Waiting
Processando Login

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Biology
Click here for the English version

Biology

Neutronradiografi og computertomografi af biologiske systemer ved Oak Ridge National Laboratory's højfluxisotopreaktor

Published: May 7, 2021 doi: 10.3791/61688
Automatic Translation
*1, *2,3,4, *5, 6, 6, 1,7, 8, 1,9, 1, 9,10, 1
1Neutron Scattering Division, Oak Ridge National Laboratory, 2College of Veterinary Medicine, The University of Tennessee, 3UT-ORNL Graduate School of Genome, Science and Technology, The University of Tennessee, 4Integrity Laboratories, 5Environmental Sciences Division, Oak Ridge National Laboratory, 6Department of Cell & Molecular Medicine, Rush Medical College, Rush University, 7Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge National Laboratory, 8Electrification and Energy Infrastructures Division, Oak Ridge National Laboratory, 9Now at Second Target Station Project, Oak Ridge National Laboratory, 10Neutron Technologies Division, Oak Ridge National Laboratory
* These authors contributed equally

Summary

Dette manuskript beskriver en protokol for neutronradiografi og computertomografi af biologiske prøver ved hjælp af en CG-1D-strålelinje med høj fluxisotopreaktor (HFIR) til måling af et metalimplantat i et rottelårben, en muselunge og et urteagtigt planterod/jordsystem.

Abstract

Neutroner er historisk blevet brugt til en bred vifte af biologiske anvendelser, der anvender teknikker såsom småvinkel neutronspredning, neutronspinekko, diffraktion og uelastisk spredning. I modsætning til neutronspredningsteknikker, der opnår information i det gensidige rum, måler dæmpningsbaseret neutronbilleddannelse et signal i det virkelige rum, der løses i størrelsesordenen titusinder af mikrometer. Princippet om neutronbilleddannelse følger Beer-Lambert-loven og er baseret på måling af bulkneutrondæmpningen gennem en prøve. Større dæmpning udvises af nogle lette elementer (især hydrogen), som er hovedkomponenter i biologiske prøver. Kontrastmidler såsom deuterium, gadolinium eller lithiumforbindelser kan bruges til at forbedre kontrasten på samme måde som det gøres i medicinsk billeddannelse, herunder teknikker som optisk billeddannelse, magnetisk resonansbilleddannelse, røntgen og positronemissionstomografi. For biologiske systemer er neutronradiografi og computertomografi i stigende grad blevet brugt til at undersøge kompleksiteten af det underjordiske planterodnetværk, dets interaktion med jord og dynamikken i vandflux in situ. Desuden er bestræbelser på at forstå kontrastdetaljer i dyreprøver, såsom blødt væv og knogler, blevet undersøgt. Dette manuskript fokuserer på fremskridtene inden for neutronbioimaging såsom prøveforberedelse, instrumentering, dataindsamlingsstrategi og dataanalyse ved hjælp af High Flux Isotope Reactor CG-1D neutronbilleddannelsesstrålelinjen. De førnævnte evner vil blive illustreret ved hjælp af et udvalg af eksempler inden for plantefysiologi (urteagtig plante / rod / jordsystem) og biomedicinske anvendelser (rottelårben og muselunge).

Introduction

Princippet om neutronradiografi (nR) er baseret på dæmpning af neutroner gennem det stof, de krydser. I modsætning til røntgenstråler, der spredes af et atoms elektronsky, kan neutroner absorberes eller spredes af kernen. Neutroner er følsomme over for lette grundstoffer, såsom hydrogen (H), og kan derfor anvendes til røntgenfotografering af biologiske anvendelser såsom dyr 1,2,3,4,5,6,7 eller humant væv 8,9 og jord-/rodsystemer under jorden 10,11,12,13,14 ,15. Neutronbilleddannelse er en komplementær teknik til røntgenbilleddannelse, som er i stand til at detektere tunge grundstoffer16,17,18. Dæmpningsbaseret nR styres af de lineære dæmpningskoefficienter for materialerne i prøven og af prøvens tykkelse, som beskrevet i Beer-Lambert-loven, der siger, at den transmitterede stråle er direkte proportional med mængden af materiale og banelængden gennem materialet. Således kan transmittansen, T, beregnes som:

Equation 1(1)

hvor I 0 og I er henholdsvis indfaldende og transmitterede stråleintensiteter; μ og x er henholdsvis den lineære dæmpningskoefficient og tykkelsen af en homogen prøve. Dæmpningskoefficienten μ er givet ved:

Equation 2(2)

hvor σ er prøvens neutrondæmpningstværsnit (både spredning og absorption), ρ er dens densitet, NA er Avogadros tal, og M er dens molære masse.

Kontrast i radiografi af biologiske prøver ved hjælp af lavenergineutroner (dvs. energier under 0,5 eV) skyldes hovedsagelig en ændring i densiteten af H (for en fast prøvetykkelse). Dette skyldes sandsynligheden for interaktion mellem en neutron og H-kernen, som er større end med andre kerner, der er til stede i biologiske prøver, og det faktum, at H-atomets tæthed er afgørende, da det er det mest rigelige atom i biologiske prøver.

