Х рей кросс 2018 новый видео: Купить Лада Икс Рей Кросс Москва цена 2020-2021 на Lada XRAY Cross новый, официальный дилер

Содержание

Видео обзоры Лада Х рей 2018 года

Текстовые тест-драйвы Лада Х рей см. тут

Видео тест драйв Лада Веста Кросс тут: http://www.lada-xray2.ru/video-lada-xray-2015-goda

Большой тест драйв от Сергея Стиллавина и Рустама Вахидова: три для они тестировали Икс Рей (1.8 л.) в Сочи. Видео на 41 минуту.

{loadposition adsense2}

Итог ресурсных испытаний издания Авторевю: как будет чувствовать себя Х рей после 100 000 км. пробега. Сокрашенная видео версия. Полный текст тут.

{loadposition direct5}

Обзор Lada Xray с мотором 1.8/122 л.с. на «роботе» от популярного youtube блогера Елены Лисовской, автора канала «Лиса рулит»

{loadposition direct4}

Тест-драйв нового Икс Рей 2017 года от журнала «За рулем»

Обзор хэтчбека от портала auto.mail.ru

Видео обзор Xray от журнала Авторевю

Первый видео тест драйв практически серийной Лада Х рей от Автовестей и Павла Блюденова (расширенная версия на 48 минут)

Lada Xray против своего брата Renault Sandero Stepway. Стоит ли переплачивать за Х рей если за меньшие деньги можно взять французский хэтчбек? Сравнительный тест драйв от «Авторевю»

Сравнительный тест 10 автомобилей от «Авторевю». Примечателен он тем, как Xray справляется с легкой снежной целиной при том что на хэтчбеке установлена не отключаемая антипробуксовочная система (этот момент показан с 8:15 минут). Забегая вперед стоит сказать — Икс Рей единственный автомобиль который не справился с тестом. Как говорят на АвтоВазе, инжинеры знают об этом промахе и летом появится Х рей с отключаемой антипробуксовочной системой.

С октября 2016 года АвтоВАЗ наконец-то снабдил Х рей кнопкой отключения антипробуксовочной системы и в честь этого выпустил даже видео ролик, демонстрирующий внедорожные способности хэтчбека:

Видео полноприводного Lada Xray Cross 4х4 пока нет, ожирается тесты появятся в 2016-2107 годах.

Видео краш тест Лада Х рей

Краш тест хэтчбека пока не проводился, традиционно ждем его от журнала «Авторевю».

Видео тест драйв Лада Веста Кросс

Официально Vesta Cross пока не представлен, поэтому нет и его видео. Ниже рекламный ролик Лада Веста Кросс концепт:

Официальное видео Lada Xray (концепт)

 

Новинки АвтоВаза: Лада Хрей, Веста и Веста WTCC в одном видео

Видео презентации Лады Х рей и Лады Веста на Московском автосалоне 2014

Презентацию ведет лично президент АвтоВаза Бу Андерссон

комплектации и цены от официального дилера

Колёсная база

2592

Размер колёс

215/50/R17

Ширина задней колеи

1546

Ширина передней колеи

1503

Объем багажника мин/макс, л

361/1207

Объём топливного бака, л

50

Полная масса, кг

1650

Снаряженная масса, кг

1295

Количество передач

5

Коробка передач

механика

вариатор

Тип привода

передний

Подвеска и тормоза

Задние тормоза

дисковые

Передние тормоза

дисковые вентилируемые

Тип задней подвески

полунезависимая, пружинная

полунезависимая, торсионная

Тип передней подвески

независимая, пружинная

Эксплуатационные показатели

Максимальная скорость, км/ч

180

162

Марка топлива

АИ-92

Разгон до 100 км/ч, с

10.9

12.8

Расход топлива, л город

Расход топлива, л город/смешанный

Расход топлива, л город/трасса/смешанный

9.7/6.3/7.5

Расход топлива, л смешанный

7.3

Диаметр цилиндра и ход поршня, мм

82 × 84

78 × 83.5

Количество цилиндров

4

Максимальная мощность, л.с./кВт при об/мин

122 / 90 при 6050

113 / 83 при 5500

Максимальный крутящий момент, Н*м при об/мин

170 при 3700

152 при 4000

Объем двигателя, см³

1774

1598

Расположение двигателя

переднее, поперечное

Расположение цилиндров

рядное

Степень сжатия

10.5

10.7

Тип двигателя

Тип наддува

нет

Название рейтинга

Оценка безопасности

Аккумуляторная батарея

Запас хода на электричестве, км

Отзывы владельцев об автомобилях LADA (ВАЗ) XRAY (Лада Икс-рэй) на Авто.ру

12 Проходимость

8 Мультимедиа

6 Шумоизоляция

6 Подвеска

4 Динамика

Минусы

13 минусов

7 Коробка передач

5 Вместительность салона

1 Обзорность

Все плюсы и минусы

Подарок жене для покатушек в места с «неидеальной дорожной инфраструктурой»

LADA (ВАЗ) XRAY 1.8 AMT (122 л.с.)

Этим летом мы с женой нашли интересное место на черноморском побережье, где можно отдохнуть как мы любим. А любим мы, чтобы на пляже не приходилось толкаться локтями. В общем красота, отель в лесу, ус

capehorn

Обновлён

19 ноября 2020

Лада Хрей

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (106 л.с.)

Отличный авто.Купил в 2019 году,в салоне.За два года,бенщин,да омывайку.Проблем с авто нет.Краска отличная,собран замечательно.Сейчас продаю,хочется машину по больше,джип,все такое.Покупайте,машина хо

Тест-драйв Авто.ру

Пять вопросов к первой в истории Ладе с вариатором: тест Lada Xray Cross

Lada Xray 1.8 робот 2017

LADA (ВАЗ) XRAY 1.8 AMT (122 л.с.)

Здравствуйте! Решил спустя год владения несколько слов о машине написать. Для тех, кто может быть присматривается к этой модели. Покупал я ее б.у. с рук, после 1 хозяина. Машине на тот момент было 2.5

Очевидное-невероятное или предсказуемая-непредсказуемость

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (110 л.с.)

Привет Земляне. Всем доброго. Решил себя заставить написать отзыв на моё свежее приобретение. Дабы не утруждать себя поиском литературных изысков постараюсь кратко и лаконично описать все плюсы и м

Красный бегемот.

LADA (ВАЗ) XRAY 1.8 AMT (122 л.с.)

В первую очередь — те, кто хочет срочно написать: «я на своем мерсе 1910 года переехал Годзиллу и только бампер помял» или там: «Только праворульная Субару с 1000 коней унизит всех и вся», а также :»я

Машина компромис с собой

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (110 л.с.)

Ну что сказать! ребята ваз он и в африке ваз ! нас снова поимели ,места в салоне мало ,ценники на запчасти конские ,комфорта просто ноль! что порадовало проходимость!печка жарит кондер дует неплохо ос

Немного напрягает, но (ДОПОЛНЕНИЯ)

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (106 л.с.)

Немного напрягает отношение диллеров. Читал отзыв Сереги про козырёк, писал коментарий, что с такой бедой и другими мелочами справляюсь сам, обещал фото. скидываю. Пусть такую сделает или клеит. Пробл

Скоро на 1 ТО

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (106 л.с.)

Отъездил на авто 10 мес. — 12700 км. Отказов не было, машина соответствует цене и предназначению. Хорошие впечатления остались после поездок за грибами, за ягодами. Едет без вопросов по пересеченной м

Хорошая машина.

LADA (ВАЗ) XRAY 1.8 MT (122 л.с.)

Владею авто три года, общий пробег 26 тысяч. За это время проблем с автомобилем никаких не было. Все работает в штатном режиме. Двигатель 122 л.с., в сочетании с механикой хорошо тянет с низов, хоть е

удалили мой отзыв???

LADA (ВАЗ) XRAY 1.6 MT (106 л.с.)

удалили мой отзыв??? подозрение на заказной отзыв??? модератор конечно молодец, у него то проблем нет, а я езжу с дыркой в потолке и без зеркала.!!! Ответ от автоваза — прост —негарантийный, нарушение

Всё о LADA (ВАЗ) XRAY

Рейтинг модели — 4.3 / 5

Эти 3D-рентгеновские снимки впечатляющие и действительно грубые

Есть изображение человека с содранным запястьем в часах, которое популярно в Интернете. На изображении, созданном новым 3D-сканером компьютерной томографии, видны кости, кровь, ткани и слабая тень кожи по краям. Изображение , потрясающее, , а также очень, очень грубое.

Нет ничего необычного в том, что компьютерная томография — вид рентгеновского снимка, который дает подробные изображения всего поперечного сечения тела — выполняется в 3D. Большая разница заключается в степени детализации: устройство, создавшее это кровавое изображение, является частью новой волны спектральных сканеров, в которых используются специализированные детекторы для различения отдельных частот рентгеновского излучения.Это дает исследователям лучший контраст между веществом, через которое прошли рентгеновские лучи, например, костью, плотью или кровью.

