Способ рентгеновского исследования образца Российский патент 2024 года по МПК G01N23/83 G21K1/00 

Изобретение относится к технике исследования материалов с помощью рентгеновского излучения, а более конкретно к способу повышения контрастности изображения с ультравысоким (суб-пс) временным разрешением.

Известен микрофокусный источник рентгеновского излучения, снабженный системой терморегулировании блока фокусировки [1]. Недостатками устройства являются невозможность изменения положения фокуса относительно мишени и изменение размера фокусного пятна, а значит и размера рентгеновского источника. Кроме того, устройство не обеспечивает возможность проведения рентгеновской диагностики с временным разрешением, вплоть до суб-пс.

Известен источник рентгеновского излучения для проведения фазово-контрастной рентгенографии [2], в котором отношение количества рентгеновских фотонов, поступающих на детектор рентгеновского излучения, к общему количеству испущенных рентгеновских фотонов составляет 45% или более.

Недостатками устройства по патенту является отсутствие сигнала обратной связи для контроля размера источника, а также невозможность проведения рентгеновской диагностики с временным разрешением, вплоть до суб-пс. Недостатками устройства являются невозможность изменения положения фокуса относительно мишени, что не позволяет изменить размер фокусного пятна, а значит и размер рентгеновского источника. Устройство также не обеспечивает проведения рентгеновской диагностики с временным разрешением.

Также известен микрофокусный источник характеристических рентгеновских лучей для фазо-контрастных изображений, основанный на фемтосекундном волоконном лазере [3]. В статье описывается способ повышения контрастности изображения при рентгеновском исследовании образца, заключающийся в том, что лазерный импульс с помощью объектива фокусируют на поверхность мишени, установленной на позиционере, обеспечивающим изменение мишени в шести направлениях.

Основным недостатком устройства является невозможность автоматической корректировки положение мишени, что приводит к постепенному уменьшению уровня сигнала со временем за счет стачивания поверхности мишени лазерными импульсами. В свою очередь этот фактор вызывает нежелательное снижение контрастности изображения и пространственного разрешения при рентгеновском исследовании образца.

Кроме того, недостатком также является незначительный поток фотонов, а именно: 10⁸ фотонов/с в 2π по сравнению с 1.5*10⁹ фотонов/с в 2π, который достигается при использовании предлагаемого способа.

Технической задачей изобретения является увеличение контрастности изображения и пространственного разрешения при проведении исследования образцов, а техническим результатом повышение точности их исследования рентгеновским методом.

Решение поставленной технической задачи и достижение требуемого технического результата обеспечиваются в результате того, что в способе рентгеновского исследовании образца, заключающимся в том, что излучение высокочастотной фемтосекундой лазерной системы остро фокусируется на поверхность мишени, установленную на позиционере, обеспечивающим изменение пространственного положения мишени в шести направлениях, обеспечивают оптимизацию положения мишени относительно фокуса объектива путем компенсации неидеальности положения рабочей плоскости мишени относительно плоскости нормали падения лазерного луча, а также линейного тренда, возникающего из-за стачивания поверхности мишени при лазерной абляции, для чего оптическое изображение области фокусировки лазерного излучения, из которого выделяют составляющую второй гармоники, генерируемый на лазерно-индуцированной микроплазме с помощью цифровой камеры и спектрометра, направляют на управляющую ЭВМ, которая подает сигнал, сформированный на базе применения нейронной сети для корректировки положения мишени. При этом частота излучения высокочастотной фемтосекундой лазерной системы более 500 кГц.

В способе применяют нейронную сеть машинного обучения с подкреплением, которая базируется на алгоритме DQN-learning (Deep Q Network) - это безмодельный алгоритм обучения с подкреплением, в котором используется нейронная сеть для оценки Q-функции (упрощая, оценивает наиболее оптимальное действие, чем выше значение Q-функции - тем оптимальнее будет действие). На вход сети подается текущее состояние среды (интенсивность сигнала обратной связи и текущая координата), на выходе значение Q-функции для каждого возможного действия (движение вперед, движение назад, ожидание). Чем выше значение Q-функции, тем более «выигрышное» действие будет совершено - т.е. она более всего повышает уровень обратной связи (или оставляет его максимально высоким).

Существо предложенного изобретения поясняется схемой и графиками, представленными на фигурах.