Siden sine tidlige stadier er nR og neutroncomputertomografi (nCT) blevet brugt i vid udstrækning til materialer og tekniske applikationer 19,20,21,22,23. De første demonstrationsforsøg med neutronfølsomhed over for H i biologiske prøver begyndte i midten af 1950'erne24 med målinger af planteprøver. Arbejdet fortsatte gennem 1960'erne med for eksempel radiografi af en menneskelig kiste25 eller rotter26, hvor brugen af kontrastmidler, såsom gadoliniumoxid (Gd2O3), blev undersøgt. Desuden blev det antaget, at kontrast i humant tumorvæv versus normalt væv skyldtes en lokal stigning i H-indhold. Under disse indledende forsøg blev det konkluderet, at øget neutronflux og rumlig opløsning ville forbedre kvaliteten af nR og sandsynligvis ville øge dens popularitet som en komplementær teknik til industrielle eller biomedicinske anvendelser. De seneste undersøgelser omfatter nR- og nCT-målinger udført på kræftvævsprøver1 og sektioner af dyreorganer 2,3,27 til biomedicinske og retsmedicinske anvendelser.

Beliggende på Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, er High Flux Isotope Reactor (HFIR) en kraftig neutronkilde, der producerer neutroner ved fissionsreaktion. Disse neutroner har energier i størrelsesordenen 2 MeV og "afkøles" i reaktorpuljen ved kinetiske reaktioner med tungt vand for at nå energier i størrelsesordenen 100-300 eV. Optimeringen af et neutroneksperiment, hvad enten det er spredning eller billeddannelse, starter med forståelsen af neutronkilden og strålelinjeegenskaber såsom dens stråleintensitet, energifordeling og effekten af baggrund (hurtige neutroner, forsinkede neutroner, gammastråler). I HFIR-kølestyrehallen, hvor billedstrålelinjen er placeret, "afkøles" neutroner yderligere ved kinetiske interaktioner med en flydende H-moderator. De transporteres derefter i et buet styresystem væk fra kildens synsfelt, hvilket eliminerer hurtige neutroner og gammaforurening. Som illustreret i figur 1 er CG-1D neutronbilleddannelsesstrålelinjen28,29 placeret på en kold guide, hvilket indebærer, at neutronenergiområdet varierer fra nogle få meV til nogle få titalls eV (i dette tilfælde de tilsvarende anvendelige neutronbølgelængdeområder fra 0,8 til 10 Å) med en flux i området 107 n / (cm2∙s) ved prøvepositionen. Et motoriseret blænde-/diffusorsystem definerer billeddannelsesinstrumentets pinholegeometri. Neutroner rejser en afstand på 6,59 m i et helium (He) fyldt flyverør med aluminium (Al) vinduer i hver ende. Flyrør bruges til at transportere neutroner, samtidig med at luftspredningen begrænses, således at tabet i stråleintensitet er minimalt. Til de målinger, der er beskrevet i dette manuskript, er diffusoren lavet af et 1 mm tykt 50 nm aluminiumoxid (Al2O3) nanopulver indkapslet i en Al-beholder. Diffusoren reducerer stråleartefakterne, der kommer fra neutronguiden (som forstørres af pinhole-geometrien i en billedstrålelinje), ellers er skarpe vandrette og lodrette intensitetsudsving synlige i røntgenbilledet, og normalisering af dataene bliver udfordrende.   Til de eksperimenter, der er illustreret her, omdannes neutroner til lys ved hjælp af et 25 μm tykt lithium-6 fluorid/zinksulfidfosfor (6LiF/ZnS:Ag).

Optimering af kollimation afhænger af prøve-til-detektor-positionen, den krævede rumlige opløsning og anskaffelsestid. Når prøven sidder et par cm væk fra scintillatoren, giver høje kollimationer (L / D over 800, hvor L er afstanden fra pinhole-åbningen med diameter, D og detektoren) bedre rumlig opløsning på bekostning af neutronflux. Lav kollimation (L / D under 800) foretrækkes til in situ dynamiske undersøgelser, når tidsopløsning har forrang for rumlig opløsning. For målingerne beskrevet i dette manuskript var L/D og rumlig opløsning henholdsvis ca. 355 og 75 μm. Den tidsmæssige opløsning varierede afhængigt af signal-støj-forholdet (SNR). Prøven blev placeret så tæt på scintillator som muligt for at reducere geometrisk forvrængning såsom sløring. Oversættelses- og rotationstrin er tilgængelige for at indstille prøven tæt på detektorerne og udføre computertomografi (CT). CG-1D tilbyder tre typer detektorer: en ladningskoblet enhed (CCD) med 2048 pixels x 2048 pixels med en pixelhøjde på 13.5 μm, en videnskabelig komplementær metaloxid halvlederdetektor (sCMOS) med 2560 pixels x 2160 pixels med en pixelhøjde på 6.5μm og en mikrokanalpladedetektor (MCP)30,31 med 512 pixels x 512 pixels med en pixelstørrelse på 55μm. Spredte neutroner absorberes med ~5 mm tykt borgummi for at beskytte detektorchippen mod at se neutroner. Denne absorption genererer gammastråler, der kan stoppes af bly (Pb) placeret mellem borgummiet og detektoren. Hver detektor er optimeret til forskellige synsfeltopløsninger (FOV) samt rumlige opløsninger og tidsopløsninger. Til måling af rottelårben og muselunger blev CCD-detektoren brugt til sin store synsevne (~ 7 cm x 7 cm) og rimelige rumlige opløsning på ca. 75 μm. Planterod/jordsystemets nCT blev udført med sCMOS, da målet var at erhverve nCT'er så hurtigt som muligt på bekostning af FOV (som var begrænset til ~ 5 cm x 4,2 cm); Således led rumlig opløsning åbenbart. I disse detektorer omdannes neutroner enten til lys eller en alfa-partikel til detektionsformål. Rotation af prøven omkring sin lodrette akse og erhvervelse af røntgenbilleder i på hinanden følgende rotationsvinkler muliggør erhvervelse af nCT. Den 3-dimensionelle volumetriske gengivne model af prøven under undersøgelse opnås ved at bruge den interne iMARS3D python-baserede Jupyter filtreret-back-projection (FBP) notebook, pyMBIR eller en kommerciel software, alt beskrevet nedenfor.