Странное изображение запястья было получено с первого человека, полученного сканером MARS, который является одной из таких спектральных КТ-установок. Энтони Батлер, радиолог из университетов Кентербери и Отаго в Новой Зеландии, изобрел его вместе со своим отцом, Филом Батлером, физиком из Кентерберийского университета и генеральным директором MARS Bioimaging Ltd. На самом деле это рука Фила Батлера.

Настоящая и рентгеновская версия руки Фила Батлера. Фото: MARS Bioimaging Ltd.

Идея состоит в том, что в конечном итоге эти подробные сканирования могут помочь в диагностике и мониторинге рака, заболеваний костей или проблем с кровеносными сосудами. Другие исследовательские группы использовали их в лабораториях по всему миру, например, для изображения крошечных камней в почках. Но пока они не используются в больницах.«Я надеюсь, что такая технология, по мере ее продвижения в медицине, улучшит диагностику и лечение многих из 300 миллионов человек во всем мире, которые ежегодно проходят компьютерную томографию», — говорит Энтони Батлер.

И все же окровавленный кусок запястья в часах был мне особенно противен. И я был удивлен своей реакцией: технология, с помощью которой он был получен, потрясающая, и я тот человек, который пытается затмить своего редактора отвратительными изображениями оленей в Slack. Кроме того, я думаю, что обычные рентгеновские снимки обладают какой-то призрачной красотой.

Лодыжка Фила Батлера. GIF: MARS Bioimaging Ltd.

Итак, я спросил эксперта по отвращению Дэвида Писарро, профессора психологии Корнельского университета, почему это изображение произвело на меня гораздо большее отвращение, чем обычный рентгеновский снимок. Он говорит, что тоже: «Это чертовски круто, но я , а не , хочу видеть свои собственные кости и кровь такими», — говорит он. «Мне легко становится противно, что немного иронично.”

Он говорит, что внутренности — кровь, кишки, биологические жидкости — обычно довольно неприятны для людей, потому что отвращение превратилось в механизм выживания. «Это приспособление, чтобы держать нас подальше от вещей, которые могут нас заразить. Паразиты, патогены, микробы — все это были надежными источниками болезней и смерти у наших предков. Они все еще есть », — говорит он. И жидкости тела или открытые раны могли нести эти вещи.

Но поскольку отвращение обычно работает путем распознавания образов, вещи, которые не вызывают у нас состояния , — например, потрясающе детализированные рентгеновские снимки — могут вызывать те же чувства.«Так что это обманывает наши умы, показывая нам запекшуюся кровь, даже не замечая травм», — говорит он. И чем ярче трюк, тем эффективнее. По его словам, именно поэтому хорошо, что нет готовых копий этих изображений.

Лодыжка Фила Батлера. GIF: MARS Bioimaging Ltd.

У отвращения есть и обратная сторона, — говорит Писарро, в том числе то, что оно может нанести вред пациентам, которые избегают посещения врача из-за боязни вывести из себя своих врачей.«Но они намного шире», — говорит он. Батлер соглашается: посещение медицинского института, выполнение операций и работа в отделениях неотложной помощи дает медикам высокий порог брезгливости, говорит он. И картинка малая в этом масштабе.

На самом деле, Батлер вовсе не считает, что видеть внутренности придатков своего отца грубо. «Самым забавным для меня является то, что это стопа и лодыжка моего отца», — говорит он. «Забавно видеть ногу члена семьи так много раз.Он также был удивлен деталями фотографий. Увеличенный до размера презентации для недавнего выступления, он мог видеть морщины на коже своего отца и микроструктуру кости. «Это скорее увлекательно и забавно, чем отвратительно».

Батлер связывает внимание, которое привлекла его команда, к изображениям, которые привлекли мое внимание. «Над этим работают и другие группы, и они тоже сделали потрясающие вещи. Мы просто случайно получили картинку, которая понравилась всем », — говорит он.»Это красивая картинка, которая очень помогает». Я сказал ему, что не уверен, что это будет слово «красивый», но он поддержал свое описание. Такие радиологи, как он, «смотрят на это глазами, чтобы понять, сколько информации они извлекают из этого». Что это им показывает? Это совсем другой тип красоты. В конце концов, он говорит: «Красота в глазах смотрящего».

(IUCr) Получение изображений отдельных частиц без ограничений симметрии на рентгеновском лазере на свободных электронах

