de dois elementos em cada ângulo de inclinação, gravar 7 imagens filtradas (1 zero perda, 3 para o primeiro elemento químico, 3 para o segundo elemento químico) e 1 imagem filtrada (no total, 8 séries de inclinação gravados).
3. alinhamento e reconstrução da série Tilt
- Alinhe as três imagens filtradas correspondente a cada elemento químico para cada ângulo de inclinação e calcular o mapa químico usando um plugin de18 de15,EFTEMTJ especializado do ImageJ. No software ImageJ, use o caminho arquivo | Abra e selecione os arquivos correspondentes às imagens filtro série de inclinação. Abrir todas as três séries de inclinação filtrada: dois pre-borda e um pós-borda.
- Abra o plugin EFTEMTJ dedicado. Clique em + | Imagem ou pilha e selecionar a série de inclinação que já está aberta.
- Na tabela que aparece, preencha a mudança de energia para cada série de inclinação, ou seja, a energia em que cada série de inclinação foi gravada. Também, preencha a fenda de largura, ou seja, as janelas de energia. Preencha o "Tempo de exposição" de cada imagem filtrada. Verifique se todas as séries de inclinação três mapeamento. Clique em próximo.
- Escolheu a primeira imagem como a imagem de referência e clique em aplicar. Clique em próximo: aparece uma imagem de visualização do alinhamento proposto. Verificar visualmente que o 3 imagens gravadas com o mesmo ângulo de inclinação são bem sobrepostas (nenhuma mudança entre as imagens deve ser observada).
Nota: Este protocolo foi realizado na versão 0.9 do plugin EFTEMTJ. Neste momento, as imagens filtradas gravado at o mesmo ângulo de inclinação estão alinhados. - Selecione na janela do EFTEMTJ, as imagens correspondentes para o fundo e a bordaquímica. Selecione o modelo de extração de sinal como podere, em seguida, clique em criar mapa. No ImageJ, selecione arquivo | Salve e encontrar o caminho para salvar este último arquivo.
Nota: A série de inclinação do mapa químico é obtida. Obter mais informações sobre como usar o plugin estão disponíveis online. - Repita o passo 3.1 para todas as séries de inclinação química.
- Alinhe a série de inclinação zero-perda usando uma versão do software a Imod19 lançado em 2009 para alinhar a série de inclinação. O software permite que o aplicativo dos alinhamentos calculados em uma série de inclinação para outra série de inclinação.
Nota: O software de alinhamento escreve sobre os arquivos de disco contendo todos os deslocamentos aplicados a cada imagem. O procedimento de alinhamento usando Imod20 é revisado em outro lugar e não está dentro do escopo deste artigo. - Use o alinhamento calculado para a série de inclinação zero-perda e aplicá-lo para a série de inclinação química calculado anteriormente.
Nota: Nesta versão do software, é possível alterar o arquivo de série de inclinação zero-perda com um arquivo de série química inclinação preservando o nome do arquivo e aplicando os deslocamentos calculados anteriores. Caso contrário, para o software, o arquivo terá o mesmo nome, o mesmo número de imagens do mesmo tamanho, mas ele não conterá zero perda de imagens, mas imagens de químicas. - Quantificar o desvio Cruz correlacionando a primeira imagem gravada, ou seja, centro na perda zero e o último (a imagem não filtrada). A amostra pode passar vários segundos em cada ângulo de inclinação, enquanto todas as imagens filtradas são registradas. Durante este tempo, a amostra flutua naturalmente uma pequena quantidade.
- No software ImageJ, clique no arquivo | Abra e selecione a zero perda alinhada incline a série e, em seguida, abrir o químico mapas alinhado à série de inclinação.
- Clique em Editar | Cor | Mesclagem de canais. Selecione o arquivo correspondente ao zero perda para a cor vermelha, o primeiro elemento químico para o verde e o segundo elemento químico para azul, nessa ordem. Desmarque a opção Criar compostos e verificar Manter imagem de origem. Uma pilha é criada em cada ângulos de inclinação para todas as imagens gravadas.