Endelig opsamles neutroner, der ikke har interageret med prøven eller detektoren, i en strålestopposition ca. 1 m nedstrøms fra detektorsystemet for at minimere baggrundsstøj. CG-1D bjælkestoppet er 0,75 m bredt, 0,5 m højt og 35 mm tykt og lavet af B4C i epoxy. Strålestoppet er forstærket med 10 mm 95% beriget lithiumcarbonat (6Li2CO3) i en brandsikker epoxy, hvor neutronstrålen rammer, med et hulrum foret med 6Li, bly (Pb) og stål designet til at indeholde den høje hastighed af sekundære gammastråler. Bjælkestoppet er direkte fastgjort til bjælkelinjens stålafskærmningsvæg. Et fotografi af CG-1D-strålelinjen er vist i figur 2.

Tre rekonstruktionssoftware blev brugt til at rekonstruere de tre eksperimentelle data i henholdsvis 3D. Musens lungeprøve rekonstruktion blev udført ved hjælp af Octopus32, en kommerciel rekonstruktionssoftware, der bruger FBP. Octopus-software sidder på en server-pc og kan bruges til at rekonstruere data indsamlet ved beamline. En rekonstruktionssoftware, der hedder iMARS3D, er tilgængelig på CG-1D. Det er baseret på open source-koden TomoPY33 med tilføjede funktioner såsom automatiseret vippekorrektion, efterbehandlingsfiltre osv. iMARS3D omfatter forbehandling af dataene (subtraktion af baggrund og støj), beskæring, medianfiltrering (for at korrigere for gammaangreb og døde pixels), automatiseret korrektion af stråleintensitetsudsving og korrektion af prøvehældning. Når sinogrammer er oprettet, er yderligere databehandling såsom fjernelse og udjævning af ringartefakter en mulighed. De forskellige trin i rekonstruktionen gemmes på analyseserveren (og flyttes senere i den delte mappe med forslag), mens de endelige 2D-udsnit straks gemmes i den delte mappe med forslag. Rottelårbenet blev rekonstrueret ved hjælp af iMARS3D. Planterod/jordprøven blev forbehandlet ved medianfiltrering af dataene ved hjælp af TomoPY efterfulgt af hældningsaksekorrektion ved hjælp af Pythons SciPy-bibliotek.  Rekonstruktionen blev udført ved hjælp af en python-pakke udviklet internt kaldet pyMBIR (bygget ved hjælp af kerner fra ASTRA-værktøjskassen34), som implementerer en række tomografiske algoritmer fra baseline FBP til avancerede modelbaserede iterative rekonstruktionsteknikker35, der kan opnå rekonstruktioner af høj kvalitet fra ekstremt sparsomme og støjende neutrondatasæt. Alle gengivne volumener baseret på ovennævnte rekonstruktionsværktøjer er repræsenteret i dæmpningskontrast. Al visualisering blev udført ved hjælp af den kommercielle visualiserings-, segmenterings- og dataanalysesoftwarepakke AMIRA36.

Dette manuskript har til formål at demonstrere proceduren for anvendelse af neutronbilleddannelse (nR og nCT) ved HFIR CG-1D-strålelinjen. Denne undersøgelse illustrerer også de nuværende state-of-the-art nR- og nCT-kapaciteter til biologiske prøver, specifikt en muselunge, en rotteknogle og planterods- / jordsystemer. Musens lunge blev valgt for at illustrere komplementariteten af neutroner til måling af lungevævet, mens røntgenstråler er mest følsomme over for knogler. Knogleprøven, en rottelårben, havde et titaniumimplantat (Ti), hvilket illustrerer kontrasten mellem knoglen og metallet og muligheden for at se grænsefladen mellem knogler og metal (hvilket er vanskeligt at måle med røntgenstråler, da metaller stærkt dæmper dem4). Endelig illustrerer planterodsvandsystemet nCT's tredimensionelle (3D) evne til at måle rod-/jordsystemer in situ. Det viser desuden fordele / ulemper ved at bruge nR til biologiske prøver. Denne metode kan åbenbart sikkert bruges til at måle vanddynamikken i et planterodssystem, men kan ikke betragtes som en billeddannelsesteknik for levende dyr eller mennesker på grund af de risici, der er forbundet med strålingseksponering, hvilket begrænser undersøgelser til enten (døde) mus eller patologilignende målinger, hvor f.eks. en vævsprøve resekteres fra en patient (dyr eller menneske) og fremstilles ved fiksering, før den måles i en neutronstråle.

