Neutron Radiography and Computed Tomography of Biological Systems at the Oak Ridge National Laboratory's High Flux Isotope Reactor

Hassina  Z. Bilheux; Maria Cekanova; Jeffrey  M. Warren; Matthew  J. Meagher; Ryan D. Ross; Jean  C. Bilheux; Singanallur Venkatakrishnan; Jiao  Y.Y. Lin; Yuxuan Zhang; Matthew  R. Pearson; Erik Stringfellow

doi:10.3791/61688

JoVE Journal > Biology

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Biología

Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Yüksek Akı İzotop Reaktöründe Nötron Radyografisi ve Biyolojik Sistemlerin Bilgisayarlı Tomografisi

Published: May 07, 2021

doi:

10.3791/61688

Hassina Z. Bilheux*¹, Maria Cekanova*^2,3,4, Jeffrey M. Warren*⁵, Matthew J. Meagher⁶, Ryan D. Ross⁶, Jean C. Bilheux^1,7, Singanallur Venkatakrishnan⁸, Jiao Y.Y. Lin^1,9, Yuxuan Zhang¹, Matthew R. Pearson^9,10, Erik Stringfellow¹

¹Neutron Scattering Division,Oak Ridge National Laboratory, ²College of Veterinary Medicine,The University of Tennessee, ³UT-ORNL Graduate School of Genome, Science and Technology,The University of Tennessee, ⁴Integrity Laboratories, ⁵Environmental Sciences Division,Oak Ridge National Laboratory, ⁶Department of Cell & Molecular Medicine, Rush Medical College,Rush University, ⁷Computer Science and Mathematics Division,Oak Ridge National Laboratory, ⁸Electrification and Energy Infrastructures Division,Oak Ridge National Laboratory, ⁹Now at Second Target Station Project,Oak Ridge National Laboratory, ¹⁰Neutron Technologies Division,Oak Ridge National Laboratory

Summary

Bu makalede, bir sıçan femurunda, bir fare akciğerinde ve otsu bir bitki kökü / toprak sisteminde metal bir implantı ölçmek için Yüksek Akı İzotop Reaktörü (HFIR) CG-1D ışın hattı kullanılarak biyolojik örneklerin nötron radyografisi ve bilgisayarlı tomografisi için bir protokol açıklanmaktadır.

Abstract

Nötronlar tarihsel olarak küçük açılı nötron saçılması, nötron spin ekosu, kırınım ve elastik olmayan saçılma gibi teknikleri kullanan çok çeşitli biyolojik uygulamalar için kullanılmıştır. Karşılıklı uzayda bilgi elde eden nötron saçılma tekniklerinin aksine, zayıflama tabanlı nötron görüntüleme, gerçek uzayda onlarca mikrometre sırasına göre çözülen bir sinyali ölçer. Nötron görüntüleme prensibi Beer-Lambert yasasını izler ve bir numune aracılığıyla toplu nötron zayıflamasının ölçülmesine dayanır. Daha fazla zayıflama, biyolojik örneklerin ana bileşenleri olan bazı hafif elementler (en önemlisi, hidrojen) tarafından sergilenir. Döteryum, gadolinyum veya lityum bileşikleri gibi kontrast maddeler, optik görüntüleme, manyetik rezonans görüntüleme, X-ışını ve pozitron emisyon tomografisi gibi teknikler de dahil olmak üzere tıbbi görüntülemede olduğu gibi kontrastı arttırmak için kullanılabilir. Biyolojik sistemler için, nötron radyografisi ve bilgisayarlı tomografi, yeraltı bitki kök ağının karmaşıklığını, topraklarla etkileşimini ve in situ su akışının dinamiklerini araştırmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ayrıca, yumuşak dokular ve kemikler gibi hayvan örneklerindeki kontrast ayrıntılarını anlama çabaları araştırılmıştır. Bu makalede, numune hazırlama, enstrümantasyon, veri toplama stratejisi ve Yüksek Akı İzotop Reaktörü CG-1D nötron görüntüleme ışın hattı kullanılarak veri analizi gibi nötron biyogörüntülemedeki gelişmeler üzerinde durulmaktadır. Yukarıda belirtilen yetenekler, bitki fizyolojisinde (otsu bitki / kök / toprak sistemi) ve biyomedikal uygulamalarda (sıçan femur ve fare akciğeri) bir dizi örnek kullanılarak gösterilecektir.

Introduction

Nötron radyografisi (nR) prensibi, nötronların geçtikleri madde yoluyla zayıflamasına dayanır. Bir atomun elektron bulutu tarafından saçılan X-ışınlarının aksine, nötronlar çekirdeği tarafından emilebilir veya dağılabilir. Nötronlar, hidrojen (H) gibi hafif elementlere karşı hassastır ve sonuç olarak, hayvan 1,2,3,4,5,6,7 veya insan dokuları ^8,9 ve yer altı toprak / kök sistemleri 10,11,12,13,14 gibi biyolojik uygulamaların radyografisinde kullanılabilir.^,¹⁵. Nötron görüntüleme, ^16,17,18 ağır elementleri tespit edebilen X-ışını görüntülemeye tamamlayıcı bir tekniktir. Zayıflama bazlı nR, iletilen ışının malzeme miktarı ve malzeme boyunca yol uzunluğu ile doğru orantılı olduğunu belirten Beer-Lambert yasası tarafından tanımlandığı gibi, numune içindeki malzemelerin doğrusal zayıflama katsayıları ve numunenin kalınlığı tarafından yönetilir. Böylece, geçirgenlik, T, şu şekilde hesaplanabilir:

(1)

burada sırasıyla I₀ ve I, olay ve iletilen ışın yoğunlukları; μ ve x, sırasıyla doğrusal zayıflama katsayısı ve homojen bir numunenin kalınlığıdır. Zayıflama katsayısı μ şu şekilde verilir:

(2)

burada σ, numunenin nötron zayıflaması kesitidir (hem saçılma hem de emilim), ρ yoğunluğu, N_A, Avogadro’nun sayısı ve M, molar kütlesidir.

Düşük enerjili nötronlar (yani, 0,5 eV’nin altındaki enerjiler) kullanılarak biyolojik numunelerin radyografisindeki kontrast, çoğunlukla H yoğunluğundaki bir değişiklikten kaynaklanmaktadır (sabit bir numune kalınlığı için). Bunun nedeni, bir nötronun biyolojik örneklerde bulunan diğer çekirdeklerden daha büyük olan H çekirdeği ile etkileşim olasılığı ve H atomunun yoğunluğunun biyolojik örneklerde en bol bulunan atom olduğu için çok önemli olmasıdır.