- Clique em Plugins | Alinhar os planos RGB21. Vermelho é a imagem de referência. Selecione verde e usando as setas, se sobrepõem sobre aquele vermelho. Clique em next e repita para todos os ângulos.
- Clique em Editar | Cor | Separação de canais e a pilha RGB será dividida em três pilhas: vermelho correspondente à perda zero e verde e azul correspondente aos mapas de químicos com a tração corrigida. Clique no arquivo | Salvar para salvar a série de inclinação.
- Clique em Plugins | Tomoj22,23 , para selecionar o arquivo de formulário de ângulo de carga. Porque todas as séries de inclinação já estão alinhadas, navegar diretamente para a reconstrução. Calcular os volumes de perda nula, bem como os volumes químicos, usando algoritmos de reconstrução, como arte, SIRT, OS-arte, etc.
Nota: É recomendável usar um algoritmo iterativo para a reconstrução dos volumes químicas. Usando este software, é possível reconstruir os volumes usando o GPU. - Uma vez que todos os volumes são calculados, use a opção de Mesclar canais para aplicar cores diferentes para os volumes obtidos e se sobrepõem a eles em um único volume, para obter o mapa 3D de químico.
4. 3D modelagem e quantificação
- Binarize o volume ZL reconstruído, selecionando o nível de cinza correspondente, que será o volume Obtido em branco (em 8 bits, a intensidade é 255) e preto (em 8 bits, a intensidade é 0). No ImageJ, use a opção "selecionar threshold". Selecionar todos os pixels correspondentes a amostra (em uma imagem BF, os pixels mais escuros correspondem à amostra massa) e fazer um volume onde a amostra é branca e o vácuo é preto.
Nota: O volume de perda nula fornece informações morfológicas da amostra analisada, ou seja, a forma e o tamanho da amostra. - Dividir o volume binário de zero perda por 255 e obter um volume onde as intensidades dentro da amostra são 1 e em outros lugares são 0. Este é o volume normalizado.
- Multiplique o volume normalizado por cada um dos volumes calculados químicos (passo 4.1) para obter um volume onde as intensidades dentro da amostra correspondem às informações químicas, e estas intensidades são 0 em outro lugar.
Nota: A informação química é derivada da amostra e, portanto, excluem-se todos os artefatos. - No ImageJ, calcular o histograma do volume químico e importar os valores do histograma em um software tabulate.
- No software tabulate, exclua a linha com uma contagem de assalto de intensidade de 0 (esta linha corresponde ao vácuo).
- Em uma nova coluna, calcule a proporção de cada intensidade do volume. Dividir a contagem de cada intensidade pela soma de todas as acusações e multiplique-o por 100.
- Em uma nova coluna, calcule a proporção correspondente à intensidade do volume total adicionando incrementalmente a proporção atual dos Condes, calculado anteriormente com a proporção anterior.
Nota: Nos volumes químicos, as intensidades altas correspondem às informações químicas. No entanto, as intensidades são o ruído no volume alto e baixo. O limite é criado selecionando as intensidades mais altas. - Conhecendo a concentração relativa do elemento químico da amostra calculado a partir do espectro de ENGUIAS, selecione as intensidades de assalto. Iniciar a partir de 255 (se existente) e diminuir a intensidade correspondente à concentração do elemento químico.
- Para encontrar a intensidade mais baixa, correspondente à concentração química, navegue até a coluna onde a proporção de intensidade correspondente foi calculado o volume total, o 100% normalmente corresponde à intensidade de 255. Extracto de 100%, a proporção relativa calculada do elemento químico (a partir do espectro de ENGUIAS): o resultado irá corresponder à intensidade mínima no limiar. Desta forma, são obtidos volumes binarized químicas, onde os voxels correspondem ao elemento químico com a intensidade de 255 e todo o resto são 0. Repita o procedimento para o segundo elemento e obter dois volumes binarized químicas.