Protocol

1. Instrumentopsætning (se figur 3, afsnit 3)

  1. Åbn et terminalvindue på beamline-computeren, skriv css, og tryk derefter på Enter for at starte brugergrænsefladen.
  2. Hvis den ikke åbnes som standard, skal du vælge indstillingen Brugerstart under fanen Menu for at åbne EPICS-billedgrænsefladen (Experimental Physics and Industrial Control System).
  3. Brug den første fane (kaldet Forslag / Kamera / SE-enhed) i grænsefladen til at vælge strålelinjeoptikken ved at klikke på Optik-knappen ved siden af Kamera / detektorer, dvs. pinhole-blændestørrelsen og åbningen af spaltesystemet ved at klikke på Slits-knappen .
  4. Bolt rotationstrinnet på XY-trinnene, hvor prøven skal placeres, og placer detektoren (sCMOS eller CCD).
    1. For CCD- eller sCMOS-detektoren skal du vælge objektivet med den forstørrelse, der giver den ønskede rumlige opløsning og brændvidde, i samråd med instrumentteamet. Brug først lys til at fokusere kameraet ved enten at flytte detektoren tættere på eller længere væk fra spejlet eller ved manuelt at indstille objektivet til en fast detektorposition. Fokuser billedet på neutronscintillatorens placering.
    2. For CCD'en eller sCMOS-detektoren finjusteres linsefokus med neutroner ved hjælp af en neutronabsorberende opløsningsmaske37 placeret mod detektorscintillatoren. Indsaml successive røntgenbilleder ved hjælp af forskellige indstillinger (dvs. forskellige detektorpositioner fra spejlet automatiseret ved at flytte detektormotoren i EPICS).
    3. Sammenlign røntgenbilleder ved at evaluere linjepar i ImageJ/Fiji39 eller et lignende billedsoftwareværktøj.
  5. Hvis det er relevant, fastgøres prøven i en egnet beholder (Al-beholder og/eller Al-tung folie), og prøven anbringes på rotationstrinnet så tæt som muligt på detektoren. Afskærmning af detektor og udstyr ved hjælp af afskærmning af neutron (borgummi) og gamma (Pb-klodser).
  6. Mål afstanden mellem prøve og detektor, og fjern prøven. Udskift den med opløsningsmasken for at evaluere pixelstørrelsen ved prøveposition i denne strålelinjekonfiguration. Brug en kendt funktionsdimension til at evaluere antallet af pixel på tværs af funktionen for at bestemme pixelstørrelsen.
  7. Flyt prøven på rotationstrinnet.
  8. Brug EPICS-grænsefladen og fanen Juster prøve til at justere prøven med neutronstrålen ved at tage successive hurtige (ms til 1 s) røntgenbilleder, mens prøven bevæger sig, indtil den er i fuld visning af detektoren. Gem eksempeljusteringsfilen som en .csv fil, der genbruges, før CT-scanningen starter.
  9. Før du starter CT-scanningen, skal du bruge den automatiske CT-justeringskontrol (under fanen Justering ) til at kontrollere, at prøven forbliver i synsfeltet i forskellige vinkler ved at vurdere røntgenbilleder, da de genereres i forskellige prøveretninger med strålen.

2. Prøveforberedelse og dataindsamlingsstrategi

BEMÆRK: Dyreprøveprotokollerne blev godkendt af University of Tennessee's Institutional Animal Care and Use Committee for muselungen og Rush University Medical Center Institutional Animal Care and Use Committee for rottelårbenet.