İlk aşamalarından beri, nR ve nötron bilgisayarlı tomografi (nBT), malzeme ve mühendislik uygulamaları için yaygın olarak kullanılmaktadır 19,20,21,22,23. Biyolojik örneklerde H’ye nötron duyarlılığının ilk gösterim deneyleri, 1950’lerin ortalarında²⁴ bitki örneklerinin ölçümleriyle başladı. Çalışma, 1960’lı yıllar boyunca, örneğin, gadolinyum oksit (Gd₂O₃) gibi kontrast maddelerin kullanımının araştırıldığı bir insan göğsü²⁵ veya sıçan^26’nın radyografisi ile devam etti. Ayrıca, insan tümör dokusundaki normal dokuya karşı kontrastın, H içeriğindeki lokal bir artışa bağlı olduğu varsayılmıştır. Bu ilk denemeler sırasında, artan nötron akısı ve uzamsal çözünürlüğün nR’nin kalitesini artıracağı ve endüstriyel veya biyomedikal uygulamalar için tamamlayıcı bir teknik olarak popülaritesini artıracağı sonucuna varılmıştır. En son çalışmalar, biyomedikal ve adli uygulamalar için kanser dokusu örnekleri¹ ve hayvan organlarının kesitleri ^2,3,27 üzerinde yapılan nR ve nBT ölçümlerini içermektedir.

Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı, Oak Ridge, TN’de bulunan Yüksek Akı İzotop Reaktörü (HFIR), fisyon reaksiyonu ile nötron üreten güçlü bir nötron kaynağıdır. Bu nötronlar 2 MeV mertebesinde enerjilere sahiptir ve 100-300 eV mertebesindeki enerjilere ulaşmak için ağır su ile kinetik reaksiyonlarla reaktör havuzunda “soğutulur”. Bir nötron deneyinin optimizasyonu, ister saçılma ister görüntüleme olsun, nötron kaynağının ve ışın yoğunluğu, enerji dağılımı ve arka planın etkisi (hızlı nötronlar, gecikmiş nötronlar, gama ışınları) gibi ışın çizgisi özelliklerinin anlaşılmasıyla başlar. Görüntüleme ışın hattının bulunduğu HFIR soğuk kılavuz salonunda, nötronlar sıvı bir H moderatörü ile kinetik etkileşimlerle daha da “soğutulur”. Daha sonra kavisli bir kılavuz sistemde kaynağın görüş hattından uzağa taşınırlar, böylece hızlı nötronları ve gama kirliliğini ortadan kaldırırlar. Şekil 1’de gösterildiği gibi, CG-1D nötron görüntüleme ışın çizgisi^28,29, nötron enerji aralığının birkaç meV ila birkaç on eV arasında değiştiğini ima eden soğuk bir kılavuza yerleştirilir (bu durumda^, karşılık gelen kullanılabilir nötron dalga boyu 0.8 ila 10 şarasında değişir) ve 10⁷ n / (^cm2 aralığındadır)∙s) örnek konumunda. Motorlu bir diyafram açıklığı/difüzör sistemi, görüntüleme cihazının iğne deliği geometrisini tanımlar. Nötronlar, her iki ucunda alüminyum (Al) pencereleri olan helyum (He) dolu bir uçuş tüpünde 6.59 m’lik bir mesafe kat eder. Uçuş tüpleri, hava saçılımını sınırlandırırken nötronları taşımak için kullanılır, böylece ışın yoğunluğundaki kayıp minimumdur. Bu makalede açıklanan ölçümler için difüzör, bir Al kabı içine yerleştirilmiş 1 mm kalınlığında 50 nm alüminyum oksit (Al₂O₃) nano-tozundan yapılmıştır. Difüzör, nötron kılavuzundan gelen ışın artefaktlarını azaltır (bir görüntüleme ışın çizgisinin iğne deliği geometrisi ile büyütülür), aksi takdirde radyografide keskin yatay ve dikey yoğunluk dalgalanmaları görülür ve verilerin normalleştirilmesi zorlaşır. Burada gösterilen deneyler için, nötronlar 25-μm kalınlığında bir lityum-6 florür / çinko sülfür fosfor (⁶LiF / ZnS: Ag) kullanılarak ışığa dönüştürülür.

Kolimasyon optimizasyonu, numuneden dedektöre konuma, gerekli uzamsal çözünürlüğe ve edinme süresine bağlıdır. Numune sintilatörden birkaç cm uzağa oturduğunda, yüksek kolimasyonlar (800’ün üzerinde L / D, burada L, çap, D ve dedektörün iğne deliği açıklığından uzaklıktır) nötron akısı pahasına daha iyi uzamsal çözünürlük sağlar. Düşük kolimasyon (800’ün altındaki L / D), zaman çözünürlüğünün uzamsal çözünürlüğe üstün olduğu in situ dinamik etütler için tercih edilir. Bu makalede açıklanan ölçümler için, L / D ve uzamsal çözünürlük sırasıyla yaklaşık 355 ve 75 μm idi. Zamansal çözünürlük, sinyal-gürültü oranına (SNR) bağlı olarak değişir. Numune, bulanıklık gibi geometrik bozulmayı azaltmak için sintilatöre mümkün olduğunca yakın konumlandırıldı. Numuneyi dedektörlere yakın bir yere ayarlamak ve bilgisayarlı tomografi (BT) gerçekleştirmek için çeviri ve rotasyon aşamaları mevcuttur. CG-1D üç tip dedektör sunar: 13,5 μm piksel aralığına sahip 2048 piksel x 2048 piksel boyutuna sahip bir şarj bağlantılı cihaz (CCD), 6,5μm piksel aralığına sahip 2560 piksel x 2160 piksele sahip bilimsel tamamlayıcı metal oksit yarı iletken (sCMOS) dedektörü ve 55μm piksel boyutuna sahip 512 piksel x 512 piksel ile^30,31 mikro kanal plaka (MCP) dedektörü. Dağınık nötronlar, dedektör çipini nötronları görmekten korumak için ~ 5 mm kalınlığında bor kauçuğu ile emilir. Bu absorpsiyon, bor kauçuğu ile dedektör arasına yerleştirilen kurşun (Pb) ile durdurulabilen gama ışınları üretir. Her dedektör, farklı bir görüş alanı (FOV) ile uzamsal ve zaman çözünürlükleri için optimize edilmiştir. Sıçan femuru ve fare akciğer ölçümleri için, CCD dedektörü büyük FOV kapasitesi (~ 7 cm x 7 cm) ve yaklaşık 75μm’lik makul uzamsal çözünürlüğü için kullanılmıştır. Bitki kökü / toprak sisteminin nCT’si sCMOS ile gerçekleştirildi, çünkü amaç nCT’leri FOV maliyetinde mümkün olduğunca çabuk elde etmekti (~ 5 cm x 4.2 cm ile sınırlıydı); Böylece, uzamsal çözünürlük açıkça acı çekti. Bu dedektörlerde, nötronlar algılama amacıyla ışığa veya bir alfa parçacığına dönüştürülür. Numunenin dikey ekseni etrafında döndürülmesi ve ardışık dönüş açılarında radyografilerin elde edilmesi, nCT’nin elde edilmesini sağlar. İncelenen numunenin 3 boyutlu hacimsel olarak oluşturulmuş modeli, aşağıda açıklanan şirket içi iMARS3D piton tabanlı Jupyter filtrelenmiş geri projeksiyon (FBP) dizüstü bilgisayarı, pyMBIR veya ticari bir yazılım kullanılarak elde edilmiştir.