- Sobrepõem-se os volumes de químicos binarized usando a opção de Mesclar canais e atribuir uma cor diferente para cada volume de elemento tornar-se um volume RGB.
Nota: Pela sobreposição de dois volumes de binarized químicos, voxels que estão sobrepostas, que pertencem a ambos os elementos químicos (comuna voxels) e voxels que não pertencem a nenhum dos elementos químicos (enciclopédia voxels) são destacadas. Por exemplo, os volumes de químicos binarized de vermelho e verde criam comuna voxels que são amarelas. - Transformar o volume RGB no volume de 8 bits; as cores terão diferentes intensidades de cinza. Usando a opção threshold, selecione os voxels que pertencem a ambas as espécies químicas (amarelas no volume RGB). Em seguida, usando a mesma opção de limiar, selecione os voxels que não pertencem a qualquer elemento químico (eles têm intensidades menores do que os voxels selecionou anteriormente). Não selecione o vácuo com intensidade 0.
- Normalize os volumes de voxels a comuna e o volume de voxels a enciclopédia. Multiplicar os volumes da enciclopédia voxels por volumes de química e, em seguida, subtrair o volume de outro químico.
Nota: Isto calcula o elemento químico em cada voxel que tem a mais alta intensidade. - Adicione os volumes de voxels que pertencem e os voxels que não pertencem ao volume do elemento químico que possui a maior intensidade nos voxels.
Nota: Deste modo, cada voxel comuna ou enciclopédia voxel é diferenciado e alocado para o volume do elemento químico que tem a maior intensidade em que voxel. Isso pode ser realizada pela opção "Calculadora de imagem":
- Para quantificar o número de voxels que formam a amostra, importe os volumes segmentados para o software de processamento de superfície especializado, como uma segmentação de dados 3D. Em seguida, multiplique o volume de um voxel em nm3 para obter o volume da amostra em 3D.
- Usando a opção Find Edges , quantificar os voxels formando a superfície da amostra e multiplicar-se com a área de voxel em nm2 para obter a superfície da amostra.
- Calcule a área de superfície específica dividindo a superfície da amostra pela massa da amostra.
Nota: A massa da amostra pode ser estimada usando a densidade teórica da amostra. Em geral, a área de superfície específica calculada pela ET é 10 a menos do que a superfície específica calculada por métodos dedicados como N2 adsorção dessorção. - Para calcular a distribuição de tamanho de poros, use o binarized volume da zero perda (o volume BF). O volume de binário da reconstrução BF está dilatado usando o 3D Toolkit/morfológicos dilatar plugin 3D até que todos os poros são cobertos e então erodido usando o 3D Toolkit/morfológicos corroer 3D quantas vezes dilatadas. Em seguida, o volume obtido é multiplicado pelo volume invertido do volume BF binarized, como resultado do volume de distribuição de poros que pode ser visualizado usando um software de processamento de superfície dedicada.
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Resultados
Um exemplo da aplicação do presente protocolo é mostrado na referência13. Tomografia computadorizada EFTEM foi usada para a análise de suportes de catalisador de alumina de titania. Para melhorar a atividade catalítica da fase ativa do MoS2 nanopartículas, em aplicações como hidrodessulfurização (HDS), é importante que titania é preponderante na superfície de apoio e em contato com a fase ativa. É sabido que titania tem uma superfície específica menor do...
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Discussão
O objetivo deste trabalho é descrever como obter mapas químicos 3D usando tomografia computadorizada EFTEM. Este protocolo é completamente original e foi desenvolvido pelos autores.
Tomografia computadorizada EFTEM conforme descrito aqui tem várias desvantagens: amostras de (i) só que são resistentes ao feixe de elétrons podem ser analisadas, devido ao tempo de exposição longo necessário para a obtenção de imagens filtradas. (ii) tomografia computadorizada EFTEM é sensível o contraste de difra...
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Divulgações
Os autores não têm nada para divulgar.