Ссылки

Als-Nielsen, J.И МакМорроу, Д. (2011). Элементы современной рентгеновской физики , 2-е изд. Чичестер: Вайли. Google Scholar
Altarelli, M., Brinkmann, R., Chergui, M., Decking, W., Dobson, B., Düsterer, S., Grübel, G., Graeff, W., Graafsma, H., Hajdu, Дж., Марангос, Дж., Пфлюгер, Дж., Редлин, Х., Райли, Д., Робинсон, И., Россбах, Дж., Шварц, А., Тидтке, К., Ченчер, Т., Вартанянц, И., Вабниц, Х., Вайсе, Х., Вичманн, Р., Витте, К., Вольф, А., Вульф, М., и Юрков, М. (2006). Редакторы. XFEL: Европейский рентгеновский лазер на свободных электронах.Отчет о техническом проектировании 2006–097. Гамбург: DESY. Google Scholar
Альтарелли М., Курта Р. П. и Вартанянц И. А. (2010). Phys. Rev. B , 82 , 104207. Web of Science CrossRef Google Scholar
Aquila, A., Barty, A., Bostedt, C., Boutet, S., Carini, G., dePonte, D., Drell, П., Дониах, С., Даунинг, К. Х., Эрнест, Т., Элмлунд, Х., Эльзер, В., Гюр, М., Хайду, Дж., Гастингс, Дж., Хау-Риге, С. П., Хуанг, З., Латтман, Э., Майя, ФРС, Марчезини, С., Урмазд, А., Пеллегрини, К., Сантра, Р., Шлихтинг, И., Шроер, К., Спенс, Дж. К. Х., Вартанянц, И. А., Вакацуки, С., Вайс, В. И., Уильямс, Г. Дж. (2015). Struct. Дин. 2 , 041701. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Ayyer, K., Lan, T.-Y., Elser, V. & Loh, N.D. (2016). J. Appl. Cryst. 49 , 1320–1335. Web of Science CrossRef CAS IUCr Journals Google Scholar
Bai, X.C., McMullan, G. & Scheres, S.H.(2015). Trends Biochem. Sci. 40 , 49–57. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Бобков, С. А., Теслюк, А. Б., Курта, Р. П., Горобцов, О. Ю., Ефанов, О. М., Ильин, В. А., Сенин, Р. А., Вартанянц, И. А. (2015). J. Synchrotron Rad. 22 , 1345–1352. Web of Science CrossRef IUCr Journals Google Scholar
Chapman, HN, Barty, A., Marchesini, S., Noy, A., Hau-Riege, SP, Cui, C., Howells, MR, Rosen, R., He, Х., Спенс Дж.К. Х., Вейерштолл, У., Битц, Т., Якобсен, К. и Шапиро, Д. (2006). J. Opt. Soc. Являюсь. А , 23 , 1179–1200. Web of Science CrossRef Google Scholar
Chapman, HN, Fromme, P., Barty, A., White, TA, Kirian, RA, Aquila, A., Hunter, MS, Schulz, J., DePonte, DP, Weierstall, U ., Доак, РБ, Майя, FRNC, Мартин, А.В., Шлихтинг, И., Ломб, Л., Коппола, Н., Шуман, Р.Л., Эпп, С.В., Хартманн, Р., Роллес, Д., Руденко, А. ., Foucar, L., Kimmel, N., Weidenspointner, G., Холл, П., Лян, М., Бартелмесс, М., Кейлман, К., Буте, С., Боган, М.Дж., Кшивински, Дж., Бостедт, К., Байт, С., Гумпрехт, Л., Рудек, Б., Эрк, Б., Шмидт, К., Хёмке, А., Райх, К., Пичнер, Д., Штрюдер, Л., Хаузер, Г., Горке, Х., Ульрих, Дж., Herrmann, S., Schaller, G., Schopper, F., Soltau, H., Kühnel, K.-U., Messerschmidt, M., Bozek, JD, Hau-Riege, SP, Frank, M., Hampton, CY, Sierra, RG, Starodub, D., Williams, GJ, Hajdu, J., Timneanu, N., Seibert, MM, Andreasson, J., Рокер, А., Йонссон, О., Свенда, М., Стерн, С., Насс, К., Андричке, Р., Шретер, К.-Д., Красники, Ф., Ботт, М., Шмидт , KE, Wang, X., Grotjohann, I., Holton, JM, Barends, TRM, Neutze, R., Marchesini, S., Fromme, R., Schorb, S., Rupp, D., Adolph, M. , Горховер, Т., Андерссон, И., Хирсеманн, Х., Потдевин, Г., Граафсма, Х., Нильссон, Б. и Спенс, JCH (2011). Nature , 470 , 73–77. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Экеберг, Т., Свенда, М., Абергель, К., Майя, Ф.Р., Зельцер, В., Клавери, Ж.-М., Хантке, М., Йонссон, О., Неттельблад, К., ван дер Шот, Г., Лян, М., Депонте, Д.П., Барти, А., Зайберт, М.М., Иван, Б., Андерссон, И., Ло, Н.Д., Мартин, А.В., Чапман, Х., Бостедт, К., Бозек, Д.Д., Фергюсон, К.Р., Кшивински , Дж., Эпп, С.В., Роллес, Д., Руденко, А., Хартманн, Р., Киммел, Н. и Хайду, Дж. (2015). Phys. Rev. Lett. 114 , 098102. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Эмма П., Akre, R., Arthur, J., Bionta, R., Bostedt, C., Bozek, J., Brachmann, A., Bucksbaum, P., Coffee, R., Decker, F.-J., Ding , Ю., Доуэлл, Д., Эдстрем, С., Фишер, А., Фриш, Дж., Гилевич, С., Гастингс, Дж., Хейс, Г., Геринг, П., Хуанг, З., Айверсон , R., Loos, H., Messerschmidt, M., Miahnahri, A., Moeller, S., Nuhn, H.-D., Pile, G., Ratner, D., Rzepiela, J., Schultz, D ., Смит, Т., Стефан, П., Томпкинс, Х., Тернер, Дж., Уэлч, Дж., Уайт, У., Ву, Дж., Йоки, Г., и Галайда, Дж. (2010). Nat. Фотон. 4 , 641–647. Web of Science CrossRef CAS Google Scholar
Fienup, J. R. (1982). Заявл. Опт. 21 , 2758–2769. CrossRef CAS PubMed Web of Science Google Scholar
Fienup, J. R. (2013). Заявл. Опт. 52 , 45–56. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Gaffney, K. J. & Chapman, H. N. (2007). Science , 316 , 1444–1448. Web of Science CrossRef PubMed CAS Google Scholar
Горобцов, О.Ю., Лоренц, У., Кабачник, Н. М., Вартанянц, И. А. (2015). Phys. Rev. E , 91 , 062712. Web of Science CrossRef Google Scholar
Hantke, MF, Hasse, D., Maia, FRNC, Ekeberg, T., John, K., Svenda, M., Loh, ND, Мартин, А.В., Тимнеану, Н., Ларссон, DSD, ван дер Шот, Г., Карлссон, Г.Х., Ингельман, М., Андреассон, Дж., Вестфаль, Д., Лян, М., Стеллато, Ф., ДеПонте , Д.П., Хартманн, Р., Киммель, Н., Кириан, Р.А., Зайберт, М.М., Мюлиг, К., Шорб, С., Фергюсон, К., Бостедт, К., Каррон, С., Бозек, Дж. Д., Роллес, Д., Руденко, А., Эпп, С., Чапман, Х. Н., Барти, А., Хайду, Дж. И Андерссон , И. (2014). Nat. Фотон. 8 , 943–949. Web of Science CrossRef CAS Google Scholar
Heel, M. van & Schatz, M. (2005). J. Struct. Биол. 151 , 250–262. Web of Science PubMed Google Scholar
Хоссейнизаде, А., Машайехи, Г., Копперман, Дж., Швандер, П., Дашти, А., Сепер, Р., Фунг, Р., Шмидт, М., Юн, К. Х., Хог, Б. Г., Уильямс, Г. Дж., Акила, А., Уурмазд, А. (2017). Nat. Методы , , 14, , 877–881. Web of Science CrossRef CAS PubMed Google Scholar
Ishikawa, T., Aoyagi, H., Asaka, T., Asano, Y., Azumi, N., Bizen, T., Ego, H., Fukami, K., Fukui , Т., Фурукава, Ю., Гото, С., Ханаки, Х., Хара, Т., Хасэгава, Т., Хацуи, Т., Хигасия, А., Хироно, Т., Хосода, Н., Исии , М., Инагаки, Т., Инубуши, Ю., Итога, Т., Джоти, Ю., Каго, М., Камешима, Т., Кимура, Х., Кирихара, Ю., Киёмичи, А., Кобаяси, Т., Кондо, К., Кудо, Т., Маесака, Х., Марешал, XM, Масуда, Т., Мацубара, С., Мацумото, Т., Мацусита, Т., Мацуи, С., Нагасоно, М., Нарияма, Н., Охаши, Х., Охата, Т., Охима, Т., Оно, С., Отаке, Ю., Саджи, К., Сакураи, Т., Сато, Т., Савада, К., Сейке, Т., Ширасава, К., Сугимото, Т., Судзуки, С., Такахаши, С., Такебе, Х., Такешита, К., Тамасаку, К., Танака, Х., Танака, Р., Танака, Т., Тогаши, Т., Тогава, К., Токухиса, А., Томидзава, Х., Тоно, К., Ву, С., Ябаши, М., Ямага, М., Ямасита, А., Янагида, К., Чжан, К., Синтаке, Т., Китамура, Х. и Кумагаи, Н. (2012). Nat. Фотон. 6 , 540–544. Web of Science CrossRef CAS Google Scholar
Kimura, T., Joti, Y., Shibuya, A., Song, C., Kim, S., Tono, K., Yabashi, M., Tamakoshi, M., Moriya, Т., Осима, Т., Исикава, Т., Бесшо, Ю., Нишино, Ю. (2014). Nat. Commun. 5 , 3052. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Курта, Р.П., Альтарелли М., Вартанянц И. А. (2013). Adv. Конденс. Matter Phys. 2013 , 1–15. Web of Science CrossRef Google Scholar
Курта Р. П., Алтарелли М. и Вартанянц И. А. (2016). Успехи химической физики , том 161, стр. 1–39. Нью-Йорк: Джон Вили. Google Scholar
Курта, Р.П., Донателли, Д.Дж., Юн, С.Х., Бернтсен, П., Белеки, Дж., Даурер, Б.Дж., ДеМирчи, Х., Фромме, П., Хантке, М.Ф., Майя, Франция, Манке, А. ., Неттельблад, К., Панде, К., Редди, Х.К., Селлберг, Дж. А., Сьерра, Р. Г., Свенда, М., ван дер Шот, Г., Вартанянц, И. А., Уильямс, Г. Дж., Ксавье, П. Л., Акила, А., Цварт, PH И Манкузо, AP (2017). Phys. Rev. Lett. 119 , 158102. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Ло, Н. Д. и Эльзер, В. (2009). Phys. Rev. E , 80 , 026705. Web of Science CrossRef Google Scholar
Lorenz, U., Kabachnik, N.M., Weckert, E. & Vartanyants, I.А. (2012). Phys. Ред. E , 86 , 051911. Web of Science CrossRef Google Scholar
Марчезини, С. (2007). Rev. Sci. Instrum. 78 , 011301. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Marchesini, S., He, H., Chapman, HN, Hau-Riege, SP, Noy, A., Howells, MR, Weierstall, U. & Spence , JCH (2003). Phys. Rev. B , 68 , 140101. Web of Science CrossRef Google Scholar
Мяо, Дж., Ходжсон, К. О.И Сэйр, Д. (2001). Proc. Natl. Акад. Sci. USA , 98 , 6641–6645. Web of Science CrossRef PubMed CAS Google Scholar
Miyazaki, N., Wu, B., Hagiwara, K., Wang, C.-Y., Xing, L., Hammar, L., Higashiura, A., Tsukihara, T ., Накагава А., Омура Т. и Ченг Р.Х. (2010). J. Biochem. 147 , 843–850. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Neutze, R., Wouts, R., van der Spoel, D., Weckert, E. & Hajdu, J. (2000). Nature , 406 , 752–757.Web of Science CrossRef PubMed CAS Google Scholar
Педерсен, Дж. С. (1997). Adv. Коллоидный интерфейс Sci. 70 , 171–210. CrossRef CAS Web of Science Google Scholar
Peralta, B., Gil-Carton, D., Castaño-Díez, D., Bertin, A., Boulogne, C., Oksanen, HM, Bamford, DH & Abrescia, NGA (2013 г. ). PLoS Biol. 11 , e1001667. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Reddy, H.K., Yoon, C.H., Aquila, A., Awel, S., Ayyer, K., Барти, А., Бернцен, П., Белеки, Дж., Бобков, С., Бухер, М., Карини, Г.А., Каррон, С., Чепмен, Х., Даурер, Б., ДеМирчи, Х., Экеберг, Т., Фромме, П., Хайду, Дж., Ханке, М.Ф., Харт, П., Хог, Б.Г., Хоссейнизаде, А., Ким, Ю., Кириан, Р.А., Курта, Р.П., Ларссон, Д.С., Ло, Н.Д., Майя, ФР,, Манкузо, А.П., Мюлиг, К., Мунке, А., Нам, Д., Неттельблад, К., Урмазд, А., Роуз, М., Швандер, П., Зайберт, М. ., Sellberg, JA, Song, C., Spence, JC, Svenda, M., der Schot, GV, Vartanyants, I.А., Уильямс, Дж. Дж. И Ксавьер, П. Л. (2017). Sci. Data , 4 , 170079. Web of Science CrossRef PubMed Google Scholar
Schot, G. van der, Svenda, M., Maia, FRNC, Hantke, M., DePonte, DP, Seibert, MM, Aquila, A. , Шульц, Дж., Кириан, Р., Лян, М., Стеллато, Ф., Иван, Б., Андреассон, Дж., Тимнеану, Н., Вестфаль, Д., Алмейда, Ф. Н., Одич, Д., Хассе, Д., Карлссон, Г. Х., Ларссон, DSD, Барти, А., Мартин, А. В., Шорб, С., Бостедт, К., Бозек, Д. Д., Роллес, Д., Руденко, А., Эпп, С., Фукар, Л., Рудек, Б., Хартманн, Р., Киммел, Н., Холл, П., Энглерт, Л., Дуэйн Ло, Н., Чепмен, Х.Н. , Андерссон И., Хайду Дж. И Экеберг Т. (2015). Nat. Commun. 6 , 5704. Web of Science PubMed Google Scholar
Зайберт, М.М., Экеберг, Т., Майя, FRNC, Свенда, М., Андреассон, Дж., Йонссон, О., Одич, Д., Иван, Б. ., Рокер, А., Вестфаль, Д., Хантке, М., Депонте, Д.П., Барти, А., Шульц, Дж., Гумпрехт, Л., Коппола, Н., Акила, А., Лян, М., White, TA, Martin, A., Caleman, C., Stern, S., Abergel, C., Seltzer, V., Claverie, J.-M., Bostedt, C., Bozek, JD, Boutet, S ., Миахри, А.А., Мессершмидт, М., Кшивински, Дж., Уильямс, Г., Ходжсон, К.О., Боган, М.Дж., Хэмптон, CY, Сьерра, Р.Г., Стародуб, Д., Андерссон, И., Байт, С. ., Бартелмесс, М., Спенс, JCH, Фромм, П., Вейерштолл, У., Кириан, Р., Хантер, М., Доук, Р. Б., Марчезини, С., Хау-Риге, С. П., Франк, М. , Шуман, Р.Л., Ломб, Л., Эпп, С.В., Хартманн, Р., Роллес, Д., Руденко, А., Шмидт, К., Фукар, Л., Киммель, Н., Холл, П., Рудек, Б., Эрк, Б., Хёмке, А., Райх, К., Пичнер, Д. , Weidenspointner, G., Strüder, L., Hauser, G., Gorke, H., Ullrich, J., Schlichting, I., Herrmann, S., Schaller, G., Schopper, F., Soltau, H. , Kühnel, K.-U., Andritschke, R., Schröter, C.-D., Krasniqi, F., Bott, M., Schorb, S., Rupp, D., Adolph, M., Gorkhover, T. ., Хирсеманн, Х., Потдевин, Г., Граафсма, Х., Нильссон, Б., Чапман, Х.Н. и Хайду, Дж. (2011). Nature , 470 , 78–81.Web of Science CrossRef CAS PubMed Google Scholar
Strüder, L., Epp, S., Rolles, D., Hartmann, R., Holl, P., Lutz, G., Soltau, H., Eckart, R., Reich , К., Хайнцингер, К., Тамм, К., Руденко, А., Красники, Ф., Кюнель, К.-У., Бауэр, К., Шретер, К.-Д., Мошаммер, Р., Techert, S., Miessner, D., Porro, M., Hälker, O., Meidinger, N., Kimmel, N., Andritschke, R., Schopper, F., Weidenspointner, G., Ziegler, A., Пичнер, Д., Херрманн, С., Питч, У., Валента, А., Лейтенбергер, В., Бостедт, К., Möller, T., Rupp, D., Adolph, M., Graafsma, H., Hirsemann, H., Gärtner, K., Richter, R., Foucar, L., Shoeman, RL, Schlichting, I. & Ульрих, Дж. (2010). Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. А , 614 , 483–496. Google Scholar
Wochner, P., Gutt, C., Autenrieth, T., Demmer, T., Bugaev, V., Ortiz, AD, Duri, A., Zontone, F., Grübel, G. & Dosch, H . (2009). Proc. Natl. Акад. Sci. USA , 106 , 11511–11514. Web of Science CrossRef CAS PubMed Google Scholar