Son olarak, numune veya dedektörle etkileşime girmeyen nötronlar, arka plan gürültüsünü en aza indirmek için dedektör sisteminden yaklaşık 1 m aşağı yönde bir ışın durdurma konumunda toplanır. CG-1D ışın durdurucu 0,75 m genişliğinde, 0,5 m yüksekliğinde ve 35 mm kalınlığındadır ve epoksi içinde B₄C’den yapılmıştır. Işın durdurma, nötron ışınının çarptığı yangına dayanıklı bir epokside, ¹⁰mm% 95 zenginleştirilmiş lityum karbonat (6 Li₂CO₃), ⁶Li, kurşun (Pb) ve yüksek oranda ikincil gama ışınları içerecek şekilde tasarlanmış çelikle kaplı bir boşlukla güçlendirilmiştir. Kiriş durdurucu, kiriş hattının çelik koruyucu duvarına doğrudan tutturulmuştur. CG-1D ışın çizgisinin bir fotoğrafı Şekil 2’de verilmiştir.

Üç deneysel veriyi sırasıyla 3D olarak yeniden yapılandırmak için üç rekonstrüksiyon yazılımı kullanıldı. Fare akciğer örneği rekonstrüksiyonu, FBP kullanan ticari bir rekonstrüksiyon yazılımı olan Octopus³² kullanılarak gerçekleştirildi. Ahtapot yazılımı bir sunucu PC’de bulunur ve ışın hattında toplanan verileri yeniden yapılandırmak için kullanılabilir. CG-1D’de iMARS3D adlı bir rekonstrüksiyon yazılımı mevcuttur. Otomatik eğim düzeltme, işlem sonrası filtreler vb. gibi ek özelliklere sahip açık kaynak kodu TomoPY^33’e dayanmaktadır. iMARS3D, verilerin ön işlenmesini (arka planın ve gürültünün çıkarılması), kırpmayı, medyan filtrelemeyi (gama çarpmalarını ve ölü pikselleri düzeltmek için), otomatik ışın yoğunluğu dalgalanma düzeltmesini ve numune eğim düzeltmesini içerir. Sinogramlar oluşturulduktan sonra, halka artefaktı kaldırma ve yumuşatma gibi daha fazla veri işleme seçeneği vardır. Yeniden yapılandırmanın farklı adımları analiz sunucusuna kaydedilir (ve daha sonra teklif paylaşılan klasörüne taşınır), son 2B dilimler ise hemen teklif paylaşılan klasöründe depolanır. Sıçan femuru iMARS3D kullanılarak yeniden yapılandırıldı. Bitki kökü/toprak örneği, TomoPY kullanılarak verilerin medyan filtrelenmesi ve ardından Python’un SciPy kütüphanesi kullanılarak eğim ekseni düzeltmesi ile önceden işlendi. Yeniden yapılandırma, temel FBP’den son derece seyrek ve gürültülü nötron veri kümelerinden yüksek kaliteli rekonstrüksiyonlar elde edebilen gelişmiş model tabanlı yinelemeli yeniden yapılandırma teknikleri^35’e kadar bir dizi tomografik algoritma uygulayan pyMBIR (ASTRA araç kutusu^34’ten çekirdekler kullanılarak inşa edilmiş) olarak adlandırılan şirket içinde geliştirilen bir python paketi kullanılarak gerçekleştirildi. Yukarıda belirtilen yeniden yapılandırma araçlarına dayanan tüm işlenmiş hacimler zayıflama kontrastında temsil edilir. Tüm görselleştirme, ticari görselleştirme, segmentasyon ve veri analizi yazılım paketi AMIRA³⁶ kullanılarak gerçekleştirildi.

Bu makale, HFIR CG-1D ışın hattında nötron görüntüleme (nR ve nBT) kullanma prosedürünü göstermeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma aynı zamanda biyolojik örnekler, özellikle bir fare akciğeri, bir sıçan kemiği ve bitki kökü / toprak sistemleri için mevcut son teknoloji nR ve nCT yeteneklerini göstermektedir. Fare akciğeri, akciğer dokusunu ölçmek için nötronların tamamlayıcılığını göstermek için seçildi, oysa X-ışınları çoğunlukla kemiklere duyarlıdır. Bir sıçan femuru olan kemik örneğinde titanyum (Ti) implant vardı, böylece kemik ve metal arasındaki kontrastı ve kemik / metal arayüzünü görme fırsatını gösterdi (metaller onları güçlü bir şekilde zayıflattığı için X-ışınlarıyla ölçülmesi zordur⁴). Son olarak, bitki-kök su sistemi, nCT’nin kök / toprak sistemlerini yerinde ölçmek için üç boyutlu (3D) yeteneğini göstermektedir. Ek olarak, biyolojik numuneler için nR kullanmanın avantajlarını / dezavantajlarını gösterir. Açıkçası, bu yöntem bir bitki-kök sistemindeki su dinamiklerini ölçmek için güvenle kullanılabilir, ancak radyasyona maruz kalma ile ilişkili riskler nedeniyle canlı bir hayvan veya insan görüntüleme tekniği olarak düşünülemez, bu nedenle çalışmaları (ölü) farelerle veya patoloji benzeri ölçümlerle sınırlar, örneğin, bir doku örneğinin bir hastadan (hayvan veya insan) rezeke edildiği ve bir nötron ışınında ölçülmeden önce fiksasyonla hazırlandığı yerler.