Agradecimentos
Nós estamos gratos ao Ministério francês do ensino superior e pesquisa, convenções Industrielles de formação par la Recherche (CIFRE) e IFP Nouvelles de energias pelo apoio financeiro.
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Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| JEOL 2100f | JEOL | Microscópio eletrônico | |
| Tridiem Gatan Imaging Filter (GIF) | Gatan | Post colum filtro de energia | |
| Micrografia digital | Gatan | Software | |
| Gatan EFTEM tomografia plugin | Gatan | Software dedicado para gravar séries de inclinação filtrada para EFTEM tomograohy | |
| Tomoj | Plug-in Imagej http://www.cmib.fr/en/download/softwares/ | Software livre desenvolvido pelo Currie Institute em Paris, França para tomografia eletrônica | |
| EFTEM-Tomoj Plug-in | Imagej http://www.cmib.fr/en/download/softwares/ | Software livre desenvolvido pelo Currie Institute em Paris, França, para imagens EFTEM | |
| Imod | http://bio3d.colorado.edu/imod/ | Software livre desenvolvido pela Universidade do Colorado, EUA para tomografia eletrônica | |
| Imagej | https://imagej.nih.gov/ij/ | Software livre desenvolvido pelo National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland, EUA para tratamento de imagens | |
| Mesclar canais | https://imagej.net/Color_Image_Processing | Função em Imagej permitindo dar cores diferentes aos volumes enquanto eles são sobrepostos | |
| 3D Slicer | https://www.slicer.org/ | Software livre desenvolvido por um grande consórcio liderado por Ron Kikinis, Harvard Medical School, Boston, MA, SUA | |
| Chimera | https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/ | Software livre desenvolvido pelo Resource for Biocomputing, Visualization, and Informatics da Universidade da Califórnia, San Francisco, para segmentação de dados, cuatificação e visualização de modelos 3D | |
| de suporte de catalisador | de alumina de sílicaAmostra IFPEN | preparada para eleboração deste protocolo | |
| suporte de alumina titânia do catalisador | Amostra IFPEN | preparada para eleboração deste protocolo | |
| álcool | |||
| água | |||
| Au nanopartículas de 5 nm | BBI Solutions | ||
| Holey carbn film 200 mesh microscopia grade | Agar | ||
| Septrómetro EDX | Oxford Instruments |
Referências
- Frank, J. Electron Tomography - Methods for Three-Dimensional Visualization of Structures in the Cell. , Springer-Verlag. New York. (2006).
- Midgley, P. A., Dunin-Borkowski, R. E. Electron tomography and holography in materials science. Nat. Mater. 8, 271-280 (2009).
- Carenco, S. The core contribution of transmission electron microscopy to functional nanomaterials engineering. Nanoscale. 8 (3), 1260-1279 (2016).
- Radon, J. Uber die Bestimmung von Funktionen durch ihre Integralwerte langs gewisser Mannigfaltigkeiten. Akad. Wiss. 69, 262-277 (1917).
- Radermacher, M. Radon transform techniques for alignment and three-dimensional reconstruction from random projections. Scanning Microscopy. 11, 171-177 (1997).
- Roiban, L., Sorbier, L., Pichon, C., Pham-Huu, C., Drillon, M., Ersen, O. 3D-TEM investigation of the nanostructure of a δ-Al2O3 catalyst support decorated with Pd nanoparticles. Nanoscale. 4 (3), 946-954 (2012).
- Georgescu, D., Roiban, L., Ersen, O., Ihiawakrim, D., Baia, L., Simon, S. Insights on Ag doped porous TiO2 nanostructures: a comprehensive study of their structural and morphological characteristics. RSC Adv. 2 (12), 5358(2012).
- Shakeri, M., Roiban, L., Yazerski, V., Prieto, G., Gebbink, M. J. M. G., de Jongh, P. E., de Jong, K. P. Engineering and Sizing Nanoreactors To Confine Metal Complexes for Enhanced Catalytic Performance. ACS Catal. 4 (10), 3791-3796 (2014).
