蔡司首次将人工智能AI技术应用于3D X射线断层扫描重构中-自主发布-资讯-生物在线

蔡司首次将人工智能AI技术应用于3D X射线断层扫描重构中

作者:卡尔蔡司(上海)管理有限公司 2021-08-05T14:23 (访问量:3983)

人工智能和CT技术完美结合,为更好的成像质量和效率量身打造

众所周知,软件重构算法是X射线三维断层扫描成像技术的重要基础。好的CT产品除了硬件条件优秀以外,还应配备优秀的重构算法。蔡司Xradia X射线断层扫描成像技术历经20余年的发展,在硬件方面精雕细琢、软件重构算法方面精益求精,使得产品系统能够一直保持成熟稳定的品质,并赢得了广大用户的青睐。为了满足广大用户对图像质量和工作效率的追求,蔡司在 Xradia 3D X 射线显微镜 (XRM) 或 Context 微米CT系统上推出高级重构工具箱(ART),可在不牺牲图像质量下将扫描速度最多提高10倍或在相同速度下显著提高图像质量,将3D X射线断层扫描重构技术提升到一个新的高度。

蔡司3D X射线高级重构(ART)(链接:https://www.zeiss.com/microscopy/int/products/x-ray-microscopy/advanced-reconstruction-toolbox.html包括OptiReconDeepRecon Pro PhaseEvolve模块尤其最新推出的DeepRecon Pro PhaseEvolve模块采用了人工智能 AI)技术,相对于基于"滤波反投影"或标准的FDK 算法的传统重构算法,实现了成像速度和成像质量的显著提高。

蔡司DeepRecon Pro

蔡司 DeepRecon Pro 是一种基于AI的重构技术,可针对各种不同类型提供最多 10 倍的吞吐量或提升图像质量优势,节约了大量的扫描时间。它适用于半重复和重复样品的工作流程,也可用于单独的某个样品。用户友好的界面可以让用户体验“一键式”对机器学习网络模型进行自我训练,然后可将训练的模型应用于类似样品的重构中。


蔡司 DeepRecon Pro 用于陶瓷基复合材料 (CMC) 样品,在不牺牲图像质量的情况下实现 10 倍的速度提升。这为原位研究提供更高的时间分辨率。左图为标准重构(FDK):扫描时间9小时,3001个投影;中间图为标准重构(FDK):扫描时间53分钟,301个投影:右图为蔡司DeepRecon Pro:扫描时间 53 分钟,301 投影。


蔡司 DeepRecon Pro 用于2.5D半导体中介层封装,在不牺牲图像质量的情况下实现 4 倍的速度提升,DeepRecon Pro的重构结果依然能观察到1um左右的裂缝,信噪比显著提升。左图为标准重构(FDK):扫描时间2小时,1201个投影;中间图为标准重构(FDK):扫描时间30分钟,300个投影:右图为蔡司DeepRecon Pro:扫描时间 30 分钟,300 个投影。


蔡司 DeepRecon Pro 用于智能手表中的电池样品,相同的扫描时间下明显提升了图像质量,包括正极和负极材料图像质量都有明显提升。左图为标准重构;右图为蔡司DeepRecon Pro,扫描时间为6小时。


蔡司PhaseEvolve

蔡司PhaseEvolve 是一种针对重构数据的后处理算法,它通过软件算法对低密度材料拍摄过程中因相位衬度产生的边界效应进行处理,以改进的成像结果的衬度的均一性,便于后续数据分割更准确的定量分析,可节约大量定量分析的时间。


蔡司 PhaseEnvolve应用于药物粉末样品。高分辨率或低电压成像可导致材料固有的图像衬度被相位效应所遮盖。蔡司 PhaseEnvolve有效去除相位增强的边缘,以增强材料衬度并改善图像分割。 左图为标准重构;右图为PhaseEvolve重构。

ART模块适用范围:

蔡司高级重构工具箱改进了数据采集和分析的流程,加快决策速度,适用于如电子半导体的失效分析、地球科学、制药、电池、工程材料和4D原位实验等研究,尤其适用于4D 原位研究中进行的相同参数多次扫描测试的情况,图像质量和样品扫描速度的两难问题通过蔡司高级重构工具箱可以得到很好的解决。

作为蔡司高级重构工具箱ART 的首批用户之一,荷兰乌得勒支大学地球科学系 Markus Ohl 博士说:“蔡司 DeepRecon Pro 提供了基于AI和神经网络技术的简单而强大的应用,用户无需了解深度学习技术,能非常容易的实现基于深度学习的 X 射线断层扫描重构。”

蔡司OptiReconDeepRecon Pro PhaseEvolve模块都可在现有的蔡司 Xradia Versa 系列X射线显微镜 和Context CT上进行升级。蔡司客户体验中心已经安装升级就绪,欢迎感兴趣的新老用户们联系我们,体验基于AI技术高级重构功能带来的全新成像效果。

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