Фиг. 1 - схема установки, в которой реализуется предлагаемый способ повышения контрастности изображения и пространственного разрешения при рентгеновском исследовании образца

Фиг. 2 - Схематичное изображение принципа работы алгоритма.

Фиг. 3 Динамика изменение количества регистрируемых сцинтилляционным детектором рентгеновских фотонов в секунду с включенными алгоритмами машинного обучения - МО (пунктирная линия) и с выключенными алгоритмами машинного обучения (сплошная линия). а) Динамика на масштабе 5 минут, б) увеличенная область графика а) сплошной линией показано уменьшение амплитуды сигнала из-за «стачивания» поверхности мишени и ухода фокуса с поверхности мишени, пунктирной линией показан неменяющийся уровень максимальной амплитуды сигнала.

Фиг. 4 Фото установки в рабочем состоянии.

Способ реализуют в установке (фиг. 1), содержащей фемтосекундную лазерную систему 1, изолятор Фарадея 2, дихроичное зеркало 3, полуволновую пластину 4, дихроичное зеркало 5, кварцевую пластину 6 и фотодетектор 7. За последним установлен расширитель пучка 8 и дихроичные зеркала 9 и 10, а также фокусирующий объектив 11 и - система поддува 12. На моторизированном трансляторе 13 установлена мишень 14. Рентгеновское излучение от мишени поступает на образец 15 и - рентгеновский детектор 16. Для контроля положения мишени 14 на моторизированном трансляторе 13 применен контроллер 17 шаговых двигателей, который подключен к управляющему компьютеру 18. Для направления части пучка излучения от дихроичного зеркала 10 применены зеркала 19 и 20. Далее в установке размещены: делитель пучка 21, фокусирующая линза 22, ПЗС камера 23, фокусирующая линза 24, дихроичные зеркала 25, 26, 27 и спектрометр 28. Кроме того, применяется пара контрольных ПЗС камер 29

Способ осуществляют следующим образом.

Излучение от выходного окна лазера 1 пропускают через изолятор Фарадея 2, который необходим для избегания обратного отражения лазерного пучка в тракте. Далее с помощью дихроичного зеркала 3 лазерный пучок направляют через управляющую поляризацией лазерного импульса полуволновую пластину 4 на зеркало 5. Излучение, отраженное зеркалом 5, поступает на тонкую кварцевую пластину 6, отщепляющую часть излучения на фотодетектор 7, который используется для контроля энергии лазерного импульса. За зеркалом 6 лазерный пучок проходит через расширитель пучка 8, увеличивающий его размер в 2 раза. Зеркало 9 заводит лазерный импульс на дихроичное зеркало 10, которое пропускает излучения на длине волны 515 нм и отражает излучение на длине волны 1030 нм. С помощью зеркала 10 лазерное излучение заводится в объектив 11 и далее поступает на установленную на моторизированном трансляторе 13 подвижную мишень 14, фокусируясь на ее поверхности. Перемещение мишени обеспечивается моторизированным транслятором 13, который дает возможность изменить положение мишени в шести направлениях.

В качестве мишени применен вращающейся и циклично перемещающийся по вертикали с постоянной скоростью медный цилиндр, боковая поверхность которого отполирована. С помощью системы поддува 12 мишень 14 обдувают либо сжатым воздухом, либо гелием, что позволяет уменьшить число аблированных частиц в области взаимодействия излучения с поверхностью мишени. Рентгеновский пучок, генерируемый на поверхности мишени лазерным импульсом, проходит сквозь исследуемый объект 15 и поступает на рентгеновскую камеру 16. Моторизированный транслятор 13 управляется контроллером шаговых двигателей 17. Данный контроллер подключен к управляющему компьютеру 18, который осуществляет полный контроль всей электронной компонентой данного устройства

На поверхности мишени 14 также генерируется вторая гармоника лазерного излучения (515 нм), которая собирается объективом 11 и с помощью зеркал 19 и 20 направляется на делитель пучка 21. Он делит излучение второй гармоника в соотношении ~ 50:50. Первая часть излучения с помощью линзы 21 фокусируется на матрицу ПЗС камеры 23. Вторая часть излучения с помощью линзы 24 и зеркал 25, 26 и 27 фокусируется в спектрометр 28. Длинное плечо (порядка 1 метра оптического пути) необходимо, чтобы пространственно разнести сигналы второй гармоники и люминесценции плазмы, генерируемой лазерном импульсом на поверхности мишени 14 - они имеют разную расходимость, а значит фокусируются в разных точках. Область взаимодействия лазерного импульса с поверхностью мишени 14 дополнительно визуально контролируется с помощью пары ПЗС камер 29. Сигналы с камеры 23 и спектрометра 28 (показаны штриховой линией) поступают на управляющий компьютер 18, с помощью которого осуществляется контроль всех операций устройства.