  1. Rotte lårben
    1. Implantat Ti6Al4V stænger (1,5 mm diameter og 15 mm længde) i lårbenene på hanrotter af Sprague-Dawley, og placer dem inden for det intramedullære rum gennem de distale lårbenskondyler.
    2. Ofre rotterne efter 12 uger, og høst lårbenene. Fjern alt blødt væv (hvilket bidrager til neutrondæmpning), og frys lårbenene med implantater i saltvandsgennemblødt gasbind. Nedsænk 2-tommers firkantede gazesvampe helt i fosfatbufret saltvand (PBS), og pakk hver prøve helt ind i disse gennemblødte svampe (se materialetabellen).
    3. Optø lårbenene til stuetemperatur til røntgenbaserede mikroCT-scanninger38, før de transporteres i frossen tilstand til HFIR.
      1. Før nCT skal du rethaw prøven og bringe den til stuetemperatur på HFIR Biohazard Safety Level 2 (BSL2) laboratoriet placeret tæt på CG-1D neutronbilleddannelsesstrålelinjen. Når prøven er ved stuetemperatur, pakkes den ind i kraftig Al-folie og anbringes i en Al-cylinder.
      2. Placer cylinderen lodret på rotationstrinnet ved strålelinjen, og scan lårbenet ved strålelinjen ved stuetemperatur fra 0 til 360° med en trinvinkel på 0,25°. Få hver røntgenbillede i 50 s.
        BEMÆRK: I betragtning af dødtid for rotationstrinnens bevægelse og overførsel af hvert røntgenbillede fra CCD til dataindsamlingscomputeren var scanningens samlede tid ca. 24 timer.
    4. Når nCT er afsluttet, og prøven er godkendt til at blive fjernet fra strålelinjen, skal du bringe prøven tilbage til BSL2-laboratoriet, fjerne indeslutningen, og genfryse prøven for at bevare den til yderligere eksperimentelle målinger.
  2. Mus lunger
    1. Resekter lungevæv fra en død mus, der anvendes til eksperimenter, der ikke er relateret til denne undersøgelse. Prøven fastgøres i en opløsning af 70% ethanol før neutronforsøgene.
    2. Pak vævet ind i kraftig Al-folie og transporter det fra BSL2-laboratoriet direkte til CG-1D-strålelinjen. Indsæt prøven i en Al-cylinder for dobbelt indeslutning og for at bevare prøvepositionen i strålen under nCT-scanningen.
    3. Placer prøven tæt på CCD'en, og udfør scanningen natten over ved stuetemperatur.
      BEMÆRK: Hvert røntgenbillede var 150 s, og rotationstrinvinklen var 0,5°, fra 0 til 182°. Den samlede tid til scanningen var omkring 16 timer.
  3. Urteagtig planterod/jordsystem
    BEMÆRK: Som med andre biologiske prøver er plantejordsystemer begrænsede i størrelse på grund af den stærke dæmpning af brint, især vand i jorden eller planterødder. Frø eller ramets kan plantes i beholdere (Al eller kvarts - begge med lave neutrondæmpningstværsnit), eller en mere moden plante kan transplanteres i en beholder.
    1. Udgrav og omplant omhyggeligt en lokal urt, der vokser på stedet (her morbærgræs (Fatoua villosa (Thunb.) Nakai) i en Al-beholder med tværsnit på 2,38 cm x 2,58 cm, en højde på 6,3 cm, en vægtykkelse på 0,055 cm og indeholdende rent sand (SiO2).
    2. Skyl plantens rødder med deioniseret vand, og vis dem forsigtigt i Al-beholderen, mens du fylder beholderen med en opslæmning af vådt sand.
      BEMÆRK: Ved påfyldning af beholdere med jord er det vigtigt at bruge våd jord, da tør jord vil adskille sig efter partikelstørrelse og skabe teksturartefakter i beholderne12,13.
    3. Efter plantning måles plantesystemets mættede vægt, og plantesystemet vejes hver dag for at vurdere vandforbruget. Påfør vand enten på jordens øverste overflade eller gennem en port eller et hul i bunden af beholderen ved hjælp af et rør eller en sprøjte.
      BEMÆRK: Her blev plantesystemet placeret på en vægt, og vand blev påført toppen hver dag for at erstatte det daglige vandforbrug baseret på vægt. Vand kan tilbageholdes før billeddannelse for at reducere jordens vandindhold og forbedre kontrasten i rødderne.
    4. Formere plantesystemet i et vækstkammer på stedet med kontrolleret temperatur og lys12. Vedligehold plantesystemet i 1 uge før billeddannelse for at muliggøre akklimatisering af plantens rod til Al-beholderen.
      BEMÆRK: Når billeddannelsen begynder, må du ikke vande planten.
    5. Udfør nCT-scanningerne på ~1,75 timer hver, og scan kontinuerligt over en periode på 2,5 dage for at kortlægge dynamiske 3D-ændringer i jord- og plantevandindhold. For disse målinger skal du reducere den rumlige opløsning til et par hundrede μm til fordel for tidsopløsning (dvs. hurtigere anskaffelsestid for hver projektion).
      BEMÆRK: Hver CT-scanning blev udført med en rotationsvinkel på 0,93° og en anskaffelsestid på 10 sek. pr. projektion. I forbindelse med dette manuskript præsenteres kun den første CT-scanning.

3. Dataindsamling

BEMÆRK: Dataindsamlingssystemet hos CG-1D bruger EPICS-softwaren40. EPICS er udviklet til at guide den eksperimentelle protokol og minimere menneskelige fejl; Denne grænseflade gennemgår logisk de forskellige nødvendige trin forud for måling af en prøve, som illustreret i figur 3.  EPICS-dataindsamlingsprotokollen er som følger (figur 3). Den venstre sektion indeholder en status for det igangværende eksperiment sammen med motorpositioner og eksperimentdetaljer (eksempeloplysninger, forslagsnummer og teammedlemmer). Hvert eksperiment er knyttet til et forslagsnummer og et eller flere eksempler. Forslagsoplysninger såsom teammedlemmer og valgt eksempelnavn er også tilgængelige i højre side (første fane med navnet "Forslag/kamera/prøvemiljøenhed"). Den midterste sektion bestod af det aktuelle røntgenbillede med en dynamisk skalabjælke på siden sammen med status- og logoplysninger under billedet.