- Midgley, P. A., Weyland, M. 3D electron microscopy in the physical sciences: the development of Z-contrast and EFTEM tomography. Ultramicroscopy. 96 (3-4), 413-431 (2003).
- Ersen, O., Florea, I., Hirlimann, C., Pham-Huu, C. Exploring nanomaterials with 3D electron microscopy. Mater. Today. 18 (7), 395-408 (2015).
- Lepinay, K., Lorut, F., Pantel, R., Epicier, T. Chemical 3D tomography of 28nm high K metal gate transistor: STEM XEDS experimental method and results. Micron. 47, 43-49 (2013).
- Roiban, L., Sorbier, L., Pichon, C., Bayle-Guillemaud, P., Werckmann, J., Drillon, M., Ersen, O. Three-Dimensional Chemistry of Multiphase Nanomaterials by Energy-Filtered Transmission Electron Microscopy Tomography. Microsc. Microanal. 18 (05), 1118-1128 (2012).
- Roiban, L., Sorbier, L., Hirlimann, C., Ersen, O. 3 D Chemical Distribution of Titania-Alumina Catalyst Supports Prepared by the Swing-pH Method. ChemCatChem. 8 (9), 1651-1657 (2016).
- Egerton, R. F. Electron Energy-Loss Spectroscopy in the Electron Microscope. , Springer. (2011).
- Messaoudi, C., Aschman, N., Cunha, M., Oikawa, T., Sorzano, C. O. S., Marco, S. Three-Dimensional Chemical Mapping by EFTEM-TomoJ Including Improvement of SNR by PCA and ART Reconstruction of Volume by Noise Suppression. Microscopy and Microanalysis. 19 (6), 1669-1677 (2013).
- Pettersen, E. F., Goddard, T. D., Huang, C. C., Couch, G. S., Greenblatt, D. M., Meng, E. C., Ferrin, T. E. UCSF Chimera-A visualization system for exploratory research and analysis. Journal of Computational Chemistry. 25 (13), (2004).
- Roiban, L., Ersen, O., Hirlimann, C., Drillon, M., Chaumonnot, A., Lemaitre, L., Gay, A. S., Sorbier, S. Three-Dimensional Analytical Surface Quantification of Heterogeneous Silica-Alumina Catalyst Supports. ChemCatChem. 9 (18), 3503-3512 (2017).
- EFTEM-TomoJ. , Available from: http://www.cmib.fr/en/download/softwares/EFTEM-TomoJ.html (2018).
- Kremer, J. R., Mastronarde, D. N., McIntosh, J. R. Computer visualization of three-dimensional image data using IMOD. J Struct Biol. 116 (1), 71-76 (1996).
- The IMOD Home Page. , Available from: http://bio3d.colorado.edu/imod/ (2018).
- Landini, G. Align RGB planes. ImageJ. , Available from: https://ImageJ.net/Align_RGB_planes (2018).
- Messaoudi, C. TomoJ. , Available from: http://www.cmib.fr/en/download/softwares/TomoJ.html (2018).
- MessaoudiI, C., Boudier, T., Sorzano, C., Marco, S. TomoJ: tomography software for three-dimensional reconstruction in transmission electron microscopy. BMC Bioinf. 8 (1), 288(2007).
- Saxton, W. O., Baumeister, W., Hahn, M. Three-dimensional reconstruction of imperfect two-dimensional crystals. Ultramicroscopy. 13 (1-2), 57-70 (1984).
- Gatan, Inc. Quantum Energy Filters High Throughput Spectrometers. , Available from: http://www.gatan.com/products/tem-imaging-spectroscopy/gif-quantum-energy-filters (2018).
- Gatan, Inc. Direct Detection 16-Megapixel Camera. , Available from: http://www.gatan.com/products/tem-imaging-spectroscopy/k2-direct-detection-cameras (2018).
- Direct Electron, LP. DE-Series Cameras. , Available from: http://www.directelectron.com/products/de-series (2018).
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