Разработанный программно-аппаратный комплекс нейронной сети основан на алгоритме DQN-learning Deep Q-Network (DQN) - это популярный алгоритм, используемый в обучении с подкреплением, который объединяет алгоритм Q-обучения с глубокими нейронными сетями, чтобы обучить агента оптимальным стратегиям действий в заданной среде. Окружение - это среда или объект (в нашем случае, текущие координаты и амплитуда сигнала обратной связи), на который воздействует Агент, в то время как Агент представляет собой алгоритм обучения с подкреплением. Процесс начинается с того, что Окружение отправляет свое начальное состояние (state=s) Агенту, который затем, на основании своих значений, предпринимает действие (action=а - либо движение, либо отсутствие действий) в ответ на это состояние. После чего Окружение отправляет Агенту новое состояние (state'=s') и награду (reward=r) Агент обновляет свои знания наградой, возвращенной окружением, за последнее действие и цикл повторится. Цикл повторяется до тех пор, пока не выполнятся условия окончания обучения (либо заданное количество действий, либо уровень ошибки достигает заданного значения). В DQN агент учится выбирать действия на основе максимального ожидаемого будущего вознаграждения, используя нейронную сеть для приближения функции Q-значений, которая представляет ожидаемое вознаграждение за выполнение действия в заданном состоянии. Нейронная сеть принимает текущее состояние на вход и выдает Q-значение для каждого возможного действия (Фиг. 2). Q-функция вычисляется по следующей формуле:

Q*(s_t, a_t)=r_t+γmax_aQ(s_t+1, a_t+1), (1)

где γ - число в интервале (0,1), показывающий на сколько «жадный» алгоритм, если γ стремится к 0, то алгоритм действует максимально «жадным» образом, стремясь максимизировать следующее действие, если γ стремится к 1, то алгоритм стремится максимизировать выгоду на большем масштабе, a r_t - награда на данном шаге. Во время процесса обучения агент взаимодействует со средой и сохраняет свой опыт (т.е. состояние, действие, вознаграждение и следующее состояние) в буфере памяти. Вначале агент действует случайным образом, причем вероятность случайных действий экспоненциально затухает с течением времени.

Затем агент выбирает случайный мини-набор полученной информации из буфера и использует его для обновления функции Q-значений путем минимизации разницы между предсказанными Q-значениями и фактическими полученными вознаграждениями.

Алгоритм DQN (RL) реализован на основе 2х линейных слоев, состоящих из 256 нейронов. Обучение производилось на видеокарте Nvidia RTX 3070. Параметры обучения: размер памяти 100000 элементов, размер батча 1024 элемента, скорость обучения 10^-4, оптимизатор Adam, критерий ошибки MSE-loss, скорость затухание ошибки 5*10^-4. Код представлен в открытом доступе [5].

Построение функции ошибки.

Основной корректной работы алгоритма является грамотный выбор награды. В случае некорректного задания функции награды нейронная сеть будет нестабильна, или обучаться слишком медленно. В рамках данной установки у нейронной сети есть выбор из трех основных действий: пауза, движение влево и движение вправо. Причем требуется переместиться в область с максимальным сигналом обратной связи и удерживаться там максимально долго. Поэтому функции награды рассчитывалась следующим образом:

• -3 в случае если нейронная сеть предлагает покинуть область движения (движения в этом случае не происходит)

• -1*(I_t-1-I_t)+(I_t-I_max)/I_max, где I_t - амплитуда сигнала на текущем шаге, I_t-1 - амплитуда сигнала на предыдущем шаге, I_max - максимальная амплитуда за все предыдущие шаги, в случае если за данный шаг происходит уменьшение амплитуды обратной связи

• (I_t-1-I_t)+(I_t-I_max)/I_max, в случае если за данный шаг происходит увеличение амплитуды обратной связи

• 0.5, если пауза осуществляется в диапазоне 0.9 I_max-I_max (из-за флуктуаций сигнала обратной связи).

