国際共同研究により、研究者らはこれまで可能であったものよりも大幅に高品質な 3 次元 X 線画像を生成する方法を開発しました。この技術は、いわゆる X 線ナノトモグラフィーによる 3D イメージングに使用されます。研究者のアプローチは、数学と計算科学の専門知識に基づいています。
ルンド大学の数学研究者マーカス・カールソン氏は、「私たちの研究は、限界がX線光学系だけでなく、画像を再構成するために使用される数学にもあることを示しています」と語る。
新しい方法は、サイズが 20 ナノメートルまでの非常に小さな構造を識別できます。比較すると、人間の髪の毛の太さは 80,000 ～ 100,000 ナノメートルです。
高い画像解像度により、体内の個々の詳細を細胞レベルで研究することが可能になります。現在の研究では、新しい方法を使用することで画像の解像度が約 3 倍向上しました。シナプス、ミトコンドリア、その他の細胞内構造などの非常に微細な構造が 3 次元で見えるようになりました。
マーカス・カールソンは、研究の数学的およびアルゴリズム的側面で主導的な役割を果たしました。彼は、洗練されたイメージング手法の基礎となる最適化アプローチを開発しました。
ナノスケールで構造を画像化する場合、研究者は通常、X 線とはまったく異なる技術、つまり電子顕微鏡法を使用します。欠点は、この技術を使用して検査する材料を、3 次元イメージングのために非常に薄いスライスに切断する必要があることです。電子顕微鏡では非常に詳細な情報が得られますが、材料に永久的な損傷を与えることもあります。
大量のデータ
代わりに X 線技術を使用すると、はるかに大きなサンプルをナノスケールで検査することと、サンプルを最初に切断することなく 3 次元で画像化することの両方が可能になります。しかし、重要な課題は、これらの検査によって生成された膨大な量のデータに含まれるすべての情報を抽出することである、とマーカス・カールソン氏は指摘します。ここで数学と計算科学が役立ちます。
「より優れた数学的モデルと最適化アルゴリズムを使用すると、同じ種類の測定データから大幅に多くの情報を抽出できます。この新しい方法は、生物学的イメージングと、研究者が材料を三次元的かつ非破壊的に研究したいと考えている他の分野の両方で可能性を開きます」とマーカス・カールソン氏は述べています。
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