多模态层析成像数据集的自动处理

多模化学层析成像是一种必须处理各种大（>100GB）数据集的技术。在此，提出了一种使用基于Python的大数据解决方案分析此类数据的新方法。

MMX-I型：用于多模式X射线成像和断层扫描的数据处理软件

这个MMX-I型开发了用于处理和重建大型多模式X射线成像和层析成像数据集的开源软件。的最新版本MMX-I型针对扫描X射线荧光、相位、吸收和暗场对比技术进行了优化。这一点及其在Java中的实现使得MMX-I型用于X射线成像的多功能且友好的用户工具。

曼巴数据工作者(MDW公司)已开发为高能光子源（HEPS）的高吞吐量、多模式数据协调和处理系统。它是数据采集、存储和在线分析中数据和元数据的主要动脉系统。设计和未来发展计划MDW公司进行了讨论。

低温软X射线层析成像和深紫外透射率成像揭示了中性脂质在脂滴核心中的分配。此外，将深紫外透射和色氨酸/酪氨酸在活细胞上的自荧光多模式成像相结合，以获得关于细胞器化学成分的互补信息。

多式联运就地纳米聚焦X射线显微镜方法被证明并应用于工作的多晶薄膜太阳能电池，通过一次测量揭示了化学、结构和电子异质性。

高分子大数据带来了众多挑战，并讨论了一些开始克服这些问题的举措。

目前的实验室衍射对比层析成像存在空间分辨率差的问题，只有大于40µm的颗粒才能被可靠成像。在这项工作中，我们展示了如何解除这一严重限制，并显著提高空间分辨率。

X射线衍射张量层析成像用于绘制皮埃尔页岩样品中粘土矿物的方向和高密度包裹体。

台湾光子源（TPS）的脑成像光束线（BIB）及其终端站已投入使用，旨在利用明亮的未变色同步辐射X射线，实现快速3D成像和高空间分辨率。

基于正向和反向计算的颗粒重建方法已开发用于基于实验室的衍射对比度层析成像。这些方法计算效率高，可以提供良好的方向和空间精度，并且代码是开源的。

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