J.Визуализация | Бесплатный полнотекстовый | Современное состояние в области фазоконтрастных и темнопольных изображений на основе рентгеновских спеклов

3.1. Режим однократного отслеживания спеклов рентгеновского излучения (XST)
Первые реализации визуализации на основе спеклов рентгеновского излучения были продемонстрированы в однократном режиме, так называемом отслеживании спекл-рентгеновских лучей (XST), для которого требуется только один снимок. эталонное изображение с диффузором, но без образца в луче и одно изображение образца с диффузором и образцом в луче [63,64]. Как упоминалось в предыдущем разделе, этот подход можно рассматривать как обобщение одноразовых методов на основе двумерной сетки [149, 150] на случайную интерференционную картину.Схема установки для этого подхода показана на рисунке 3a. Получено одно изображение-образец, как показано на рисунке 3b, и одно эталонное изображение без образца; см. рисунок 3c. Как объяснялось в разделе 2.2, свойства образца в отношении поглощения, преломления и малоуглового рассеяния рентгеновского излучения приводят к локальным изменениям средней интенсивности, положения и видимости спекл-структуры. Примеры подмножеств вокруг интересующего пикселя в образце и эталонном изображении, соответственно, можно увидеть на рис. 3d, e.Спекл-паттерн смещен на рис. 3d по сравнению с эталоном на рис. 3е, а интенсивность снижена из-за присутствия образца. В реализации XST локальное смещение узора анализируется с помощью оконного нормированного на ноль перекрестного анализа. корреляция [153] в реальном пространстве [63,64,65]. Это означает, что сигнал преломления в каждом пикселе изображения восстанавливается путем выбора окна анализа вокруг этого пикселя, как показано на рис. 3d, e, и выполнения нормализованной взаимной корреляции между эталоном и соответствующим окном выборки.Коэффициент взаимной корреляции γ между эталонным и выборочным окнами определяется выражением [63]:

γ = ∑i = −MM∑j = −MM [I0 (xi, yj) −I¯0] [I (xi ′, yj ′) — I¯] ΔI0ΔI.

(5)

Здесь I0 (xi, yj) описывает значение в пикселе подмножества эталонного спекл-паттерна с центром в точке (x0, y0), а I (xi ′, yj ′) — значение в соответствующем подмножестве образца спекл-паттерна с центром. в точке (x0 ′, y0 ′). Суммы проходят по всем пикселям в окне анализа размером 2M + 1. I¯ и I¯0 — средние значения, а ΔI и ΔI0 — стандартные отклонения образца и эталона в окне.Если рассматривается только жесткий перенос подмножества, мы можем записать xi ′ = xi + ux и yi ′ = yi + uy, а положение пика взаимной корреляции γmax соответствует локальному смещению (ux, uy) спекл-узор в двух ортогональных направлениях. Затем это можно преобразовать в сигнал угла преломления (αx, αy) по геометрическим соображениям (в малоугловом приближении):

αx = ux · peffdαy = uy · peffd,

(6)

где peff — эффективный размер пикселя в плоскости детектора, а d — расстояние распространения (расстояние распространения d соответствует расстоянию между образцом и детектором для конфигурации на рисунке 3a, где диффузор расположен перед образцом, но диффузор-детектор расстояние, если диффузор расположен после образца.). Окно анализа скользит по всему изображению, и сигналы преломления, пропускания и темного поля получаются локально для каждого пикселя. Сигнал пропускания может быть вычислен из отношения средних интенсивностей в окнах образца и эталона: Изображение темного поля обычно извлекается как отношение видимости образца и эталона, которое может быть количественно определено для каждого пикселя как отношение стандартного отклонения, деленного на среднюю интенсивность в соответствующих окнах анализа образца и эталона [65]:

D = ΔI / I¯ΔI0 / I¯0 = 1TΔIΔI0.

(8)

Также было предложено, что в качестве альтернативы уменьшение значения пика взаимной корреляции может быть принято в качестве меры для сигнала темного поля [89]; см. раздел 4. Несколько позже был предложен другой подход к реконструкции изображений данных XST [85]. Идея основана на физической модели спекл-интерференционной картины в плоскости детектора, которая учитывает модуляцию картины присутствием образца. Для определенного пикселя (x, y) образец интерференционной картины I может быть описан в терминах эталонной интерференционной картины I0, но модулированной по интенсивности, амплитуде и положению с помощью свойств образца:

I (x, y) = T (x, y) I¯0 + D (x, y) I0 (x + ux, y + uy) −I¯0.