Protocol

1. Cihaz kurulumu (bkz. Şekil 3, bölüm 3) Işın çizgisi bilgisayarında bir terminal penceresi açın, css yazın ve ardından kullanıcı arabirimini başlatmak için Enter tuşuna basın. Varsayılan olarak açılmazsa, Deneysel Fizik ve Endüstriyel Kontrol Sistemi (EPICS) Görüntüleme Arabirimi’ni açmak için Menü sekmesindeki Kullanıcı Ana Sayfası seçeneğini belirleyin. Arayüzün ilk sekmesini (Teklif / Kamera / SE Cihazı olarak adlandırılır) kullanarak, Kamera / Dedektörler’in yanındaki Optik düğmesine tıklayarak ışın çizgisi optiklerini, yani iğne deliği açıklık boyutunu ve Yarıklar düğmesine tıklayarak yarık sisteminin açılmasını seçin. Dönme aşamasını numunenin yerleştirileceği XY aşamalarına cıvata ile yerleştirin ve dedektörü (sCMOS veya CCD) konumlandırın.CCD veya sCMOS dedektörü için, cihaz ekibine danışarak istenen uzamsal çözünürlüğü ve odak uzaklığını sağlayan büyütmeye sahip lensi seçin. Önce ışığı kullanarak, dedektörü aynaya yaklaştırarak veya uzağa, ya da lensi sabit bir dedektör konumunda manuel olarak ayarlayarak kamerayı odaklayın. Görüntüyü nötron sintilatörünün bulunduğu yere odaklayın. CCD veya sCMOS dedektörü için, dedektör sintilatörüne yerleştirilmiş nötron emici çözünürlük maskesi37’yi kullanarak lens odağına nötronlarla ince ayar yapın. Farklı ayarlar kullanarak ardışık radyografileri toplayın (yani, dedektör motorunu EPICS’de hareket ettirerek otomatik olarak aynadan farklı dedektör konumları). ImageJ/Fiji39 veya benzer bir görüntü yazılımı aracındaki çizgi çiftlerini değerlendirerek radyografileri karşılaştırın. Uygun olduğunda, numuneyi uygun bir kaba (Al kabı ve/veya Al ağır hizmet tipi folyo) sabitleyin ve numuneyi dedektöre mümkün olduğunca yakın bir dönme aşamasına yerleştirin. Dedektörü ve ekipmanı nötron (bor kauçuğu) ve gama (Pb tuğlaları) kalkanı kullanarak koruyun. Numune-dedektör mesafesini ölçün ve numuneyi çıkarın. Bu ışın çizgisi yapılandırmasında örnek konumundaki piksel boyutunu değerlendirmek için bunu çözünürlük maskesiyle değiştirin. Bilinen bir özellik boyutu kullanarak, piksel boyutunu belirlemek için özellikteki piksel sayısını değerlendirin. Örneği döndürme aşamasında yeniden konumlandırın. EPICS arayüzünü ve Numuneyi Hizala sekmesini kullanarak, numune dedektörün tam görünümüne ulaşana kadar hareket halindeyken ardışık hızlı (ms ila 1 sn) radyografiler alarak numuneyi nötron ışınıyla hizalayın. Örnek hizalama dosyasını, CT taraması başlamadan önce yeniden kullanılacak bir .csv dosyası olarak kaydedin. BT taramasına başlamadan önce, ışınla farklı numune yönlerinde oluşturulan radyografileri değerlendirerek numunenin farklı açılarda görüş alanında kaldığını doğrulamak için otomatik BT Hizalama Kontrolü seçeneğini ( Hizalama sekmesinde) kullanın. 2. Numune hazırlama ve veri toplama stratejisi NOT: Hayvan numunesi protokolleri, Tennessee Üniversitesi Fare akciğeri için Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi ve sıçan femuru için Rush Üniversitesi Tıp Merkezi Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi tarafından onaylanmıştır. Sıçan femurlarıErkek Sprague-Dawley sıçanlarının femurlarına Ti6Al4V çubukları (1.5 mm çapında ve 15 mm uzunluğunda) implante edin, distal femoral kondiller yoluyla intramedüller boşluğa yerleştirin. 12 hafta sonra fareleri kurban edin ve femurları toplayın. Tüm yumuşak dokuları çıkarın (nötron zayıflamasına katkıda bulunur) ve femurları tuzlu suya batırılmış gazlı bez içinde implantlarla dondurun. 2 inç karelik gazlı bez süngerlerini fosfat tamponlu salin (PBS) içine tamamen batırın ve her numuneyi bu ıslatılmış süngerlere tamamen sarın ( bkz. Femurları X-ışını tabanlı mikroBT taramaları38 için oda sıcaklığına kadar çözün, donmuş halde HFIR’e taşımadan önce.nCT’den önce, numuneyi yeniden çözün ve CG-1D nötron görüntüleme ışın hattının yakınında bulunan HFIR Biyolojik Tehlike Güvenlik Seviyesi 2 (BSL2) laboratuvarında oda sıcaklığına getirin. Oda sıcaklığına geldikten sonra, numuneyi ağır hizmet tipi Al folyoya sarın ve bir Al silindirine yerleştirin. Silindiri kiriş çizgisindeki dönme aşamasında dikey olarak konumlandırın ve femuru ışın çizgisinde 0 ila 360° oda sıcaklığında, 0,25°’lik bir adım açısıyla tarayın. Her radyografiyi 50 saniye boyunca edinin.NOT: Dönme aşaması hareketi ve her radyografinin CCD’den veri toplama bilgisayarına aktarılması için ölü zaman göz önüne alındığında, taramanın toplam süresi yaklaşık 24 saattir. nCT tamamlandıktan ve numunenin ışın hattından çıkarılmasına izin verildikten sonra, numuneyi BSL2 laboratuvarına geri getirin, muhafazayı çıkarın ve daha sonraki deneysel ölçümler için muhafaza etmek üzere numuneyi yeniden dondurun. Fare akciğerleriBu çalışmayla ilgisi olmayan deneyler için kullanılan ölü bir fareden akciğer dokusunu rezeke edin. Nötron deneylerinden önce numuneyi% 70 etanol çözeltisine sabitleyin. Dokuyu ağır hizmet tipi Al folyoya sarın ve BSL2 laboratuvarından doğrudan CG-1D ışın hattına taşıyın. Çift muhafaza için numuneyi bir Al silindirine yerleştirin ve nCT taraması sırasında ışındaki numune konumunu koruyun. Numuneyi CCD’ye yakın bir yere yerleştirin ve taramayı gece boyunca oda sıcaklığında gerçekleştirin.NOT: Her radyografi 150 s idi ve dönme adım açısı 0 ila 182 ° arasında 0,5 ° idi. Tarama için toplam süre yaklaşık 16 saat idi. Otsu bitki kök/toprak sistemiNOT: Diğer biyolojik örneklerde olduğu gibi, bitki-toprak sistemleri, hidrojenin, özellikle topraktaki veya bitki köklerindeki suyun güçlü zayıflaması nedeniyle boyut olarak sınırlıdır. Tohumlar veya rametler kaplara ekilebilir (Al veya kuvars – her ikisi de düşük nötron zayıflaması kesitlerine sahiptir) veya daha olgun bir bitki bir kaba nakledilebilir.Yerinde yetişen yerel bir bitkiyi dikkatlice kazın ve nakledin (burada, dut otu (Fatoua villosa (Thunb.) Nakai) 2.38 cm x 2.58 cm kesitli, 6.3 cm yüksekliğinde, 0.055 cm duvar kalınlığında ve saf kum (SiO2) içeren bir Al kabına doldurulur. Bitki köklerini deiyonize suyla durulayın ve kabı ıslak kum bulamacı ile doldururken Al kabı içinde dikkatlice sergileyin.NOT: Kapları toprakla doldururken, kuru toprak parçacık boyutuna göre ayrılacağından ve kaplarda dokusal eserler oluşturacağından ıslak toprak kullanmak önemlidir12,13. Ekimden sonra, bitki sisteminin doymuş ağırlığını ölçün ve su kullanım oranını değerlendirmek için bitki sistemini her gün tartın. Toprağın üst yüzeyine veya bir tüp veya şırınga kullanarak kabın altındaki bir liman veya delikten su uygulayın.NOT: Burada, bitki sistemi bir teraziye yerleştirildi ve ağırlığa göre günlük su kullanımının yerini almak için her gün üste su uygulandı. Toprak suyu içeriğini azaltmak ve köklerdeki kontrastı arttırmak için görüntülemeden önce su tutulabilir. Bitki sistemini, kontrollü sıcaklık ve ışık12 ile yerinde bir büyüme odasında yayınlayın. Bitki kökünün Al kabına alışmasına izin vermek için görüntülemeden önce bitki sistemini 1 hafta boyunca koruyun.NOT: Görüntüleme başladıktan sonra bitkiyi sulamayın. Her biri ~ 1.75 saat içinde nCT taramalarını gerçekleştirin ve toprak ve bitki su içeriğindeki dinamik 3D değişiklikleri haritalamak için 2.5 günlük bir süre boyunca sürekli tarayın. Bu ölçümler için, zaman çözünürlüğü lehine uzamsal çözünürlüğü birkaç yüz μm’ye düşürün (yani, her projeksiyon için daha hızlı elde etme süresi).NOT: Her BT taraması, 0,93° dönüş açısı ve projeksiyon başına 10 sn elde etme süresi ile gerçekleştirilmiştir. Bu makalenin amacı doğrultusunda, sadece ilk BT taraması sunulmuştur. 3. Veri toplama NOT: CG-1D’deki veri toplama sistemi EPICS yazılımı40’ı kullanır. EPICS, deneysel protokolü yönlendirmek ve insan hatasını en aza indirmek için geliştirilmiştir; Bu arayüz, Şekil 3’te gösterildiği gibi, bir numuneyi ölçmeden önce mantıksal olarak farklı gerekli adımlardan geçer. EPICS veri toplama protokolü aşağıdaki gibidir (Şekil 3). Sol bölümde, motor konumları ve deney ayrıntılarıyla (örnek bilgileri, teklif numarası ve ekip üyeleri) birlikte devam eden deneyin durumu sağlanır. Her deneme bir teklif numarası ve bir veya daha fazla örnekle ilişkilendirilir. Ekip üyeleri ve seçilen örnek adı gibi teklif bilgileri de sağ tarafta mevcuttur (“Teklif/Kamera/Örnek Ortam Cihazı” adlı ilk sekme). Orta bölüm, görüntünün altında durum ve günlük bilgileriyle birlikte yan tarafta dinamik aralık ölçek çubuğu bulunan mevcut radyograftan oluşuyordu. Teklif/Kamera/SE Cihazı başlıklı ilk EPICS sekmesini seçin. Teklif Değiştir veya Örnek düğmesine tıklayın. Önceki sekmenin yerini alan Teklifler Listesi (solda) ve Örnek (sağda) içinde ölçülecek proje numarasını ve örnek kimliğini # seçin. Ana EPICS arayüzüne geri dönmek için geri okunu kullanın. Kamera/Dedektör seçenek listesinde mevcut dört dedektörden (Andor CCD, Andor sCMOS, SBIG CCD veya MCP) birini seçerek kullanılacak algılayıcıyı (sCMOS veya CCD) seçin.NOT: SBIG CCD, cihaz tarafından test edilmek üzere kullanılır ve mevcut makale için göz ardı edilebilir. Örnek Ortam Aygıtı bölümünde kullanılacak döndürme aşamasını seçin.İlk olarak, Örnek Ortam Aygıtı listesinde Döndürme Aşaması’na (CT Taraması) tıklayın. Ardından, döndürme aşamalarından birini seçin (taranacak örneğe karşılık gelir). Son olarak, sekmenin altında, Veri Toplama Modu’nu seçin. Bu durumda, ilk seçenek olan Beyaz Işın’ı seçin.NOT: Elde etme şekli ya beyaz ışındır (nötron dalga boyunun tüm aralığını alır) ya da CG-1D ışın çizgisinde tek renklidir. Örneği Hizala başlıklı ikinci EPICS sekmesini seçin. Örnek bir dosya adı yazın ve Enter tuşuna basın. Alt klasör adı için işlemi yineleyin.NOT: EPICS arayüzü, verileri otomatik olarak uygun deneysel dizinlere kaydedecek şekilde programlanmıştır ve şirket içi yeniden yapılandırma yazılımı, incelenen 3B nesnenin 2 boyutlu (2B) dilimlerini üretmek için kullanır. İkinci sekme olan Örneği Hizala, yalnızca birkaç saniyelik radyografiler kullanılarak numunenin hizalanmasına izin verir, çünkü bu radyografiler daha sonra veri işleme ve analiz için kullanılmaz. Tüm motorlar düzgün bir şekilde konumlandırıldıktan sonra, konumları .csv bir dosya biçiminde kaydedilebilir; Bu nedenle, her örnek hizalaması, daha sonra BT taramaları için örnekleri konumlandırmak üzere geri çağrılabilen karşılık gelen .csv dosyasına sahiptir. Üç motorun hizalamasını atlayın, yani numunenin hizalanmış ve BT için hazır olduğunu varsayalım. İstediğiniz bir edinme zamanını seçin ve Hızlı Görüntüler Al düğmesine tıklayın. SNR’yi değerlendirmek için farklı edinme sürelerine sahip bir dizi radyografi toplayın. ImageJ/Fiji’yi açın; Farklı radyografileri sürükleyip bırakın. Örnekten açık bir alana giden bir profil çizin; SNR’yi değerlendirmek. XY aşamasında birden çok örnek ayarlanmışsa (her biri bir örnek için birden çok döndürme aşaması), hizalamadan sonra her örnek konumunu kaydedin ve Dosyaya Kaydet düğmesini tıklatarak verileri .cvs dosyası olarak kaydedin. CT tarama parametrelerini ayarlamak için Veri Topla başlıklı üçüncü EPICS sekmesini seçin. İlk yazılabilir satıra bir dosya adı yazın ve Enter tuşuna basın. Alt klasör adı için bu işlemi yineleyin.NOT: Veri Topla sekmesinin düzeni, ilk sekmede bir dizi zaman geçen radyografinin (SE yok) veya BT taramasının (döndürme aşamasının seçimi) seçimine bağlıdır. Kaydedilen Dosyayı Kullanarak Örneği Hizala bölümünde, daha önce örnek motor konumlarını kaydeden dosyayı seçin (adım 1.8). Son kaydedilen örnek hizalama dosyalarına göz atmak için Son Kaydedilen Dosyalar’ı kullanın. Numunenin nötron ışınındaki konumuna geri dönmesini sağlamak için Dosya Kullanarak Hizala’ya tıklayın. Nyquist’in örnekleme teoremine dayanarak BT için gerekli projeksiyon sayısını hesaplayın. Örnek yatay boyuttaki piksel sayısını hesaplayın ve Nyquist’in örneklemesini yerine getirmek için gereken projeksiyon sayısını elde etmek için 1,5 ile çarpın. Her görüntü için Döndürme Başlangıç Açısı (genellikle 0°), Döndürme Bitiş Açısı (genellikle 180°), Döndürme Adımı Boyutu, Adım Başına Görüntü Sayısı (genellikle 1 olarak ayarlanır) ve Pozlama süresini girin. Veri Topla düğmesine tıklayarak BT taramasını başlatın. 4. Hacim rekonstrüksiyonu ve veri işleme/analiz NOT: Veri normalleştirme, yeniden yapılandırma ve analiz için tüm CG-1D yazılım araçları, ORNL tesisinin Python deposunda ve tesisin analiz sunucularında mevcuttur. 2B ölçümler için, Jupyter Python notebooks41 kullanılarak ön işleme yapılabilir. Bir not defterinin çizimi Şekil 4’te mevcuttur. Herhangi bir ışın dalgalanmasını 1 (veya 0) iletime normalleştirmek için kullanılan numunenin dışında bir ilgi alanı seçmeden önce verileri yükleyebilir ve önizleyebilirsiniz. Bu defterler her ölçüme uyarlanabilir, bu da ön işlemeyi basit bir çaba haline getirir. Ayrıca, 2D analiz, zaman içinde bir numunedeki kinetik değişikliklerin (yani bir numunedeki su alımının) izlenmesi gibi aynı defterde gerçekleştirilebilir. Linux analiz sunucusunda kullanıcı adı ve parolayı kullanarak oturum açın. Web tarayıcısını açın ve jupyter.sns.gov yazın. iMARS3D adlı python Jupyter not defterini açın. Kodun ilk birkaç satırını çalıştırın (iMARS3D’yi çalıştırmak için gerekli araçları yükler). Verileri, düz ve koyu renkli alanları yükleyin. Üç veri kümesinin de düzgün yüklendiğini doğrulayın. Verileri kırpma, filtreleme (gerektiğinde), normalleştirme (otomatik numune eğim düzeltmesi ile) ve hacimsel yeniden yapılandırma (uzun bir süreç) ile devam edin. Verileri Paylaşılan adlı proje numarası klasörüne kaydedin. Tesis analiz sunucularında da bulunan AMIRA36’yı açtıktan sonra, yeniden yapılandırılmış dilimleri yazılıma yükleyin ve görselleştirme, daha fazla filtreleme ve analize devam edin.

Representative Results

Şekil 5A, ölçülenle benzer büyüklükte temsili bir sıçan femurunun fotoğrafıdır; Şekil 5B, C, bir sıçanın femurunun nCT’sini Ti implantı ile temsil eder. Şekil 5B, femurdaki yanlış renk zayıflamasına dayalı nCT’yi gösterirken, Şekil 5C, bir X-ışını tıbbi BT’sine benzeyen Ti implantını (gri skalada) ortaya çıkarmak için Şekil 5B’deki ile aynı oryantasyona sahip kemik boyunca çapraz bir kesimi temsil eder. Bu implant, nötronlarla kemik materyali kadar etkileşime girmez; Bu nedenle, zayıflaması minimumdur ve çevreleyen kemikten daha koyu (yani daha az zayıflatıcı) görünür. Femurun medüller boşluğunda bulunan trabeküler kemik, numunenin proksimal ucunda açıkça görülebilir (Şekil 5B’deki kırmızı oklar). Şekil 6A, B, nötronların yumuşak doku örneklerini tespit etme yeteneğini göstermek için nCT için kullanılan iki farklı pozisyondaki etanol-sabit fare akciğerinin temsili fotoğraflarını göstermektedir. nBT’den elde edilen fare akciğerinin yeniden yapılandırılmış hacmi, Şekil 6A,B’ye benzer şekilde konumlandırılmış Şekil 6C,D’de gösterilmiştir. Akciğerin sağ lobundan geçen bir kesik Şekil 6E’de gösterilmiştir. Numunenin nispeten küçük boyutuna rağmen, nötron duyarlılığı, ~ 75 μm uzamsal çözünürlükte akciğer yapısının tespiti ile açıkça gösterilmiştir. Beklendiği gibi, zayıflama aralığı oldukça geniştir ve akciğerler hava içeren sünger benzeri bir yapıya sahip olduğu için büyük bir kısmı düşük ila orta nötron zayıflamasına karşılık gelir. Şekil 7A, bitki örneğinin bir fotoğrafını gösterirken, Şekil 7B, dikdörtgen bir Al kabında bitki kökü / toprak sisteminin yanlış renk hacimsel görüntüsünü temsil eder (Al çoğunlukla nötronlara karşı şeffaf olduğu için görünmez). Önceki veri kümeleriyle karşılaştırıldığında, SNR beklendiği gibi daha zayıftır, çünkü veriler 2,5 gün boyunca kökteki su alımının dinamik hareketlerini 3D olarak izlemek için daha hızlı elde edilmiştir. Böylece, her BT taraması ~ 1.75 saatlik bir pencerede ölçülecek şekilde optimize edildi. Zayıf SNR’ye rağmen, topraktaki kök sistemi, Şekil 7C, D’de yanlış renkte gösterilen numunenin dikey kesimlerinde açıkça görülmektedir. Resim 1: HFIR CG-1D nötron görüntüleme ışın hattının şematik çizimi. Görüntüleme ışını, bir koni ışını geometrisini tanımlayan diyafram sistemi tarafından tanımlanır. Kiriş, istenmeyen başıboş nötronları gidermek için kiriş kazıyıcıları olan He dolu bir uçuş tüpü aracılığıyla taşınır. Uçuş tüpünün içindeki borated kauçuk astar, komşu kiriş çizgilerinden gelen arka planı azaltır. Kısaltmalar: HFIR = Yüksek Akı İzotop Reaktörü; O = helyum; L = çap, D ve dedektörün iğne deliği açıklığından uzaklık. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Resim 2: Yüksek Akı İzotop Reaktöründeki CG-1D nötron görüntüleme tesisi. Fotoğraf, önden sağa, sola, uçuş tüplerini, örnek alanı ve ışın durağını göstermektedir. Nötron ışını fotoğrafın sağ tarafından geliyor. Uçuş tüpü, cihazı kullanan bilimsel ve endüstri araştırma toplulukları tarafından imzalanmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 3: EPICS arayüzü. CG-1D EPICS arayüzü üç bölüme ayrılmıştır: durum bölümü (solda), görüntüleme alanı (bu örnekte, pirinç deniz güneş saatinin ham radyografisi) ve 2D ve 3D görüntüleme için parametre girişi. Kısaltmalar: EPICS = Deneysel Fizik ve Endüstriyel Kontrol Sistemi; 2B = iki boyutlu; 3B = üç boyutlu. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 4: Jupyter not defterinin ekran görüntüsü. Bu not defteri, bir dizi radyografiyi normalleştirmeden önce önizlemek için kullanılır. Bu örnekte, Şekil 3’te gösterilen aynı pirinç deniz saati görselleştirilmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Resim 5: Titanyum implantlı sıçan femuru. (A) Temsili bir sıçan femurunun fotoğrafı. (B) nCT’den elde edilen sıçan femurunun 3D render hacmi. (C) Femur içindeki titanyum çubuğu gösteren çapraz dilim. Kırmızı oklar trabeküler kemiği gösterir. Ölçek çubukları sırasıyla x ve y eksenleri tarafından sunulur. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 6: Fare akciğeri nCT . (A) ve (B) Fare akciğerinin temsili fotoğrafları. (C) ve (D) (A) ve (B) ile aynı konumlandırmayı kullanarak zayıflatma tabanlı 3B fare hacmi işlenmiştir. (E) Fare akciğerinin sağ lobundan (D) farklı bir nötron zayıflaması gradyanı (çoğunlukla düşük zayıflama) ile elde edilen bir akciğer yapısını gösteren temsili dilim. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Resim 7: Nötron bilgisayarlı tomografi ve bitki kökü/toprak sisteminden dilimler . (A) Bitki örneğinin fotoğrafı. (B) Bitkinin nötron bilgisayarlı tomografisinden elde edilen 3D render hacmi, yer üstündeki sapı ve su ile toprak sistemini (kırmızı renkte) gösterir. (C) ve (D), topraktaki gövdeyi ve kökleri (kırmızı oklar) göstermek için açılı numune boyunca kesilir. Topraktaki daha koyu mavi alanlar suyun varlığını gösterir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Discussion

Nötron radyografisi ve biyolojik örneklerin BT’si, X-ışını görüntüleme veya manyetik rezonans görüntülemeyi tamamlayan umut verici görüntüleme teknikleridir. Biyolojik bir numunenin nötron görüntüleme deneyinin gerçekleştirilmesindeki kritik adımlar, hazırlanması ve ışın hattında tutulması ile ilgilidir. Bir deneyin optimizasyonu, cevaplanması gereken bilimsel soru tarafından yönlendirilir. Bilim sorusu bir fenomeni gözlemlemek için yüksek uzamsal çözünürlük gerektiriyorsa, uzun edinme süreleri gereklidir ve nCT’nin (cm boyutunda görüş alanı ile) dezavantajı, bir tarama yapmanın saatler sürmesidir. Bu, çoğunlukla, bir reaktörde bulunan genel nötron akısındaki farkın, X-ışını BT taramalarının birkaç^mm2 görüş alanı için saniyeler ila dakikalar alabileceği bir senkrotron kaynağına kıyasla farklılığından kaynaklanmaktadır. Yöntem, hayvanlardan çıkarılan ex vivo doku örneklerine uygulanabilse de, radyasyona maruz kalma riski nedeniyle (nötronlar tarafından üretilen gama ışınları ve numunedeki atomlarla nötron etkileşimleri gibi) canlı hayvanlara veya insanlara in vivo olarak genişletilemez. Bununla birlikte, su alım dinamikleri gibi bitki kökü / toprak etkileşimlerinin (Şekil 7) görüntülenmesi için çok uygundur.

Bitki dinamikleri için hızlı nCT kullanmanın avantajı, X-ışını BT’sinden farklı olarak, sudaki H’ye duyarlılık ve bitkiye radyasyon hasarının olmamasıdır. Dahası, metalin çevredeki dokulara kıyasla nispeten şeffaf olduğu bir sıçan femuru gibi kemik/metal numunelerde nötronların kullanılmasından benzersiz kontrast gözlemlenebilir (Şekil 5), potansiyel olarak X-ışını CT³⁹ tarafından indüklenen metal artefaktlardan kaçınır. Fare akciğeri gibi hayvan dokuları (Şekil 6), nötronlar H’ye duyarlı olduğu için yumuşak doku yapısının etkileyici bir şekilde algılandığını gösterir, ancak uzamsal çözünürlük bu ölçümlerde bir şekilde sınırlayıcı faktördür. Kontrast, biyolojik örneklerde bulunan H atomları tarafından sağlanır^19,39.

Nötron ızgara interferometrisi gibi yeni tekniklerin ilerlemesi ve uzamsal çözünürlükteki iyileşme (yakın zamanda birkaç mikron bildirilmiştir^42,43) nötron görüntüleme^, gelişmiş uzamsal çözünürlüğe sahip biyolojik dokular için yeni kontrast mekanizmaları sunabilir. Daha yüksek enerjili nötronların araştırılması (kalın örneklerin ölçülmesine izin vermek için), sağlam bir fare gibi bir hayvan dokusunun daha büyük bölümlerini ölçme yeteneğini de vaat ediyor, böylece biyomedikal araştırmalar için yeni olanaklar sunuyor.

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bu araştırmanın bir kısmı, ORNL tarafından işletilen ve ABD Enerji Bakanlığı, Bilim Ofisi, Kullanıcı Tesisleri tarafından desteklenen Yüksek Akı İzotop Reaktöründeki kaynakları, UT-Battelle, LLC ile DE-AC05-00OR22725 sözleşmesi kapsamında kullandı. Bu araştırmanın bir kısmı ORNL tarafından Eugene Wigner Distinguished Staff Fellowship programı aracılığıyla desteklenmiştir. Bu araştırma aynı zamanda DOE Bilim Ofisi, Biyolojik ve Çevre Araştırmaları Ofisi tarafından da desteklenmiştir. Sıçan femoral örnekleri, NIH (R01AR066562) ve Ortopedik Araştırma ve Eğitim Vakfı-Smith ve Yeğen ödülünden elde edilen fonla Rush Üniversitesi Tıp Merkezi’nde Dr. Rick Sumner ile işbirliği içinde yapılan deneylerden elde edildi. Ekip, nötron saçılma ışın hatlarının kullanılmasını sağlayan HFIR destek ekiplerine teşekkür etmek istiyor.

Materials

Aluminum containers	custom		Made from aluminum plates or tubing (alternate is quartz), plant and mouse sample
Aluminum foil	Fisher	01-213-100	Mouse lung sample containment
Deionized water or deuterium oxide			Water or D₂O can be used to enhance contrast, plant sample
Ethanol	Fisher	04-355-223	Mouse lung sample
Gauze sponges	CardinalHealth		Fully submerged in phosphate-buffered saline (PBS) and used to wrap samples, rat femur sample
Growth chamber	Conviron	A1000	Any growth chamber or greenhouse with controlled conditions would work, plant sample
Laboratory balance			Weighing plant system can be used to measure actual water content in the soils, plant sample
Pure silica sand	US Silica Co.	Flint#13	Pure SiO₂ provides low neutron attenuation compared to soils, plant sample
Sprague-Dawley Rats	Harlan	Order Code: 002-US	Rat femur sample
Titanium Rod	Goodfellow	TI007905	Rat femur sample

Referencias

Cekanova, M., Donnell, R., Bilheux, H., Bilheux, J. -. C. Neutron imaging: Detection of cancer using animal model. Proceedings of the 2014 Biomedical Sciences and Engineering Conference – 5th Annual ORNL Biomedical Sciences and Engineering Conference: Collaborative Biomedical Innovations – The Multi-Scale Brain: Spanning Molecular, Cellular, Systems, Cognitive, Behaviour. , (2014).
Bilheux, H. Z., et al. Neutron imaging a. The Oak Ridge National Laboratory: Application to biological research. Proceedings of the 2014 Biomedical Sciences and Engineering Conference – 5th Annual ORNL Biomedical Sciences and Engineering Conference: Collaborative Biomedical Innovations – The Multi-Scale Brain: Spanning Molecular, Cellular, Systems, Cognitive, Behaviour. , (2014).
Bilheux, H. Z., et al. A novel approach to determine post mortem interval using neutron radiography. Forensic Science International. 251, (2015).
Isaksson, H., et al. Neutron tomographic imaging of bone-implant interface: Comparison with X-ray tomography. Bone. 103, 295-301 (2017).
Le Cann, S., et al. Characterization of the bone-metal implant interface by Digital Volume Correlation of in-situ loading using neutron tomography. Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials. 75, 271-278 (2017).
Burca, G., et al. Exploring the potential of neutron imaging for life sciences on IMAT. Journal of Microscopy. 272 (3), 242-247 (2018).
Metzke, R. W., et al. Neutron computed tomography of rat lungs. Physics in Medicine and Biology. 56 (1), 1-10 (2011).
Altieri, S., et al. Neutron autoradiography imaging of selective boron uptake in human metastatic tumours. Applied Radiation and Isotopes. 66 (12), 1850-1855 (2008).
Altieri, S., Bortolussi, S., Bruschi, P., Pedroni, P., Zonta, A. Neutron radiography of human liver metastases after BPA infusion. Proceedings of 11th World congress on Neutron Capture Therapy. , (2004).
Holz, M., Zarebanadkouki, M., Kaestner, A., Kuzyakov, Y., Carminati, A. Rhizodeposition under drought is controlled by root growth rate and rhizosphere water content. Plant and Soil. 423 (1-2), 429-442 (2018).
Esser, H. G., Carminati, A., Vontobel, P., Lehmann, E. H., Oswald, S. E. Neutron radiography and tomography of water distribution in the root zone. Journal of Plant Nutrition and Soil Science. 173 (5), 757-764 (2010).
Warren, J. M., et al. Neutron imaging reveals internal plant water dynamics. Plant and Soil. 366 (1-2), (2013).
Dhiman, I., et al. Quantifying root water extraction after drought recovery using sub-mm in situ empirical data. Plant and Soil. 424, 73-89 (2018).
Kroener, E., Zarebanadkouki, M., Kaestner, A., Carminati, A. Non-equilibrium dynamics of rhizosphere. Water Resources Research. 50 (8), 6479-6495 (2014).
Moradi, A. B., et al. Three-dimensional visualization and quantification of water content in the rhizosphere. New Phytologist. 192 (3), 653-663 (2011).
Banhart, J., et al. X-ray and neutron imaging – Complementary techniques for materials science and engineering. International Journal of Materials Research. 101 (9), 1069-1079 (2010).
LaManna, J. M., Hussey, D. S., Baltic, E. M., Jacobson, D. L. Improving material identification by combining x-ray and neutron tomography. Proceedings 10391, Developments in X-Ray Tomography XI. 1039104, (2017).
Tengattini, A., et al. NeXT-Gremoble, the Neutron and X-ray tomograph in Grenoble. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 968, 163939 (2020).
Bilheux, H. Z., McGreevy, R. L., Anderson, I. S. . Neutron Imaging and Applications. , (2009).
Zhang, P., Wittmann, F. H., Zhao, T. J., Lehmann, E. H., Vontobel, P. Neutron radiography, a powerful method to determine time-dependent moisture distributions in concrete. Nuclear Engineering and Design. 241 (12), 4758-4766 (2011).
Lobo, R. M., Andrade, A. H. P., Castagnet, M. Hydride embrittlement in zircaloy components. Inac 2011 Int Nucl.Atlantic Conference. , 1-6 (2011).
Kardjilov, N., et al. New trends in neutron imaging. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 605 (1-2), 13-15 (2009).
Schillinger, B., et al. Detection systems for short-time stroboscopic neutron imaging and measurements on a rotating engine. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 542 (1-3), 142-147 (2005).
Thewlis, J. Neutron Radiography. British Journal of Applied Physics. 7, 345-350 (1956).
Anderson, J. Neutron Radiography in Man. British Journal of Radiology. 37, 957-958 (1964).
Brown, M., Parks, P. B. Neutron radiography in biologic media: techniques, observations, and implications. American Journal of Roentgenology. 106 (3), 472-485 (1969).
Metzke, R. W., Runck, H., Stahl, C. A., Schillinger, B., Calzada, E. Neutron computed tomography of rat lungs. Physics in Medicine and Biology. 56 (1), 1-10 (2011).
Crow, L., et al. The CG1 instrument development test station at the high flux isotope reactor. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 634 (1), 71-74 (2011).
Santodonato, L., et al. The CG-1D neutron imaging beamline at the Oak Ridge National Laboratory High Flux Isotope Reactor. Physics Procedia. 69, 104-108 (2015).
Tremsin, A. S., et al. Improved efficiency of high resolution thermal and cold neutron imaging. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 628 (1), 415-418 (2011).
Tremsin, A. S., Vallerga, J. V., McPhate, J. B., Siegmund, O. H. W. Optimization of high count rate event counting detector with microchannel plates and quad Timepix readout. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 787, 20-25 (2015).
Vlassenbroeck, J., et al. Software tools for quantification of X-ray microtomography at the UGCT. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 580 (1), 442-445 (2007).
Gürsoy, D., De Carlo, F., Xiao, X., Jacobsen, C. TomoPy: A framework for the analysis of synchrotron tomographic data. Journal of Synchrotron Radiation. 21 (5), 1188-1193 (2014).
Pelt, D. M., et al. Integration of TomoPy and the ASTRA toolbox for advanced processing and reconstruction of tomographic synchrotron data. Journal of Synchrotron Radiation. 23 (3), 842-849 (2016).
Venkatakrishnan, S. V., Cakmak, E., Billheux, H., Bingham, P., Archibald, R. K. Model-based iterative reconstruction for neutron laminography. Conference Record of 51st Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, ACSSC 2017. , (2018).
Stalling, D., Westerhoff, M., Hege, H. C. Amira: A highly interactive system for visual data analysis. Visualization Handbook. 1, 749-767 (2005).
Grünzweig, C., Frei, G., Lehmann, E., Kühne, G., David, C. Highly absorbing gadolinium test device to characterize the performance of neutron imaging detector systems. Review of Scientific Instruments. 78 (5), 1-4 (2007).
Schindelin, J., et al. Fiji: An open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
Meagher, M. J., Parwani, R. N., Virdi, A. S., Sumner, D. R. Optimizing a micro-computed tomography-based surrogate measurement of bone-implant contact. Journal of Orthopaedic Research. 36 (3), 979-986 (2018).
Dalesio, L. R., et al. The experimental physics and industrial control system architecture: past, present, and future. Nuclear Inst. and Methods in Physics Research, A. 352 (1-2), 179-184 (1994).
Bilheux, J., Lin, J. Y. Y., Bilheux, H. Z. Jupyter notebooks for neutron radiography data processing and analysis. Neutron Radiography-WCNR-11. 15, 198-204 (2020).
Trtik, P., et al. Improving the spatial resolution of neutron imaging at Paul Scherrer Institut – The Neutron Microscope Project. Physics Procedia. 69, 169-176 (2015).
Morgano, M., et al. Unlocking high spatial resolution in neutron imaging through an add-on fibre optics taper. Optics Express. 26 (2), 9-12 (2018).

Play Video

PDF

DOI

DOWNLOAD MATERIALS LIST

Citar este artículo

Bilheux, H. Z., Cekanova, M., Warren, J. M., Meagher, M. J., Ross, R. D., Bilheux, J. C., Venkatakrishnan, S., Lin, J. Y., Zhang, Y., Pearson, M. R., Stringfellow, E. Neutron Radiography and Computed Tomography of Biological Systems at the Oak Ridge National Laboratory’s High Flux Isotope Reactor. J. Vis. Exp. (171), e61688, doi:10.3791/61688 (2021).