• -(I_t-I_max)/I_max, если пауза осуществляется в диапазоне 0.91 I_max-I_max (чтобы избежать остановок вне оптимума).

Таким образом, в случае задания функции награды, функция ошибок не растет экспоненциально (только на границах, что корректно), причем нейронная сеть получает положительные значения награды в области максимального сигнала, а также при движении к максимуму. Благодаря этому обеспечивается высокая стабильность при реализации способа.

Пример реализации способа.

Излучение фемтосекундного иттербиевого волоконного лазера ANTAUS-10W-40u/250K (1) («Авеста-проект», Троицк, Россия) с длиной волны излучения 1030 нм, средней мощностью до 20 Вт (частота повторения импульсов составляла 2.0 МГц, с максимальной энергией импульса, достигающей 10 мкДж, длительностью лазерного импульса ~ 280 фс, М²=1.2) направляли из выходного окна на изолятор Фарадея. Изолятор необходим для избегания обратного отражения лазерного пучка в тракте. Далее с помощью дихроичного зеркала 3 лазерный пучок направлялся на зеркало 5, проходя при этом через полуволновую пластину 4, управляющего поляризацией лазерного импульса. В оптическом тракте между зеркалами 5 и 9 расположена тонкая кварцевая пластина, отщепляющая часть излучения на фотодетектор 7, который используется для контроля энергии лазерного импульса, а также расширителя пучка 8, увеличивающий размер пучка в 2 раза.

Лазерный импульс через зеркало заводят на дихроичное зеркало 10, которое пропускает излучения на длине волны 515 нм и отражает излучение на длине волны 1030 нм. С помощью зеркала 10 лазерное излучение заводится в объектив 11, фокусирующий лазерный импульс на поверхность вращающейся мишени 14, установленной на моторизированном трансляторе 13.

В качестве мишени был применен вращающейся и циклично перемещающийся по вертикали с постоянной скоростью 50 мм/мин медный цилиндр (диаметр 44 мм, толщина 8 мм, угловая скорость вращения составила 5000 об/мин). Боковая поверхность мишени была отполирована (шероховатость не более 0.5 мкм). С помощью системы поддува 12 в область лазерного воздействия дополнительно вдували либо сжатый воздух, либо гелий. Наличие системы поддува позволило уменьшить число аблированных частиц в области взаимодействия излучения с поверхностью мишени.

Исследуемый объект был установлен в точке, в которой генерируемый на поверхности мишени лазерным импульсом рентгеновский пучок проходит сквозь объект и попадает на рентгеновскую камеру 16. Моторизированный транслятор 13, обеспечивал оптимальное положение мишени.

Контроллер был подключен к управляющему компьютеру, который осуществляет полный контроль всей электронной компонентой данного устройства. На поверхности мишени, также генерируется вторая гармоника (515 нм), которая собирается объективом 11 и с помощью зеркал 19 и 20 направляется на делитель пучка 21 Он делит излучение второй гармоника в соотношении ~ 50:50. Первая часть излучения с помощью линзы (22) фокусировалась на матрицу ПЗС камеры 23. Вторая часть излучения с помощью линзы 24 и зеркал 25, 26 и 27 фокусируется в спектрометр 28. Длинное плечо необходимо, чтобы пространственно разнести сигналы второй гармоники и люминесценции плазмы - они имеют разную расходимость, а значит фокусируются в разных точках. Область взаимодействия дополнительно визуально контролировалась с помощью ПЗС камер 29. Сигналы с ПЗС камер и спектрометра поступали на управляющий компьютер.