(9)

Здесь I¯0 — средняя интенсивность эталонного рисунка, а T (x, y) — локальное пропускание через образец, уменьшающее интенсивность спекл-рисунка. Амплитуда I0 (x + ux, y + uy) −I¯0 эталонного шаблона уменьшается на коэффициент D (x, y), соответствующий локальному сигналу темного поля. Рефракция в образце учитывается величинами ux, uy, описывающими смещение интерференционной картины в горизонтальном и вертикальном направлениях соответственно.Для реконструкции изображения выполняется оконная минимизация методом наименьших квадратов между моделью в уравнении (9) и измеренным образцом спекл-паттерна. Процедура минимизации выполняется попиксельно с использованием суммы по пикселям в окне анализа w вокруг интересующего пикселя (x0, y0):

L = ∑i = −MM∑j = −MMw (xi, yj) I (xi, yj) −T (xi, yj) I¯0 + D (xi, yj) I0 (xi + ux, yj + uy) −I ¯02

(10)

Минимизация функции L дает мультимодальные сигналы изображения ux, uy, T и D. Из смещения спеклов (ux, uy) угол преломления (αx, αy) может быть получен с помощью уравнения (6).

Размер окна анализа w должен быть больше, чем средний размер спеклов, чтобы получить хороший результат восстановления. Можно использовать разные типы окон, от простого квадратного окна с равным весом для всех пикселей до окон Хэмминга или Тьюки (сужающийся косинус), которые придают меньший вес пикселям по краям. Последнее часто может привести к улучшению результатов с уменьшением количества артефактов.

Обычно в подходе к анализу XST, как описано выше, учитывается только жесткая трансляция спекл-паттерна, а модуляциями более высокого порядка выборочного подмножества по сравнению с эталонным подмножеством пренебрегают.Однако было показано, что учет искажений подмножества анализа может повысить надежность и точность алгоритма реконструкции и, кроме того, предоставляет дополнительную информацию, например, о локальной кривизне волнового фронта рентгеновского излучения [91]. Коэффициенты искажений более высокого порядка могут быть получены из подхода минимизации после определения жесткого переноса подмножества. Учет искажений подмножества более высокого порядка может быть полезным, например, для анализа фокусирующих образцов, таких как линзы, преломляющие рентгеновские лучи.Информация от искажений более высокого порядка может в этом случае помочь уменьшить артефакты, возникающие из-за уменьшения эталонного изображения в объективе. Основным преимуществом реализации XST является быстрое получение изображения, что делает его пригодным для динамической визуализации и информации. естественные исследования. Было продемонстрировано, что успешная реконструкция может быть достигнута из одного изображения с временем экспозиции менее мкс на синхротронном источнике [128]. Кроме того, XST не требует специального оборудования, такого как высокоточные, высокоточные этапы сканирования, которые необходимы для метода спекл-сканирования, обсуждаемого в следующем разделе.Поскольку важно, чтобы положение диффузора было одинаковым для эталона и сканирования образца, требуется некоторая стабильность настройки. Однако небольшое смещение спекл-структуры, вызванное дрейфом или перемещением диффузора или нестабильностью луча, можно исправить, перестроив эталонное и эталонное изображения на фоне пустого пространства, например, с помощью взаимной корреляции, как описано в разделе 2.3.

Основным недостатком однократного подхода является ограниченное пространственное разрешение, которое обеспечивается удвоением полной ширины на половине максимального размера (FWHM) размера окна анализа, которое должно быть больше, чем размер спекла.Конечным пределом разрешения этого рабочего режима является размер спеклов.

3.3. Регистрация со случайным расположением диффузора

Как обсуждалось в предыдущих разделах, существуют некоторые важные ограничения классических реализаций построения изображения на основе спеклов в режимах однократного XST и XSS. Хотя подход XST весьма ограничен в пространственном разрешении, режимы XSS требуют большого количества полученных кадров. Схема 1D XSS приводит к разной чувствительности для горизонтального и вертикального направлений и снижению разрешения.В последнее время были предприняты усилия по разработке экспериментальных реализаций, обеспечивающих компромисс между преимуществами и недостатками двух классических режимов XST и XSS.

Для этой цели были предложены три подхода, а именно метод слежения за спекл-вектором (XSVT) [157], смешанный подход XSVT [135, 156] и унифицированный анализ модулированных паттернов (UMPA) [134]. Все они полагаются на сканирование образцов и эталонов в нескольких разных положениях диффузора, как показано на рисунке 6a. В отличие от режима XSS, в случае расширенных методов положения диффузора могут выбираться случайным образом, а размер шага должен быть значительно больше, чем размер спекла.Это позволяет использовать менее точные и менее дорогостоящие ступенчатые ступени. Однако они по-прежнему должны быть точными и повторяемыми, чтобы гарантировать, что образцы и эталоны снимаются в одних и тех же положениях диффузора. Количество необходимых шагов намного меньше, чем в случае XSS, что позволяет сократить время сканирования.
3.3.1. Отслеживание рентгеновских спекл-векторов (XSVT) и смешанный подход XSVT
Метод XSVT рассматривает сигнал в каждом пикселе как вектор, составленный из измеренных интенсивностей во всех N положениях рассеивателя.Вектор выборки ir = (ir, 1,…, ir, N) (см. Рисунок 6d) и опорный вектор or = (или, 1,…, или, N) (см. Рисунок 6e) могут быть созданы для каждого пикселя . г = (х, у). Для восстановления мультимодальных изображений между эталонным и выборочным векторами спеклов выполняется нормализованная по нулю взаимная корреляция [157]:

γ (ir, или + h) = ∑k = 1N (ir, k − i¯r) (или + h, k − o¯r + h) ∑k = 1N (ir, k − i¯r) 2∑ k = 1N (или + h, k − o¯r + h) 2,

(15)

где Н представляет собой небольшое смещение и Ir, и или + ч являются средними значениями выборки и эталонных векторов, соответственно, для пикселя г.Положение корреляционного пика u = argmaxhγ (ir, или + h) дает смещение u = (ux, uy) спекл-структуры из-за преломления в образце, которое затем может быть преобразовано в сигнал угла преломления с помощью уравнения ( 6). Здесь argmax означает «аргументы максимумов», а argmaxhγ (ir, или + h) соответствует смещению h, при котором γ (ir, или + h) достигает своего максимального значения. Сигнал передачи пикселя может быть получен из отношения средних интенсивностей векторов спеклов образца и эталонного спекла.Сигнал темного поля извлекается из отношения стандартных отклонений векторов спеклов образца и эталона, нормализованных пропусканием. Чтобы уменьшить количество шагов диффузора и сделать метод более гибким, был применен смешанный подход XST-XSVT. предложено [135]. Принцип восстановления изображения на основе корреляции векторов спеклов такой же. Однако для каждого из полученных изображений одновременно выбирается небольшое окно анализа вокруг рассматриваемого пикселя (аналогично XST), как показано на рис. 6f, g.Информация от окружающих пикселей в окне анализа в различных положениях диффузора вносит вклад в вектор спеклов каждого пикселя и включается в корреляционный анализ для получения сигналов изображения. Это делается аналогично уравнению (15), но теперь сумма вычисляется не только по всем положениям диффузора, но и по всем пикселям в окне. Недавно был предложен также смешанный подход XSS-XSVT [156]. Получение образцов интерференционных картин следует по обычной схеме XSVT, а образцы изображений берутся в нескольких случайных положениях диффузора, формируя вектор отсчетов для каждого пикселя, который необходимо восстановить; см. рисунок 6h.Для эталонных изображений диффузор дополнительно сканируется небольшими регулярными шагами вокруг каждого положения диффузора при сканировании образца. Записанные сигналы для всех позиций могут быть расположены в виде опорного вектора для каждого пиксела; см. рисунок 6i. Реконструкция мультимодальных изображений выполняется путем корреляции выборочного и эталонного векторов. Смещение спеклов получается из местоположения пика взаимной корреляции, а угол преломления можно рассчитать с помощью уравнения (11).
3.3.2. Унифицированный анализ модулированной структуры (UMPA)
Та же схема сбора данных, что и для комбинированного подхода XST-XSVT, используется для недавно предложенного метода UMPA. Записываются изображения в нескольких различных случайных положениях рассеивателя, и применяется небольшое окно анализа вокруг интересующего пикселя, как показано на рис. 6f, g. Однако UMPA предлагает другую концепцию анализа данных, основанную на минимизации методом наименьших квадратов между моделью и измерением интерференционной картины образца, суммированной по всем положениям диффузора [134].Эта модель была впервые предложена для режима XST [85]; см. уравнение (9). Для подхода UMPA модель в уравнении (9) верна для каждой интерференционной картины в положении диффузора n. В процессе минимизации методом наименьших квадратов (см. Уравнение (10)) функции L сумма теперь проходит не только по всем пикселям в окне анализа, но и по всем положениям диффузора n:

L = ∑n∑i = −MM∑j = −MMw (xi, yj) In (xi, yj) −T (xi, yj) I¯0 + D (xi, yj) I0n (xi + ux, yj + uy) −I¯02.

