수학적 방법으로 X선 이미지를 나노 수준으로 선명하게 만듭니다.

국제 협력을 통해 연구자들은 이전에 가능했던 것보다 훨씬 더 높은 품질의 3차원 X선 이미지를 생성하는 방법을 개발했습니다. 이 기술은 소위 X선 나노단층촬영을 이용한 3D 이미징에 사용됩니다. 연구원들의 접근 방식은 수학과 계산 과학의 전문 지식을 활용합니다.

“우리의 연구는 X선 광학뿐만 아니라 이미지를 재구성하는 데 사용되는 수학에도 한계가 있음을 보여줍니다”라고 Lund University의 수학 연구원인 Marcus Carlsson은 말합니다.

새로운 방법은 크기가 20나노미터까지 매우 작은 구조를 구별할 수 있습니다. 이에 비해 인간의 머리카락 두께는 80,000~100,000나노미터입니다.

높은 이미지 해상도 덕분에 세포 수준에서 신체의 개별 세부 사항을 연구하는 것이 가능합니다. 현재 연구에서는 새로운 방법을 사용하여 이미지 해상도가 약 3배 향상되었습니다. 시냅스, 미토콘드리아 및 기타 세포하 구조와 같은 매우 미세한 구조가 3차원으로 표시되었습니다.

Marcus Carlsson은 연구의 수학적, 알고리즘적 측면에서 주도적인 역할을 했습니다. 그는 세련된 이미징 방법의 기반이 되는 최적화 접근 방식을 개발했습니다.

나노 규모로 구조를 이미징할 때 연구자들은 일반적으로 X선과 완전히 다른 기술, 즉 전자 현미경을 사용합니다. 단점은 이 기술을 사용하여 검사할 재료를 3차원 이미징을 위해 매우 얇은 조각으로 절단해야 한다는 것입니다. 전자현미경은 매우 높은 수준의 세부 묘사를 제공하지만 재료에 영구적인 손상을 초래할 수도 있습니다.

대용량 데이터

대신 X선 기술을 사용하면 나노 크기에서 훨씬 더 큰 샘플을 검사하고 먼저 절단하지 않고도 3차원 이미지를 생성할 수 있습니다. 그러나 중요한 과제는 이러한 검사를 통해 생성된 엄청난 양의 데이터에 포함된 모든 정보를 추출하는 것이라고 Marcus Carlsson은 지적합니다. 이것이 바로 수학과 계산 과학이 도움이 될 수 있는 부분입니다.

“더 나은 수학적 모델과 최적화 알고리즘을 사용하면 동일한 유형의 측정 데이터에서 훨씬 더 많은 정보를 추출할 수 있습니다. 새로운 방법은 생물학적 이미징과 연구자가 재료를 3차원적이고 비파괴적으로 연구하려는 다른 분야 모두에서 가능성을 열어줍니다.”라고 Marcus Carlsson은 말합니다.