Сбор сигнала был полностью автоматизирован с помощью LabVIEW - одновременно регистрировали интенсивность рентгеновского сигнала, размер источника (по сигналу второй гармоники), спектр второй гармоники и интенсивность сигнала второй гармоники. Интенсивность сигнала второй гармоники однозначно определяет количество рентгеновских квантов, генерируемых при абляции медной мишени, поэтому в качестве сигнала обратной связи использовалась спектральная яркость на длине волны 515 нм. Для передачи данных в нейросеть на компьютере был использован UDP сервер. Для управления нейросетью шаговыми двигателями применяли протокол http для управления контроллером шаговых двигателей. В такой конфигурации удалось добиться скорости работы в 10 Гц. Нейронная сеть управляла шаговым двигателем, двигающим мишень вдоль оптической оси. Эффективность предлагаемого способа иллюстрируется графиками на фиг.3. Как показали эксперименты машинное обучение с подкреплением позволяет в процессе обучения определить основные периодические изменения в сигнале - а именно осцилляции, связанные с биением мишени (Фиг. 3а) и линейный тренд, возникающий из-за стачивания мишени в результате фемтосекундной лазерной абляции: в результате фокус «уходит» с поверхности мишени, что приводит к линейному тренду, наблюдаемому на (Фиг. 3б). Линейный тренд нивелируется плавным смещением мишени, так чтобы фокус всегда оставался на поверхности, причем скорость может адаптивно варьироваться в процессе работы. А осцилляции мишени компенсируется периодическим движением мишени синфазно с этими колебаниями, так, чтобы фокус оставался на поверхности мишени. Причем, амплитуда, частота и фаза также адаптивно подстраиваются с течением времени.

Фотография установки, с помощью которой был реализован предлагаемый способ, приведена на фиг. 4.

Таким образом, предлагаемый способ в результате применения алгоритмов машинного обучения полностью компенсирует линейный тренд, а также уменьшить амплитуду осцилляций в 2-3 раза по сравнению с работой без машинного обучения. Данный факт свидетельствует о целесообразности применения предлагаемого способа в промышленности.

Источники информации

1. CN 203216877 U, "Combined device for scattering X-rays at small angle and wide angle ", МПК G01N 23/203 опубл. 2013-09-25.

2. ЕР 1879021 (A2) "Phase contrast radiography with a microfocus tube providing X-rays having an average energy between 10 and 20 keV" МПК G01N 23/203. опубл. 2008-01-16.

3. Garmatina, A.A., Asadchikov, V.E., Buzmakov, A.V. et al. Microfocus Source of Characteristic X-Rays for Phase-Contrast Imaging Based on a Femtosecond Fiber Laser. Crystallogr. Rep. 67, 1026-1033 (2022).

4. V. Mnih et al., "Human-level control through deep reinforcement learning," Nature, vol. 518, no. 7540, pp. 529-533, 2015, doi: 10.1038/nature14236.]. Deep Q-Network (DQN)

5. https://github.com/EvgMar/X_ray_AI.git.

Использование: для рентгеновского исследования образца. Сущность изобретения заключается в том, что излучение высокочастотной фемтосекундой лазерной системы остро фокусируется на поверхность мишени, установленную на позиционере, обеспечивающим изменение пространственного положения мишени в шести направлениях, при этом обеспечивают оптимизацию положения мишени относительно фокуса объектива путем компенсации неидеальности положения рабочей плоскости мишени относительно плоскости нормали падения лазерного луча, а также линейного тренда, возникающего из-за стачивания поверхности мишени при лазерной абляции, для чего оптическое изображение области фокусировки лазерного излучения, из которого выделяют составляющую второй гармоники, генерируемую на лазерно-индуцированной микроплазме с помощью цифровой камеры и спектрометра, направляют на управляющую ЭВМ, которая подает сигнал, сформированный на базе применения нейронной сети. Технический результат: увеличение контрастности изображения и пространственного разрешения при проведении исследования образцов. 2 з.п. ф-лы, 4 ил.

1. Способ рентгеновского исследования образца, заключающийся в том, что излучение высокочастотной фемтосекундой лазерной системы остро фокусируется на поверхность мишени, установленную на позиционере, обеспечивающим изменение пространственного положения мишени в шести направлениях, отличающийся тем, что обеспечивают оптимизацию положения мишени относительно фокуса объектива путем компенсации неидеальности положения рабочей плоскости мишени относительно плоскости нормали падения лазерного луча, а также линейного тренда, возникающего из-за стачивания поверхности мишени при лазерной абляции, для чего оптическое изображение области фокусировки лазерного излучения, из которого выделяют составляющую второй гармоники, генерируемую на лазерно-индуцированной микроплазме с помощью цифровой камеры и спектрометра, направляют на управляющую ЭВМ, которая подает сигнал, сформированный на базе применения нейронной сети.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что используется нейронная сеть машинного обучения с подкреплением.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что частота излучения высокочастотной фемтосекундой лазерной системы более 500 кГц.