  1. Vælg den første EPICS-fane med titlen Forslag / Kamera / SE-enhed. Klik på knappen Skift forslag eller prøve . Vælg det projektnummer og eksempel-id# , der skal måles, på listen over forslag (venstre) og stikprøven (højre), der har erstattet den forrige fane.
  2. Brug tilbagepilen til at vende tilbage til hovedgrænsefladen i EPICS. Vælg den detektor , der skal bruges (sCMOS eller CCD), ved at vælge en af de fire tilgængelige detektorer (Andor CCD, Andor sCMOS, SBIG CCD eller MCP) på listen Kamera/detektorindstilling .
    BEMÆRK: SBIG CCD bruges til test af instrumentet og kan ignoreres for nærværende manuskript.
  3. Vælg det rotationstrin, der skal bruges, i afsnittet Eksempelmiljøenhed .
    1. Klik først på Rotationstrin (CT-scanning) på listen Prøvemiljøenhed . Vælg derefter et af rotationstrinnene (som svarer til det eksempel, der skal scannes).
  4. Til sidst skal du vælge dataindsamlingstilstand nederst på fanen. I dette tilfælde skal du vælge den første mulighed, White Beam.
    BEMÆRK: Erhvervelsesmåden er enten hvid stråle (der tager hele neutronbølgelængdeområdet) eller monokromatisk ved CG-1D-strålelinjen.
  5. Vælg den anden EPICS-fane med titlen Juster eksempel. Skriv et eksempelfilnavn, og tryk på Enter. Gentag processen for undermappens navn.
    BEMÆRK: EPICS-grænsefladen er programmeret til automatisk at gemme data i de korrekte eksperimentelle mapper, som den interne rekonstruktionssoftware bruger til at producere 2-dimensionelle (2D) skiver af det 3D-objekt, der undersøges. Den anden fane, Juster prøve, tillader justering af prøven ved hjælp af røntgenbilleder, der kun er få sekunder, da disse røntgenbilleder ikke senere bruges til databehandling og analyse. Når alle motorer er placeret korrekt, kan deres positioner gemmes i et .csv filformat; således har hver prøvejustering sin tilsvarende .csv fil, der kan kaldes tilbage for at placere prøverne til CT-scanninger på et senere tidspunkt.
  6. Spring over justeringen af de tre motorer, dvs. antag, at prøven er justeret og klar til CT. Vælg en ønsket anskaffelsestid, og klik på knappen Tag hurtige billeder . Indsaml en række røntgenbilleder med forskellige anskaffelsestider for at evaluere SNR.
  7. Åbn ImageJ/Fiji; Træk og slip de forskellige røntgenbilleder. Afbild en profil, der går fra prøven til et åbent område; evaluere SNR.
  8. Hvis der er indstillet flere prøver på XY-trinnet (flere rotationstrin, hver for en prøve), skal du registrere hver prøveposition efter justering og gemme dataene som .cvs-fil ved at klikke på knappen Gem i en fil .
  9. Vælg den tredje EPICS-fane med titlen Indsaml data for at konfigurere CT-scanningsparametrene. Skriv et filnavn på den første skrivbare linje, og tryk på Enter. Gentag for undermappens navn.
    BEMÆRK: Layoutet af fanen Indsaml data afhænger af valget af en række tidsforløbne røntgenbilleder (ingen SE) eller CT-scanninger (valg af rotationstrin) i den første fane.
  10. I afsnittet Juster prøve ved hjælp af den gemte fil skal du vælge den fil, der tidligere registrerede prøvemotorpositionerne (trin 1.8). Brug de senest gemte filer til at gennemse de senest gemte eksempeljusteringsfiler. Klik på Juster ved hjælp af fil for at få prøven til at gå tilbage på plads i neutronstrålen.
  11. Beregn antallet af fremskrivninger, der kræves til CT baseret på Nyquists prøveudtagningssætning. Beregn antallet af pixel på tværs af prøvens vandrette dimension, og gang med 1,5 for at opnå antallet af nødvendige projektioner for at opfylde Nyquists prøveudtagning.
  12. Indtast rotationsstartvinklen (normalt 0°), rotationsslutvinklen (normalt 180°), rotationstrinstørrelsen, antallet af billeder pr. trin (normalt indstillet til 1) og eksponeringstiden for hvert billede. Start CT-scanningen ved at klikke på knappen Indsaml data.

4. Rekonstruktion af volumen og databehandling/analyse

BEMÆRK: Alle CG-1D-softwareværktøjer til datanormalisering, rekonstruktion og analyse er tilgængelige på ORNL-facilitetens Python-lager og på facilitetens analyseservere. Til 2D-målinger kan forbehandling udføres ved hjælp af Jupyter Python notebooks41. En illustration af en notesbog findes i figur 4. Man kan indlæse og forhåndsvise deres data, før man vælger et område af interesse uden for prøven, der bruges til at normalisere til 1 (eller 100%) transmission enhver stråleudsving. Disse notesbøger kan tilpasses hver måling, hvilket gør forbehandling til en ligetil indsats. Desuden kan 2D-analyse udføres i den samme notesbog, såsom sporing af kinetiske ændringer (dvs. vandoptagelse i en prøve) i en prøve gennem tiden.

  1. Log på Linux-analyseserveren ved hjælp af brugernavnet og adgangskoden. Åbn webbrowseren, og skriv jupyter.sns.gov.
  2. Åbn python Jupyter-notesbogen med navnet iMARS3D. Kør de første par linjer i koden (som indlæser de nødvendige værktøjer til at køre iMARS3D). Indlæs data, fladt og mørkt felt. Kontroller, at alle tre datasæt er indlæst korrekt.
  3. Fortsæt med at beskære dataene, filtrere (efter behov), normalisering (med automatiseret prøvehældningskorrektion) og volumetrisk rekonstruktion (en lang proces). Gem dataene i projektmappen Delt. Når du har tændt AMIRA36, som også er tilgængelig på facilitetsanalyseserverne, skal du indlæse de rekonstruerede skiver i softwaren og fortsætte med visualisering, yderligere filtrering og analyse.

