この技術は、あらゆるスキルレベルのユーザーが高性能TEM研究にアクセスできるようにするために開発されました。さらに、科学の進歩には複数の研究者の共同作業が必要であるため、大規模で複雑なデータセットを共有および分析するための効率的なプラットフォームが研究を成功させるために不可欠であり、in situ研究はTEMをリアルタイムのナノラボに変換し、研究者が材料の成長特性を制御する動的なナノスケールプロセスを探求できるようにします。in-situTEM研究の最大の課題の1つは、サンプルの固有の挙動からビーム照射効果を分離することです。
正確な電子線量の測定と追跡は不可欠ですが、線量管理ソフトウェアがなければ、総線量または臨界線量ではなく電子線量率しか測定できません。 複雑なTEMワークフローでは、大規模なデータセットが生成され、それぞれの画像に合わせて手動でアライメントおよびインデックスを作成する必要があります。この時間のかかるプロセスでは、イメージング条件やサンプル環境の調整などの重要な情報が失われ、分析と再現性が複雑になる可能性があります。実験中に生成された画像とメタデータを収集し、データが豊富な検索可能なタイムラインにインデックスを付けるマシンビジョンワークフローを開発しました。
計算および画像分析アルゴリズムは、画像間の変数を計算し、補正を適用し、隠れた傾向を特定できます。新しいメタデータを計算、同期、および各画像にインデックスを作成することで、マルチモーダル分析が突然新しい可能性になります。例えば、ゼオライト画像における正確な累積線量および線量率情報は、数千の画像にわたるサンプル損傷の定量的評価を可能にする。
私たちは、結果をアクセス可能で解釈可能にし、実験の再現性を向上させることにより、in-situTEMの機能を推進し続けます。このソフトウェアは、in-situTEM実験をより簡単に、より豊富な情報にするために、歴史的に困難であった特定のアプリケーションを対象としたワークフロー駆動型モジュールを開発するためのプラットフォームです。
