Author Spotlight: A Machine-Vision Approach to Transmission Electron Microscopy Workflows, ניתוח תוצאות וניהול נתונים

טכנולוגיה זו פותחה כדי להנגיש מחקרי TEM בעלי ביצועים גבוהים למשתמשים בכל רמות המיומנות. יתר על כן, התקדמות מדעית דורשת מאמצים משותפים של חוקרים מרובים, ולכן פלטפורמה יעילה לשיתוף וניתוח מערכי נתונים גדולים ומורכבים חיונית למחקר מוצלח אופרנדו ומחקרים באתרם הופכים TEM לננו-מעבדה בזמן אמת, ומאפשרים לחוקרים לחקור את התהליכים הדינמיים בקנה מידה ננומטרי השולטים בתכונות הגידול של חומרים. אחד האתגרים הגדולים ביותר במחקרי TEM באתרם הוא בידוד השפעות הקרנת הקרן מההתנהגות הפנימית של הדגימה.

מדידה ומעקב מדויקים אחר מינון אלקטרונים הם חיוניים, אך ללא תוכנה לניהול מינון, ניתן למדוד רק את קצב מינון האלקטרונים ולא את המינון הכולל או הקריטי זרימות עבודה מורכבות של TEM מייצרות ערכות נתונים גדולות שיש ליישר באופן ידני ולאנדקס לתמונות שלהן. בתהליך גוזל זמן זה, המידע המרכזי, כגון התאמות לתנאי הדמיה או לסביבת דגימות, עלול ללכת לאיבוד, מה שיסבך את הניתוח ואת יכולת השחזור. פיתחנו זרימת עבודה של ראיית מכונה כדי לאסוף ולאנדקס את התמונות והמטא-נתונים שהופקו במהלך ניסוי לתוך ציר זמן מועשר בנתונים וניתן לחיפוש.

אלגוריתמים חישוביים ואלגוריתמים לניתוח תמונות יכולים לחשב משתנים בין תמונות, להחיל תיקונים ולזהות מגמות נסתרות. על-ידי חישוב, סנכרון ויצירת אינדקס של מטא-נתונים חדשים לכל תמונה, ניתוח רב-מודאלי הופך לפתע לאפשרות חדשה. לדוגמה, מידע מדויק על המינון המצטבר וקצב המינון בתמונות הזאוליט מאפשר הערכה כמותית של נזקי הדגימה על פני אלפי תמונות.

אנו נמשיך לדחוף את היכולות של TEM באתרו על ידי הפיכת התוצאות לנגישות וניתנות לפירוש ושיפור יכולת השחזור של הניסוי. תוכנה זו היא פלטפורמה לפיתוח מודולים מונחי זרימת עבודה המכוונים ליישומים ספציפיים וקשים מבחינה היסטורית כדי להפוך ניסויי TEM באתרם לקלים יותר ועשירים יותר במידע.