Representative Results

Figur 5A er et fotografi af et repræsentativt rottelårben af samme størrelse som det målte; Figur 5B,C viser nCT af en rottes lårben med Ti-implantatet. Figur 5B viser lårbenets falske farvedæmpningsbaserede nCT, mens figur 5C repræsenterer et diagonalt snit gennem knoglen med samme orientering som i figur 5B for at afsløre Ti-implantatet (i gråskala), der ligner en røntgenmedicinsk CT. Dette implantat interagerer ikke så meget med neutroner som knoglematerialet; Således er dens dæmpning minimal, og den ser mørkere ud (dvs. mindre dæmpende) end den omgivende knogle. Trabekulær knogle, som er til stede i lårbenets medullære rum, er tydeligt synlig i den proksimale ende af prøven (røde pile i figur 5B).

Figur 6A,B viser repræsentative fotografier af den ethanolfikserede muselunge i to forskellige positioner, der anvendes til nCT for at demonstrere neutroners evne til at detektere bløddelsprøver. Det rekonstruerede volumen af muselungen opnået fra nCT er vist i figur 6C,D, placeret på samme måde som figur 6A,B. Et snit gennem højre lungelap er illustreret i figur 6E. På trods af prøvens relativt lille størrelse demonstreres neutronfølsomheden tydeligt ved påvisning af lungestruktur ved ~75 μm rumlig opløsning. Som forventet er dæmpningsområdet ret bredt, med en stor del svarende til en lav til medium neutrondæmpning, da lungerne har en svampelignende struktur, der indeholder luft.

Figur 7A viser et fotografi af planteprøven, mens figur 7B repræsenterer den falske farvevolumetriske gengivelse af planterod/jordsystemet i en rektangulær Al-beholder (som ikke er synlig, fordi Al for det meste er gennemsigtig for neutroner). Sammenlignet med de tidligere datasæt er SNR som forventet fattigere, da dataene blev indsamlet hurtigere for at spore de dynamiske bevægelser af vandoptagelse i roden i 3D over 2,5 dage. Således blev hver CT-scanning optimeret til at blive målt inden for et ~ 1.75 timers vindue. På trods af dårlig SNR er rodsystemet i jord tydeligt synligt i de lodrette snit af prøven, der er vist i figur 7C, D i falsk farve.

Figure 1
Figur 1: Skematisk tegning af HFIR CG-1D neutronbilleddannelsesstrålelinjen. Billedstrålen defineres af blændesystemet, der definerer en keglestrålegeometri. Strålen transporteres via et He-fyldt flyrør med stråleskrabere for at fjerne uønskede omstrejfende neutroner. En boret gummiforing inde i flyrøret reducerer baggrunden fra nabobjælkelinjer. Forkortelser: HFIR = højfluxisotopreaktor; Han = helium; L = afstand fra pinhole-åbningen med diameter, D og detektoren. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 2
Figur 2: CG-1D neutronbilleddannelsesanlægget ved højfluxisotopreaktoren. Fotografiet viser, forrest fra højre mod venstre, flyverørene, prøveområdet og strålestoppet. Neutronstrålen kommer fra højre side af fotografiet. Flyrøret er underskrevet af de videnskabelige og industrielle forskningsmiljøer, der bruger instrumentet. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 3
Figur 3: EPICS-grænseflade. CG-1D EPICS-grænsefladen er opdelt i tre sektioner: statusafsnittet (venstre), visningsområdet (i dette eksempel et rårøntgenbillede af et messing nautisk solur) og parameterindgangen til 2D- og 3D-billeddannelse. Forkortelser: EPICS = eksperimentel fysik og industrielt kontrolsystem; 2D = todimensionel; 3D = tredimensionel. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 4
Figur 4: Et skærmbillede af en Jupyter-notesbog. Denne notesbog bruges til at få vist et sæt røntgenbilleder, før de normaliseres. I dette eksempel visualiseres det samme messing nautiske solur vist i figur 3 . Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 5
Figur 5: Rottelårben med titaniumimplantat. (A) Fotografi af et repræsentativt rottelårben. B) 3D-gengivet volumen af rottelårben opnået fra nCT. (C) Diagonal skive, der viser titanstangen inde i lårbenet. Røde pile viser den trabekulære knogle. Skalabjælkerne præsenteres af henholdsvis x- og y-akserne. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 6
Figur 6: Muselunge nCT . (A) og (B) Repræsentative fotografier af muselunge. (C) og (D) Dæmpningsbaseret 3D-gengivet musevolumen med samme positionering som (A) og (B). E) Repræsentativt snit gennem højre lungelap (D), der viser en lungestruktur opnået med en anden gradient af neutrondæmpning (for det meste lav dæmpning). Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 7
Figur 7: Neutroncomputertomografi og skiver gennem plantens rod/jord-system . (A) Fotografi af planteprøve. (B) 3D-gengivet volumen fra neutroncomputertomografi af planten, der viser stammen over jorden, og jordsystemet med vand (i rødt). (C) og (D) skæres gennem prøven vinklet for at vise stammen og rødderne i jorden (røde pile). Mørkere blå områder i jorden indikerer tilstedeværelsen af vand. Klik her for at se en større version af denne figur.

