CAS OpenIR  > 中科院上海应用物理研究所2011-2020年
同步辐射红外3D谱学显微及应用
林乐诚
Subtype硕士
Thesis Advisor陈敏
2020-06-01
Degree Grantor中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所)
Keyword同步辐射 红外显微谱学 高分辨率光谱学 断层图像处理
Abstract随着科学研究与生产需要,红外光谱已经成为材料科学、考古学、生物化学以及医药学等研究中广泛应用的重要分析手段之一。红外光谱技术通过红外光与待测样品的分子键作用,获得物质的空间光谱信息,但传统实验室光源受到其亮度等因素的限制很难获得样品的微区信息,这在很大程度上限制了对于影响样品性能的关键信息的研究。同步辐射红外光源具有光源点尺寸小、高准直性、高亮度的特点,将其作为红外显微镜的光源可以轻松地聚焦到衍射极限而依然可以获得高信噪比等优点的同步辐射红外光谱,因此同步辐射红外光谱能够实现微米级的空间分辨,在微观领域获得传统光源难以采集到的光谱信息,从而测量到样品内部的微小变化。基于点扫描的同步辐射红外三维显微光谱技术是一种非破坏性的技术。它基于同步辐射红外光谱学,以点扫描方式采集样品的三维空间红外显微光谱信息,再通过重构算法重建样品的成分的三维空间分布。基于点扫描的同步辐射红外三维显微光谱技术轻松克服了投影信息重叠、无法区分样品非常接近的特征峰等问题,能够获得待测样品内部空间任意一点的光谱信息,除了对重构物质进行定性及量化的分析外,还增加了多角度、全方位的三维空间观察与分析,从而更深入的理解样品的微观物理、化学机制等信息。本文介绍了三维同步辐射红外谱学显微的原理及重构算法,主要包括解析算法与统计迭代算法。解析算法为滤波反投影FBP算法,统计迭代算法则包括有序子集期望最大化(OSEM)算法、基于线性权重与惩罚二次函数的正侧化最大似然(PML-Hybrid)算法、基于惩罚二次函数的有序子集正侧化最大似然(OSPML-Quad)算法等。FBP算法需要完全角度投影数据重构,而统计迭代算法则不需要完全角度投影数据完成重构。本文以MiTeGen小环、小鼠卵细胞、羽枝作为重构样品开展研究,分析解析算法与统计迭代算法对样品的成分重构的结果。文本的结构以及主要内容分为四章,如下:第一章是绪论。主要介绍了红外光谱学的原理及应用,重点介绍了同步辐射红外显微光谱学和三维红外光谱学并简述其研究背景,针对目前的三维红外光谱学的限制,提出基于点扫描的同步辐射红外三维显微光谱学方法。第二章介绍了同步辐射红外CT显微谱学原理。详细介绍基于点扫描的同步辐射红外三维显微光谱学方法的实验原理,简述重构算法的重构原理与优缺点,并以MiTeGen小环为样品,采用OSPML-Quad算法重构其酰胺Ⅱ(1490 cm~(-1)),分析重构的酰胺Ⅱ的三维空间分布。本章最后分析了FBP算法、OSEM算法、PML-Hybrid算法以及OSPML-Quad算法重构MiTeGen的酰胺Ⅱ的结果。论文第三章研究了生物材料的同步辐射红外CT显微光谱优化与应用。首先讨论了小鼠卵细胞的同步辐射红外光谱与其核酸、酰胺Ⅰ、脂质以及酰胺A的同步辐射红外mapping光谱;利用FBP算法、OSEM算法、PML-Hybrid算法重构了核酸的三维空间结构分布并进行了比较。采用PML-Hybrid算法重构了小鼠卵细胞的酰胺Ⅰ、脂质以及酰胺A。还选取了斑鸠羽枝作为实验样品,讨论了羽枝的同步辐射红外光谱,以及羽枝的酰胺Ⅱ、酰胺Ⅰ、脂质、酰胺A的同步辐射红外mapping光谱;采用FBP算法以完全角度投影数据重构了酰胺Ⅰ,以及OSEM算法、PML-Hybrid算法以不完全角度投影数据重构酰胺Ⅰ,比较了三种重构方法获得的重构图像质量。针对OSEM、PML-Hybrid这两种算法做了优化,选取最优的迭代次数,分析了不同算法重构的酰胺Ⅰ重构结果;最后采用PML-Hybrid算法对羽枝的酰胺Ⅱ、脂质、酰胺A等进行了重构,并对重构结果进行了分析。论文的第四章是总结与展望。总结了本文的研究内容和结果,提出了基于点扫描的同步辐射红外三维显微光谱技术的不足及未来的研究方向。
Pages67
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/32507
Collection中科院上海应用物理研究所2011-2020年
Affiliation中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所)
First Author Affilication中国科学院上海应用物理研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
林乐诚. 同步辐射红外3D谱学显微及应用[D]. 中国科学院大学(中国科学院上海应用物理研究所),2020.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
林乐诚.pdf(1772KB)学位论文 开放获取CC BY-NC-SAApplication Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[林乐诚]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[林乐诚]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[林乐诚]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.