(16)

Здесь w (xi, yj) — оконная функция, которая обычно имеет гораздо меньшую степень, чем для случая XST; In (xi, yj) и I0n (xi, yj) — интенсивности в пикселях (xi, yj) на шаге n диффузора с образцом и без образца, соответственно; I¯0 — средняя интенсивность эталонной картины по всем положениям диффузора.Локальное смещение спеклов (ux, uy), пропускание T и сигнал темного поля D получаются непосредственно из реконструкции, а угол преломления может быть вычислен из смещения с использованием уравнения (6).

Как для XST-XSVT, так и для подходов UMPA использование окна анализа вокруг пикселя, который нужно реконструировать, позволяет значительно уменьшить количество полученных кадров за счет добавления информации из окружающих пикселей. Размер окна анализа обычно составляет всего несколько пикселей в поперечнике, что приводит к умеренному снижению пространственного разрешения.Однако выбор количества шагов и размера окна всегда связан. Точные комбинации параметров зависят от направленности конкретного эксперимента, в частности от желаемого пространственного разрешения и чувствительности сигнала рефракции. Большие размеры окна, как правило, позволяют использовать меньшее количество ступеней диффузора, но приводят к снижению пространственного разрешения, в то время как большее количество положений диффузора позволяет получать изображения с высоким разрешением с небольшим окном анализа за счет длительного времени сбора данных и высокой дозы облучения. образец.Следовательно, эти подходы можно рассматривать как компромисс между режимами XST и XSS, и они позволяют гибко настраивать результат реконструкции. Это будет способствовать прямому внедрению методов, основанных на спеклах, для более широкого круга приложений с различными требованиями к времени сканирования, пространственному разрешению и чувствительности сигнала, в том числе в лабораторных источниках.

Кроме того, было продемонстрировано, что UMPA может успешно применяться не только к случайным образцам спеклов, но также и к периодическим эталонным образцам, таким как собственное изображение Талбота, созданное фазовой решеткой светоделителя [134].Это облегчит реализацию гибких и настраиваемых фазоконтрастных и темнопольных изображений в большинстве существующих рентгеновских систем фазово-контрастного изображения без необходимости внесения значительных изменений.
3.4. Угловая чувствительность и пространственное разрешение

Двумя основными критериями оценки качества восстановленных фазово-контрастных изображений являются пространственное разрешение и угловая чувствительность.

Пространственное разрешение сильно зависит от экспериментальной реализации и метода обработки.Для XST (раздел 3.1) он определяется размером окна подмножества, выбранного в процессе реконструкции, и в конечном итоге ограничивается размером спекла. Для 2D XSS (раздел 3.2.1) он может уменьшиться до эффективного размера пикселя детектора, когда выполняется пиксельная реконструкция. На практике функция рассеяния точки детектора и другие факторы могут ухудшить разрешение. Для 1D XSS (раздел 3.2.2) пространственное разрешение уменьшается, поскольку несколько пикселей, взятых вдоль оси, ортогональной направлению сканирования, вносят вклад в формирование сигнала.Для варианта с разреженной выборкой 2D XSS разрешение в пикселях в принципе может быть реализовано, но из-за шага интерполяции, используемого для образца изображения, оно может быть ниже. XSVT, а также смешанный подход XSS-XSVT (раздел 3.3.1) также могут обеспечить разрешение вплоть до размера пикселя. С другой стороны, смешанные подходы XST-XSVT (раздел 3.3.1) и UMPA (раздел 3.3.2) показывают более низкое пространственное разрешение, которое определяется размером окна подмножества, взятого вокруг интересующего пикселя.Обычно размеры окна намного меньше, чем для XST, и, следовательно, более высокое разрешение может быть достигнуто с помощью UMPA и XST-XSVT. Предел разрешающей способности может быть количественно определен как удвоение FWHM экстента окна [134]. Второе свойство, обычно используемое для оценки качества восстановленных фазово-контрастных изображений, — это угловая чувствительность, которая является мерой наименьшего угла преломления или дифференциала. фазовый сдвиг, который можно измерить с помощью определенной схемы настройки и сбора данных. Чувствительность обычно количественно определяется как стандартное отклонение восстановленного сигнала угла преломления в небольшой интересующей области на воздушном фоне без образца.Что касается пространственного разрешения, то оно тоже сильно зависит от схемы обработки. В общем, он обратно пропорционален расстоянию распространения и зависит от точности алгоритма реконструкции и фотонного шума, среди других факторов. Подробное исследование шума, непосредственно связанного с угловой чувствительностью, в дифференциальных фазовых сигналах для измерений XST на основе моделирования и экспериментальной проверки можно найти в [162]. Для методов XST, XSVT, смешанных XST-XSVT и UMPA, которые выполняют реконструкцию в плоскости детектора, угловая чувствительность, кроме того, прямо пропорциональна эффективному размеру пикселя peff.Для подходов, которые работают в плоскости образца (диффузора) (в зависимости от монтажа диффузора перед или после образца, реконструкция эффективно выполняется в плоскости образца или диффузора соответственно), таких как 2D XSS и смешанный XSS-XSVT, вместо этого он пропорционален размеру шага диффузора s в плоскости образца (диффузора). Это означает, что эти рабочие режимы могут обеспечить лучшую чувствительность для данной установки (сообщалось о 100-кратном улучшении чувствительности для 2D XSS по сравнению с XST [135].), поскольку s обычно меньше peff. Для одномерного XSS-анализа высокая чувствительность, зависящая от размера шага, может быть достигнута в направлении сканирования, тогда как чувствительность в другом направлении, которое не сканируется, пропорциональна размеру пикселя. Другими величинами, влияющими на угловую чувствительность, являются число N ступеней диффузора для восстановления изображения и размера w анализируемого подмножества. Можно показать, что угловая чувствительность обратно пропорциональна w и N [134].Это соотношение делает подходы UMPA и XST-XSVT очень привлекательными, поскольку угловой чувствительностью можно управлять, изменяя N и w. Как упоминалось выше, выбор w также определяет пространственное разрешение восстановленных изображений. Следовательно, режимы UMPA и XST-XSVT позволяют гибко настраивать разрешение и чувствительность, которые можно отрегулировать в соответствии с конкретными экспериментальными требованиями. В практической реализации также могут играть роль ограничения по времени сканирования и дозе, которые по своей природе возрастают с увеличением N.Выбор N и w в конечном итоге зависит от цели и желаемого результата эксперимента.

SmartLab | Интернет-сайт Rigaku Global

Rigaku SmartLab ® — это новейший и самый новаторский рентгеновский дифрактометр (XRD) высокого разрешения, доступный сегодня. Возможно, самой новой его особенностью является новое программное обеспечение SmartLab Studio II, которое предоставляет пользователю функциональные возможности интеллектуальной экспертной системы User Guidance, которая помогает оператору пройти через все тонкости каждого эксперимента.Это похоже на то, что рядом с вами стоит эксперт.

XRD разработан для повышения производительности

Эта новая система дифракции рентгеновских лучей включает в себя мощный источник рентгеновского излучения с вращающимся анодом PhotonMax мощностью 9 кВт и многомерный полупроводниковый детектор HyPix-3000 с высоким энергетическим разрешением 2D, который поддерживает режимы измерения 0D, 1D и 2D, что позволяет использовать все приложения работать с одним детектором, что устраняет неудобства, связанные с подготовкой и переключением отдельных детекторов для различных применений.Детектор HyPix-3000 может использоваться для получения двумерных порошковых дифрактограмм, которые можно обрабатывать для обеспечения превосходного качественного анализа с использованием всей информации двумерных изображений. Система включает в себя систему привода гониометра с замкнутым контуром θ / θ с высоким разрешением с доступным дифракционным плечом в плоскости. Новое семейство Cross-Beam-Optics (CBO) системы включает полностью автоматизированную переключаемую оптику отражения и передачи (CBO-Auto).

XRD разработан для удобства использования

Сочетание компьютерной системы центровки с полностью автоматизированной оптической системой и функцией User Guidance в программном обеспечении SmartLab Studio II позволяет легко переключаться между аппаратными режимами, гарантируя, что сложность вашего оборудования никогда не будет сдерживать ваши исследования.

XRD, то есть переопределение функциональности

Независимо от того, работаете ли вы с тонкими пленками, наноматериалами, порошками или жидкостями, SmartLab предоставит вам функцию XRD для проведения измерений, которые вы хотите провести, когда вы захотите их сделать. Оборудование принимает образцы порошка, жидкости, пленок и даже текстиля и позволяет отображать измерения в подходящих образцах. Operando (также известный как in-situ в реальном времени) измерения могут быть выполнены с помощью нового программного пакета Rigaku SmartLab Studio II, который представляет собой интегрированную программную платформу, включающую все функции от измерения до анализа.Система также имеет надежные протоколы безопасности и проверки, чтобы гарантировать, что любой технологический компонент — программное или аппаратное обеспечение — выполняет свою задачу в рамках нормативных требований, включая 21 CFR Part 11, устанавливающий правила EDA США, регулирующие электронные записи и электронные подписи (ER / ES).