Discussion

Neutronradiografi og CT af biologiske prøver er lovende billeddannelsesteknikker, der supplerer røntgenbilleddannelse eller magnetisk resonansbilleddannelse. De kritiske trin i udførelsen af et neutronbilleddannelseseksperiment af en biologisk prøve er relateret til dens forberedelse og dens indeslutning ved strålelinjen. Optimering af et eksperiment er drevet af det videnskabelige spørgsmål, der skal besvares. Hvis videnskabsspørgsmålet kræver høj rumlig opløsning for at observere et fænomen, kræves der lange erhvervelsestider, og ulempen ved nCT (med synsfelt i cm-størrelse) er, at det tager timer at udføre en scanning. Dette skyldes hovedsagelig forskellen i den samlede neutronflux, der er tilgængelig på en reaktor sammenlignet med en synkrotronkilde, hvor røntgen-CT-scanninger kan tage sekunder til minutter for et par mm2 synsfelt. Selv om metoden kan anvendes på ex vivo-vævsprøver udtaget fra dyr, kan den ikke udvides in vivo til levende dyr eller mennesker på grund af strålingseksponeringsrisikoen (såsom gammastråler produceret af neutroner og neutroninteraktioner med atomerne i prøven). Det er dog velegnet til billeddannelse af interaktioner mellem planter, rod og jord (figur 7), såsom vandoptagelsesdynamik.

Fordelen ved at bruge hurtig nCT til plantedynamik er følsomheden over for H i vand og fraværet af strålingsskader på planten, i modsætning til røntgen CT. Desuden kan der observeres unik kontrast ved brug af neutroner i knogle-/metalprøver såsom et rottelårben, hvor metallet er relativt gennemsigtigt sammenlignet med det omgivende væv (figur 5), hvilket potentielt undgår metalartefakter induceret af røntgen CT39. Dyrevæv, såsom muselunge (figur 6), viser imponerende påvisning af blødt vævsstruktur, fordi neutroner er følsomme over for H, men rumlig opløsning er noget den begrænsende faktor i disse målinger. Kontrast tilvejebringes af de H-atomer, der er til stede i biologiske prøver19,39.

Med fremskridtene inden for nye teknikker såsom neutrongitterinterferometri og forbedringen af rumlig opløsning (nogle få mikrometer er for nylig blevet rapporteret42,43) kan neutronbilleddannelse tilbyde endnu nye kontrastmekanismer for biologiske væv med forbedret rumlig opløsning. Udforskningen af højere energi neutroner (for at muliggøre målinger af tykke prøver) lover også evnen til at måle større dele af et animalsk væv, såsom en intakt mus, hvilket giver endnu nye muligheder for biomedicinsk forskning.

Disclosures

Forfatterne har intet at afsløre.

Acknowledgments

En del af denne forskning udnyttede ressourcer på High Flux Isotope Reactor, der drives af ORNL, og sponsoreret af US Department of Energy, Office of Science, User Facilities, under kontrakt DE-AC05-00OR22725 med UT-Battelle, LLC. En del af denne forskning blev støttet af ORNL gennem Eugene Wigner Distinguished Staff Fellowship-programmet. Denne forskning blev også sponsoreret af DOE Office of Science, Office of Biological and Environmental Research. Rottelårbensprøver blev opnået fra eksperimenter udført i samarbejde med Dr. Rick Sumner ved Rush University Medical Center med finansiering opnået fra NIH (R01AR066562) og fra Orthopedic Research and Education Foundation-Smith og Nephew-prisen. Holdet ønsker at takke HFIR-supportholdene, der muliggør brugen af neutronspredningsstrålelinjerne.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Aluminum containers custom Made from aluminum plates or tubing (alternate is quartz), plant and mouse sample
Aluminum foil Fisher 01-213-100 Mouse lung sample containment
Deionized water or deuterium oxide Water or D2O can be used to enhance contrast, plant sample
Ethanol Fisher 04-355-223 Mouse lung sample
Gauze sponges CardinalHealth Fully submerged in phosphate-buffered saline (PBS) and used to wrap samples, rat femur sample
Growth chamber Conviron A1000 Any growth chamber or greenhouse with controlled conditions would work, plant sample
Laboratory balance Weighing plant system can be used to measure actual water content in the soils, plant sample
Pure silica sand US Silica Co. Flint#13 Pure SiO2 provides low neutron attenuation compared to soils, plant sample
Sprague-Dawley Rats Harlan Order Code: 002-US Rat femur sample
Titanium Rod Goodfellow TI007905 Rat femur sample

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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

Tags

Retraktion udgave 171 neutronradiografi neutroncomputertomografi reaktorkilde neutronbilleddannelse rekonstruktion af billeddata visualisering detektorer biologiske prøver
Neutronradiografi og computertomografi af biologiske systemer ved Oak Ridge National Laboratory's højfluxisotopreaktor
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Bilheux, H. Z., Cekanova, M.,… More

Bilheux, H. Z., Cekanova, M., Warren, J. M., Meagher, M. J., Ross, R. D., Bilheux, J. C., Venkatakrishnan, S., Lin, J. Y. Y., Zhang, Y., Pearson, M. R., Stringfellow, E. Neutron Radiography and Computed Tomography of Biological Systems at the Oak Ridge National Laboratory's High Flux Isotope Reactor. J. Vis. Exp. (171), e61688, doi:10.3791/61688 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter