Химическая визуализация (как количественное – химическое картирование ) – это аналитическая возможность создания визуального изображения распределения компонентов путем одновременного измерения спектров и пространственной, временной информации. [1] [2] Гиперспектральная визуализация измеряет смежные спектральные полосы, в отличие от мультиспектральной визуализации , которая измеряет разнесенные спектральные полосы. [3]
Основная идея - для химической визуализации аналитик может выбрать как можно больше спектров данных, измеренных для определенного химического компонента в пространственном положении в определенный момент времени; это полезно для химической идентификации и количественного определения. В качестве альтернативы, выбор плоскости изображения в конкретном спектре данных ( PCA - многопараметрические данные о длине волны, пространственном положении во времени) может отображать пространственное распределение компонентов выборки при условии, что их спектральные характеристики различны в выбранном спектре данных.
Программное обеспечение для химической визуализации наиболее специфично и отличается от химических методов, таких как хемометрика .
Приборы для обработки изображений состоят из трех компонентов: источник излучения для освещения образца, спектрально-селективный элемент и обычно детекторная матрица (камера) для сбора изображений. Формат данных называется гиперкубом . Набор данных можно визуализировать как куб данных , трехмерный блок данных, охватывающий два пространственных измерения (x и y), с серией длин волн (лямбда), составляющих третью (спектральную) ось. Гиперкуб можно визуально и математически рассматривать как серию изображений со спектральным разрешением (каждая плоскость изображения соответствует изображению на одной длине волны) или серию спектров с пространственным разрешением.
Коммерчески доступные лабораторные системы химической визуализации появились в начале 1990-х годов (ссылки 1-5). Помимо экономических факторов, таких как потребность в сложной электронике и высокопроизводительных компьютерах, существенным препятствием для коммерциализации инфракрасных изображений было то, что матрица фокальной плоскости (FPA), необходимая для считывания ИК-изображений, не была легкодоступна в качестве коммерческих товаров. Поскольку высокоскоростная электроника и сложные компьютеры стали более распространенными, а инфракрасные камеры стали легко коммерчески доступными, были внедрены лабораторные системы химической визуализации.
Первоначально использовавшаяся для новых исследований в специализированных лабораториях, химическая визуализация менее чем за десять лет стала более распространенным аналитическим методом, используемым для общих исследований и разработок, обеспечения качества (ОК) и контроля качества (КК). Быстрое внедрение этой технологии в различных отраслях промышленности (фармацевтика, производство полимеров, полупроводников, безопасность, судебная экспертиза и сельское хозяйство) основано на обилии информации, характеризующей как химический состав, так и морфологию. Параллельный характер данных химической визуализации позволяет анализировать несколько образцов одновременно для приложений, требующих высокопроизводительного анализа в дополнение к характеристике одного образца.
Гиперспектральная визуализация чаще всего применяется к твердым или гелевым образцам и находит применение в химии, биологии, [4] [5] [6] [7] [8] [9] медицине, [10] [11] фармации [12] ] [13] (см. также, например: пищевая наука, биотехнология, [14] [15] сельское хозяйство и промышленность. Химическая визуализация NIR, IR и комбинационного рассеяния света также называется гиперспектральной , спектроскопической, спектральной или мультиспектральной визуализацией (см. также микроспектроскопию ) Однако используются и другие сверхчувствительные и селективные методы визуализации, включающие либо УФ-видимую, либо флуоресцентную микроспектроскопию. Многие методы визуализации могут использоваться для анализа образцов всех размеров, от одиночной молекулы [16] [17] до клеточном уровне в биологии и медицине, [10] [18] [19] и изображениях планетных систем в астрономии, но для проведения наблюдений за столь разными системами используются разные инструменты.
Любой материал, функциональность которого зависит от химических градиентов, может быть изучен с помощью аналитического метода, сочетающего пространственные и химические характеристики. Чтобы эффективно и результативно проектировать и производить такие материалы, необходимо измерить и «что», и «где». Спрос на этот тип анализа растет по мере усложнения производимых материалов. Методы химической визуализации имеют решающее значение для понимания современной производимой продукции и в некоторых случаях являются неразрушающим методом, позволяющим сохранять образцы для дальнейшего тестирования.
Многие материалы, как промышленные, так и встречающиеся в природе, получают свою функциональность от пространственного распределения компонентов образца. Например, фармацевтические составы с пролонгированным высвобождением можно получить, используя покрытие, которое действует как барьерный слой. Высвобождение активного ингредиента контролируется наличием этого барьера, а дефекты покрытия, такие как разрывы, могут привести к изменению характеристик. В полупроводниковой промышленности неровности или загрязнения кремниевых пластин или печатных микросхем могут привести к выходу из строя этих компонентов. Функциональность биологических систем также зависит от химических градиентов: отдельные клетки, ткани и даже целые органы функционируют благодаря очень специфическому расположению компонентов. Было показано, что даже небольшие изменения в химическом составе и распределении могут быть ранним индикатором заболевания.
Химическая визуализация разделяет основы методов колебательной спектроскопии, но предоставляет дополнительную информацию за счет одновременного получения спектров с пространственным разрешением. Он сочетает в себе преимущества цифровых изображений с возможностями спектроскопических измерений. Короче говоря, колебательная спектроскопия измеряет взаимодействие света с веществом. Фотоны, взаимодействующие с образцом, либо поглощаются, либо рассеиваются; фотоны определенной энергии поглощаются, и характер поглощения дает информацию или отпечаток пальца о молекулах, присутствующих в образце.
С другой стороны, с точки зрения установки наблюдения химическое изображение может осуществляться в одном из следующих режимов: (оптическое) поглощение , эмиссия (флуоресценция), (оптическое) пропускание или рассеяние (рамановское рассеяние). В настоящее время существует консенсус, что режимы флуоресценции ( эмиссии ) и комбинационного рассеяния света являются наиболее чувствительными и мощными, но и самыми дорогими.
При измерении пропускания излучение проходит через образец и измеряется детектором, расположенным на дальней стороне образца. Энергию, передаваемую от падающего излучения молекуле(ам), можно рассчитать как разницу между количеством фотонов, испускаемых источником, и количеством, измеренным детектором. При измерении диффузного отражения выполняется такое же измерение разности энергий, но источник и детектор расположены на одной стороне образца, и измеряемые фотоны вновь выходят с освещенной стороны образца, а не проходят через него. это. Энергия может быть измерена на одной или нескольких длинах волн; когда проводится серия измерений, кривая отклика называется спектром .
Ключевым элементом в получении спектров является то, что излучение должно каким-то образом отбираться по энергии – либо до, либо после взаимодействия с образцом. Выбор длины волны может осуществляться с помощью фиксированного фильтра, перестраиваемого фильтра, спектрографа, интерферометра или других устройств. При использовании подхода с фиксированным фильтром собирать значительное количество длин волн неэффективно, и обычно собираются мультиспектральные данные. Химическая визуализация на основе интерферометра требует сбора всех спектральных диапазонов и, следовательно, приводит к получению гиперспектральных данных. Настраиваемые фильтры могут предоставлять либо мульти-, либо гиперспектральные данные, в зависимости от аналитических требований.
Спектры обычно измеряются с помощью визуализирующего спектрометра , основанного на матрице в фокальной плоскости .
Некоторые слова, распространенные в спектроскопии, оптической микроскопии и фотографии, были адаптированы или изменены их рамки для использования в химической визуализации. К ним относятся: разрешение, поле зрения и увеличение. В химической визуализации существует два типа разрешения. Спектральное разрешение относится к способности разрешать небольшие различия в энергии; это относится к спектральной оси. Пространственное разрешение — это минимальное расстояние между двумя объектами, необходимое для их обнаружения как отдельных объектов. На пространственное разрешение влияет поле зрения — физическая мера размера области, исследуемой при анализе. При визуализации поле зрения является произведением увеличения и количества пикселей в матрице детекторов. Увеличение представляет собой отношение физической площади матрицы детекторов к площади поля зрения образца. Чем больше увеличение для того же изображения детектора, тем меньшая площадь образца.
Химическая визуализация была реализована для спектроскопии среднего инфракрасного, ближнего инфракрасного диапазона и спектроскопии комбинационного рассеяния света . Как и их аналоги из объемной спектроскопии, каждый метод визуализации имеет свои сильные и слабые стороны и лучше всего подходит для удовлетворения различных потребностей.
Спектроскопия среднего инфракрасного диапазона (МИКР) исследует фундаментальные молекулярные колебания, которые возникают в спектральном диапазоне 2500–25 000 нм. В коммерческих реализациях изображений в регионе MIR используются гиперспектральные формирователи изображений или инфракрасные интерферометры с преобразованием Фурье ( FT-IR ), в зависимости от применения. Полосы поглощения MIR имеют тенденцию быть относительно узкими и хорошо разрешенными; Прямая спектральная интерпретация часто возможна опытным спектроскопистом. МИК-спектроскопия позволяет различить тонкие изменения в химическом составе и структуре и часто используется для идентификации неизвестных материалов. Поглощение в этом спектральном диапазоне относительно сильное; по этой причине представление образца важно для ограничения количества материала, взаимодействующего с поступающим излучением в MIR-диапазоне. Данные можно собирать в режиме отражения, передачи или излучения. Вода является очень сильным поглотителем MIR-излучения, и влажные образцы часто требуют сложных процедур отбора проб (например, пониженного общего коэффициента отражения ). Коммерческие инструменты включают точечное и линейное картографирование и визуализацию. Химическая визуализация в среднем инфракрасном диапазоне также может быть выполнена с пространственным разрешением нанометрового уровня с использованием инфракрасной спектроскопии на основе атомно-силового микроскопа (AFM-IR). Гиперспектральная визуализация всей полосы пропускания среднего инфракрасного диапазона может быть достигнута за считанные секунды с использованием ультракоротких импульсов среднего инфракрасного диапазона. [21]
Информацию о типах микроскопа МИР см. в разделе Микроскопия # Инфракрасная микроскопия .
Атмосферные окна в инфракрасном спектре также используются для дистанционного получения химических изображений. В этих спектральных областях атмосферные газы (в основном вода и CO 2 ) имеют низкое поглощение и позволяют наблюдать в инфракрасном диапазоне на расстояниях в несколько километров. Затем целевые молекулы можно просмотреть с помощью процессов избирательного поглощения/эмиссии, описанных выше. Пример химической визуализации одновременного выброса SF 6 и NH 3 показан на изображении.
Аналитическая ближняя инфракрасная область (NIR) охватывает диапазон от 780 до 2500 нм. Полосы поглощения, видимые в этом спектральном диапазоне, возникают из обертонов и комбинаций полос валентных и деформационных колебаний OH, NH, CH и SH. Поглощение в БИК на один-два порядка меньше, чем в МИК; это явление устраняет необходимость в тщательной подготовке проб. Толстые и тонкие образцы можно анализировать без какой-либо подготовки проб, химические изображения в ближнем ИК-диапазоне можно получать с помощью некоторых упаковочных материалов, а в определенных пределах этот метод можно использовать для исследования гидратированных образцов. Неповрежденные образцы можно визуализировать в режиме пропускания или диффузного отражения.
Формы линий обертоновых и комбинированных полос, как правило, намного шире и более перекрываются, чем основные полосы, наблюдаемые в MIR. Часто для разделения спектральных характеристик компонентов пробы используются многомерные методы. Химическая визуализация в ближнем ИК-диапазоне особенно полезна для проведения быстрого, воспроизводимого и неразрушающего анализа известных материалов. [23] [24] Приборы визуализации NIR обычно основаны на гиперспектральной камере , настраиваемом фильтре или FT-IR-интерферометре. Всегда необходим внешний источник света, например, солнце (наружное сканирование, дистанционное зондирование) или галогенная лампа (лабораторные, промышленные измерения).
Спектральный диапазон химической визуализации с комбинационным сдвигом охватывает примерно от 50 до 4000 см -1 ; Фактический спектральный диапазон, в котором проводится конкретное рамановское измерение, является функцией частоты лазерного возбуждения. Основной принцип рамановской спектроскопии отличается от MIR и NIR тем, что ось x спектра комбинационного рассеяния измеряется как функция энергетического сдвига (в см -1 ) относительно частоты лазера, используемого в качестве источника излучения. Вкратце, спектр комбинационного рассеяния света возникает в результате неупругого рассеяния падающих фотонов, которое требует изменения поляризуемости при вибрации, в отличие от инфракрасного поглощения, которое требует изменения дипольного момента при вибрации. Конечным результатом является спектральная информация, аналогичная MIR и во многих случаях дополняющая ее. Эффект комбинационного рассеяния света слабый – лишь примерно один из 10 7 фотонов, попадающих в образец, подвергается комбинационному рассеянию. Как органические, так и неорганические материалы обладают спектром комбинационного рассеяния света; они обычно образуют резкие химически специфичные полосы. Флуоресценция является конкурирующим явлением и, в зависимости от образца, может подавлять сигнал комбинационного рассеяния света как для объемной спектроскопии, так и для реализации визуализации.
Химическая визуализация комбинационного рассеяния света практически не требует подготовки проб или не требует ее вообще. Однако для обнажения интересующей поверхности можно использовать физическое разрезание образца, при этом следует позаботиться о том, чтобы поверхность была как можно более плоской. Условия, необходимые для конкретного измерения, определяют уровень инвазивности метода, а образцы, чувствительные к мощному лазерному излучению, могут быть повреждены во время анализа. Он относительно нечувствителен к присутствию воды в образце и поэтому полезен для визуализации образцов, содержащих воду, например биологического материала.
Эмиссионная микроспектроскопия — чувствительный метод с возбуждением и излучением в ультрафиолетовой, видимой и ближней ИК-областях. Таким образом, он имеет многочисленные биомедицинские, биотехнологические и сельскохозяйственные применения. Существует несколько мощных, высокоспецифичных и чувствительных методов флуоресценции, которые в настоящее время используются или все еще разрабатываются; к первым относятся FLIM, FRAP, FRET и FLIM-FRET; Среди последних - флуоресцентная БИК-флуоресценция и методы БИК-флуоресцентной микроспектроскопии и наноспектроскопии с повышенной чувствительностью зонда (см. раздел «Дополнительная литература»). Флуоресцентно-эмиссионная микроспектроскопия и визуализация также широко используются для обнаружения кристаллов белка [25] в растворе, для характеристики метаматериалов и биотехнологических устройств.
Ценность визуализации заключается в способности разрешать пространственные неоднородности в твердотельных или гелеобразных или гелеобразных образцах. Визуализация жидкости или даже суспензии имеет ограниченное применение, поскольку постоянное движение образца служит для усреднения пространственной информации, если только не используются сверхбыстрые методы регистрации, такие как флуоресцентная корреляционная микроспектроскопия или наблюдения FLIM, где можно отслеживать одну молекулу с чрезвычайно высоким (фотонным) уровнем обнаружения. скорость. Однако высокопроизводительные эксперименты (например, визуализация многолуночных планшетов) с жидкими образцами могут предоставить ценную информацию. В этом случае для сравнения различий между образцами можно использовать параллельное получение тысяч спектров, а не более распространенную реализацию исследования пространственной неоднородности в пределах одного образца.
Точно так же нет никакой пользы в визуализации действительно однородного образца, поскольку одноточечный спектрометр будет генерировать одну и ту же спектральную информацию. Конечно, определение однородности зависит от пространственного разрешения используемой системы визуализации. Для MIR-визуализации, где длины волн варьируются от 3 до 10 микрометров, теоретически могут быть разрешены объекты размером порядка 5 микрометров. Области выборки ограничены текущими экспериментальными реализациями, поскольку освещение обеспечивается интерферометром. Рамановская визуализация может разрешить частицы размером менее 1 микрометра, но область образца, которая может быть освещена, строго ограничена. С помощью рамановской визуализации считается нецелесообразным отображать большие площади и, следовательно, большие образцы. Химическая/гиперспектральная визуализация FT-NIR обычно разрешает только более крупные объекты (> 10 микрометров) и лучше подходит для больших образцов, поскольку источники освещения легко доступны. Тем не менее, недавно сообщалось, что микроспектроскопия FT-NIR способна обеспечить разрешение около 1,2 микрона (микрометра) в биологических образцах [10]. установка для счета фотонов.
Концепция предела обнаружения для химической визуализации сильно отличается от концепции объемной спектроскопии, поскольку она зависит от самого образца. Поскольку объемный спектр представляет собой среднее значение присутствующих материалов, спектральные характеристики следовых компонентов просто подавляются разбавлением. Однако при визуализации каждый пиксель имеет соответствующий спектр. Если физический размер следов примеси порядка размера пикселя, изображенного на образце, его спектральная подпись, скорее всего, будет обнаружена. Однако если следовой компонент распределен однородно (относительно размера пиксельного изображения) по всему образцу, он не будет обнаружен. Следовательно, пределы обнаружения методов химической визуализации сильно зависят от размера частиц, химической и пространственной неоднородности образца, а также пространственного разрешения изображения.
Методы анализа данных для наборов данных химической визуализации обычно используют математические алгоритмы, общие для одноточечной спектроскопии или анализа изображений. Причина в том, что спектр, полученный каждым детектором, эквивалентен спектру одной точки; поэтому методы предварительной обработки, хемометрики и распознавания образов используются с той же целью для разделения химических и физических эффектов и выполнения качественной или количественной характеристики отдельных компонентов образца. В пространственном измерении каждое химическое изображение эквивалентно цифровому изображению, и для извлечения признаков можно использовать стандартный анализ изображений и надежный статистический анализ.
{{cite journal}}: CS1 maint: bot: исходный статус URL неизвестен ( ссылка )