Inside Story: Использование рентгеновской микротомографии для выявления скрытых особенностей рукописного кодекса

Коллекция Моргана включает значительное количество коптских христианских рукописей, сделанных в Египте и датируемых V-XI веками.Коптская коллекция примечательна своими текстами и иллюминациями, а также большой группой ранних обложек и фрагментов переплета, важных в истории переплетного дела.

Одним из самых ранних из них является Кодекс стекольщиков V века (MS G.67), небольшой формат Деяния апостолов , находящийся в удивительно хорошем состоянии, несмотря на свой возраст. Не считая некоторых утрат по краям, листья пергамента выглядят почти нетронутыми, как и чернила и надписи (рис. 1, 2). Книга сохраняет большинство своих оригинальных переплетных компонентов в хрупком, но почти неповрежденном состоянии, включая характерное шитье связующим стежком (рис. 3), корешок из кожи, обложки из дерева акации и кожаные обертывающие ремни с костяными штырями (рис. 6а).Сохранилось лишь небольшое количество текстов и переплетов этого периода создания книг кодекса, и каждый вносит свой вклад в наше понимание культур и ремесленных традиций, которые их породили. 1

Рисунок 1: MS G.67 Деяния апостолов. Внешний вид переплета с кожаной обшивкой корешка и краями досок.

Рисунок 2: MS G.67 Деяния апостолов. Center of quire, 2 показывает швейную нить внутри складки.Текст написан на оксиринхитском коптском диалекте с использованием греческого унциального письма с некоторыми коптскими символами.

Рис. 3. Несколько форм вышивания связующим стежком на корешках переплетенной книги. Вариации этого шитья встречаются на протяжении всей истории переплетного дела, но он повсеместно использовался в Средиземноморском регионе с поздней античности до восьмого или девятого века. 3 (Воспроизведено из Szirmai, The Archeology of Medieval Bookbinding 1999.)

Второй Coptic Acts того же возраста и размера, MS M.910, оказался менее успешным, чем его двоюродный брат Glazier, поскольку он был серьезно поврежден как огнем, так и водой незадолго до 1962 года, когда он был приобретен Morgan. Пергамент обуглен, изорван, желатинизирован и во многих местах хрупок; некоторые листья настолько искажены, что фактически переплетены, что делает невозможным открытие книги, не вызывая дополнительных повреждений и потерь. Катализируемые воздействием влаги, железо-галловые чернила, используемые для написания рукописи, корродировали в определенных местах, что, в свою очередь, вызывает локальную перфорацию пергаментной основы (рис. 4).

Рисунок 4: MS M.910 Деяния апостолов. Последняя страница текстового блока, показывающая повреждения, нанесенные водой и огнем. Текст написан на сахидском коптском диалекте.

Рисунок 5: MS M.910. Складки корешка закрытого текстового блока; вдоль корешка видны остатки вышивки связующим стежком. К клейстеризованному пергаменту прилипли песок и другой археологический мусор.

Хотя известно, что этот текст представляет собой Деяния апостолов , написанный на сахидском диалекте, современные исследователи коптского христианства и других средиземноморских религий пытались выяснить, был ли М.910 содержит значительные текстовые варианты или даже дополнительные тексты. К сожалению, его физическое состояние сделало невозможным полный доступ к тексту. Что касается материала, то фрагменты оригинального переплета (деревянные доски, кожаный корешок, резной костяной колышек), которые остались с книгой, указывают на тесную связь с переплетом Кодекса стекольщиков и, таким образом, сами по себе весьма значительны (Рисунки 6b, 6c). ). Шитье связующего стежка видно на корешке (рис. 5) и в основном нетронутым внутри книжного блока, но, как и в тексте, важные детали невозможно увидеть и понять.

Рис. 6a – c: Современная копия переплета Кодекса стекольщиков (слева), удерживаемая оберточными ремнями и костяными штифтами; связывающие фрагменты, принадлежащие MS M.910, в центре и справа, демонстрируют сходные характеристики.

В 2017 году реставраторы книг в Morgan вместе с Брентом Силзом, профессором компьютерных наук Университета Кентукки и директором Digital Restoration Initiative, и Полом Дилли, доцентом древних средиземноморских религий Университета Айовы, приступили к проекту. посмотреть, могут ли неразрушающие методы визуализации выявить скрытый текст и детали шитья. 4 Силз и его команда участвовали в ряде проектов с использованием рентгеновской микротомографии или микро-компьютерной томографии для выявления текстов, недоступных из-за повреждений или возраста; одним из наиболее заметных их проектов было «виртуальное разворачивание» обугленного свитка с археологического памятника Эн-Геди. 5


Рис. 7. Консерваторы Моргана Мария Фредерикс (вторая слева) и Фрэнк Трухильо (четвертый слева) обсуждают процесс микро-КТ-сканирования с Брентом Силзом и другими членами команды в Центре сохранения Thaw Conservation Center.Справа — Пол Дилли, доцент кафедры древних средиземноморских религий Университета Айовы.

Сканер микро-компьютерной томографии 6 производит тысячи рентгеновских изображений поперечного сечения, каждое из которых снято на немного отличающейся оси артефакта; Сканируемый объект помещается на вращающийся столик, который перемещается с фиксированными приращениями каждые несколько секунд до тех пор, пока не будет собрано достаточно данных. В тесном сотрудничестве с консерваторами Моргана команда Университета Кентукки создала специальное напечатанное на 3D-принтере крепление, которое надежно удерживает рукопись, не оказывая давления на хрупкие пергаментные листья.Тестовое сканирование проводилось на макете рукописи, созданном Мелиссой Мортон, научным сотрудником Меллона Сойера в Университете Айовы. 7

Рис. 8. Размещение рукописи в сканере на специальном держателе; просмотр изображений после сканирования.

Как и при стандартном медицинском рентгеновском снимке, сканирование с помощью микро-КТ показывает плотные материалы как более яркие области изображения по сравнению с материалами с меньшей плотностью. Металлы часто непрозрачны для рентгеновских лучей и могут действительно очень ярко светиться.В случае M.910 из-за содержания железа в чернилах на изображениях появляются яркие пятна, отмечающие, где каждое поперечное сечение пересекает работу коптского писца (рис. 9).

Рис. 9: Изображение поперечного сечения книжного блока, показывающее искаженные пергаментные листья; железосодержащие чернила выглядят как более яркие пятна (см. стрелки).

После получения изображения при комплексной обработке данных каждый лист сглаживается в цифровом виде, а текст снова преобразуется в удобочитаемую форму (рис. 10). Этот процесс виртуального разворачивания использует различные измерения плотности в рентгеновских лучах для отображения местоположения чернил.Инструмент машинного обучения, известный как нейронная сеть, «учит» программное обеспечение различать чернила и поверхность пергамента. Наличие надписей на обеих сторонах чрезвычайно тонкого пергамента M.910 (всего 0,13 мм в местах, доступных для измерения), а также извилистые искажения многих листов делают этот процесс особенно сложным. На момент написания эта работа все еще продолжается, но на сегодняшний день результаты весьма многообещающие. Приведенный ниже фрагмент текста был определен Полом Дилли как отрывок из Деяний 10: 4–6.

Рис. 10: Пример реконструированного текста с листа около центра M.910, созданного на основе данных рентгеновской томографии; изображение отображается в ложных цветах для большей разборчивости.

Сканирование с помощью микро-КТ также дало некоторую новую информацию о привязке, что позволило визуализировать состав ткани, пути прохождения нитей и даже структуру самой нити. Поперечные изображения и видео показывают, что каждый лист состоит из восьми листов или четырех сложенных листов, сложенных вместе; каждая швейная нить состоит из трех более тонких нитей, скрученных вместе по Z-образной схеме или против часовой стрелки.(Такие детали, как направление скручивания, могут помочь отличить похожие резьбы.)

Рис. 11 / Видео 1: Это видео следует в разрезе вдоль корешка книги от головы до хвоста. Каждый лист состоит из четырех сложенных листов тонкого пергамента; швейные нити выглядят как круглые, вращающиеся внутри центральных складок во время воспроизведения видео. Кажущееся вращение происходит из-за скрученной трехслойной структуры нити, которая движется по пути против часовой стрелки или Z-скручивания.

Рис. 12 / Видео 2: Другой вид в разрезе позвоночника, показывающий внешнюю часть складок и формирование шитья соединительного стежка.

Возможность сотрудничать в разных дисциплинах — один из самых захватывающих и вознаграждающих аспектов работы консерватора, который иногда помогает решить постоянные проблемы или вызовы. В течение многих лет стремление ученых получить доступ к скрытым текстам M.910, а также страстное любопытство историков к внутренним физическим деталям, казалось, противоречили сохранению важнейших материальных свидетельств.С появлением передовых неинвазивных технологий визуализации и цифровых гуманитарных инициатив в культурных учреждениях по всему миру, программы сохранения и доступа могут быть более тесно согласованы.

Чтобы узнать больше об экологических исследованиях и сотрудничестве в Моргане, посетите веб-страницу и блог Центра охраны природы Thaw или просмотрите эти виртуальные лекции на веб-сайте Моргана:

Выражаем огромную благодарность Бренту Силзу, Кристи Чапман, Кристине Гессен и Сету Паркеру из Университета Кентукки; Пол Дилли и Мелисса Мортон, Университет Айовы; Microphotonics, Inc.; Фрэнк Трухильо, Сяопин Цай, Джон Александер, Кристина Стилман и Линден Чубин, библиотека и музей Моргана.

Изображения:
Graham Haber, рисунки 1, 2, 6b, 6c, 7; Мария Фредерикс, рисунки 4, 5, 6а; Николь Крейн для The New York Times , цифра 8; Университет Кентукки / Инициатива цифрового восстановления, рисунки 9, 10, 11, 12.

Конечные примечания

  1. Для более глубокого обсуждения истории и значения коптских переплетов Моргана посмотрите эту лекцию Фрэнка Трухильо, консерватора книг Дру Хайнц в Центре сохранения оттепелей Моргана, представленную на Ранние кодексы: производство, разрушение и современное сохранение, Bard Graduate Center 2018.Этот симпозиум сопровождал «Кодекс и ремесла поздней античности», , курированный Георгиосом Будалисом.
  2. Quire (также называемый сборкой или разделом) состоит из одного или нескольких сложенных листов, которые сшиваются вместе, образуя переплетенный том или кодекс. Книги, состоящие как из одного, так и из нескольких листов, существуют с поздней античности.
  3. Для получения дополнительной информации о ранней истории этого шитья см. Boudalis, The Codex and Crafts in Late Antiquity, 2018.
  4. Сканирование древнего библейского текста, который люди боятся открыть, The New York Times
  5. Современные технологии открывают секреты поврежденного библейского свитка, T в New York Times
  6. Для этого проекта использовалось оборудование Bruker Skyscan 1173, предоставленное Micro Photonics, Inc.
  7. Прочтите запись в блоге Мелиссы об этом историческом воссоздании здесь.


Мария Фредерикс
Шерман Фэйрчайлд Руководитель Центра сохранения оттепелей
Библиотека и музей Моргана

PressClub Global · Страница не найдена.

Вам нужна помощь? Свяжитесь с нашей службой поддержки с 9 до 17 CET по [email protected]

PressClub Global · Страница не найдена.

Извините, страница не найдена.

Эта страница не существует. Если вы ввели URL-адрес вручную, проверьте синтаксис и повторите попытку или перейдите на главную страницу NewsChannel. Если у вас возникнут дополнительные проблемы, обратитесь в нашу службу поддержки.

На главную

My.PressClub Войти

BMW Group Streaming

МИРОВАЯ ПРЕМЬЕРА

Здесь вы можете увидеть трансляцию мировой премьеры новых BMW S 1000 R и BMW G 310 R.

Открыть страницу потоковой передачи

Информация о выбросах CO2.

Следующее относится к показателям расхода для транспортных средств с новым официальным утверждением типа, начиная с сентября 2017 г .: Показатели расхода топлива, выбросов CO2 и потребления энергии получены в соответствии с установленной процедурой измерения (Постановление ЕС № 715/2007) в том виде, в котором они были выпущены и исправлено. Цифры приведены для базовой версии автомобиля в Германии. Пропускная способность учитывает различия в выборе размеров колес и шин, а также элементов дополнительного оборудования и может быть изменена в зависимости от конфигурации.

Полученные на основе новой «Всемирной согласованной процедуры испытаний легковых автомобилей» (WLTP), цифры конвертируются обратно в «Новый европейский ездовой цикл» (NEDC) для сравнения. Значения, отличные от указанных здесь, могут быть использованы для целей налогообложения и других связанных с транспортными средствами обязанностей, связанных с выбросами CO2.

Более подробную информацию об официальных показателях расхода топлива и официальных удельных выбросах CO2 для новых легковых автомобилей можно найти в «Руководстве по расходу топлива, выбросам CO2 и текущему потреблению новых легковых автомобилей», доступном здесь: https: // www.dat.de/co2/.

тестов на саркомы мягких тканей

Если у вас есть признаки или симптомы которые предполагают, что у вас может быть саркома мягких тканей , врачу, вероятно, потребуется провести тесты, чтобы выяснить, есть ли у вас рак.

История болезни и медицинский осмотр

Врач спросит о вашей истории болезни, в том числе о вашей семейной истории, чтобы узнать, есть ли у вас какие-либо возможные факторы риска. Вас также спросят о ваших симптомах, например о том, когда они появились и как долго они у вас наблюдаются.

Визуальные тесты

Визуализирующие тесты используют звуковые волны, рентгеновские лучи, магнитные поля или радиоактивные вещества для создания изображений внутренней части вашего тела. Визуализационные тесты могут проводиться по ряду причин, например:

  • Чтобы посмотреть на подозрительные области, которые могут быть раковыми,
  • Чтобы узнать, распространился ли рак и как далеко он распространился
  • Чтобы помочь определить, работает ли лечение

Рентгеновский снимок простой

Обычный рентген участка с опухолью может быть заказан первым тестом.Рентген грудной клетки может быть сделан после того, как вам поставят диагноз, чтобы увидеть, распространилась ли саркома на легкие.

КТ (компьютерная томография)

КТ использует рентгеновские лучи, чтобы делать подробные изображения поперечного сечения вашего тела. Этот тест часто делают, если врач подозревает саркому мягких тканей в груди, брюшной полости (животе) или забрюшинном пространстве (задней части живота). Этот тест также используется, чтобы определить, распространилась ли саркома на легкие, печень или другие органы.

КТ можно использовать для ввода иглы для биопсии в опухоль внутри тела — например, в грудную клетку или брюшную полость.Это называется иглой под контролем КТ . (Подробнее о биопсии см. Ниже.) Вы лежите на столе для компьютерной томографии, пока радиолог перемещает иглу для биопсии в направлении опухоли. КТ повторяется до тех пор, пока врачи не убедятся, что игла находится внутри опухоли.

МРТ (магнитно-резонансная томография)

МРТ использует радиоволны и сильные магниты вместо рентгеновских лучей для фотографирования тела. МРТ часто является частью обследования любой опухоли, которая может быть саркомой.Они часто лучше, чем компьютерная томография, при оценке сарком на руках или ногах.

МРТ дает хорошее представление о размерах опухоли. Он может показать вашей медицинской бригаде многое об опухоли, например, где она находится, насколько она велика, а иногда даже о типе ткани, из которой она происходит (например, кость, жир или мышцы). МРТ также очень полезны при обследовании головного и спинного мозга.

УЗИ

УЗИ использует звуковые волны и их эхо для создания изображений частей тела.Небольшой инструмент, называемый преобразователем , излучает звуковые волны и улавливает эхо, когда они отражаются от органов. Затем компьютер преобразует эхо-сигналы в изображение на экране.

Ультразвук может быть проведен перед биопсией, чтобы определить, является ли уплотнение кистой, то есть есть ли в нем жидкость и, скорее всего, не рак, или является ли оно твердым и, что более вероятно, опухолью. Этот тест часто не нужен, если делали КТ или МРТ.

ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография) сканирование

сканов ПЭТ используйте радиоактивный сахар, который попадает в кровь.Поскольку раковые заболевания используют глюкозу (сахар) в большей степени, чем нормальные ткани, радиоактивность накапливается в раке. Затем сканер может обнаружить радиоактивные отложения.

ПЭТ-сканирование полезно, когда ваш врач считает, что рак распространился, но не знает, где. Его можно использовать вместо множества различных рентгеновских лучей, потому что он сканирует все ваше тело. Часто ПЭТ-сканирование используется с компьютерной томографией (называемой ПЭТ / КТ-сканированием). Это помогает решить, являются ли изменения, видимые на КТ, раком или чем-то еще.ПЭТ не часто используется при саркоме, но в некоторых случаях может быть полезен.

Биопсия

Если на основании обследований и визуализационных исследований подозревается саркома мягких тканей, необходима биопсия, чтобы точно знать, что это саркома, а не другой тип рака или доброкачественное (не рак) заболевание. При биопсии врач извлекает небольшой кусочек опухоли. Эта ткань исследуется под микроскопом, также могут быть выполнены другие лабораторные тесты.

Для диагностики сарком используются несколько видов биопсии.Врачи, имеющие опыт работы с этими опухолями, выберут один, исходя из размера и расположения опухоли. Большинство из них предпочитают использовать тонкоигольную аспирацию или стержневую биопсию в качестве первого шага. См. Раздел «Тестирование биопсийных и цитологических образцов на рак». чтобы узнать больше о типах биопсии, о том, как ткань используется в лаборатории для диагностики рака, и о том, что могут показать результаты.

Вы можете спросить об опыте вашего хирурга в проведении биопсии. Правильная техника биопсии — очень важная часть успешного лечения сарком мягких тканей.Неправильная биопсия может привести к распространению опухоли и проблемам с ее удалением в дальнейшем.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *