Algoritmos y análisis de imágenes no convencionales de rayos X: Contraste de fase y absorción

G. TIRAO; E.M. CUELLO

Montevideo

Congreso; 2da Reunión Conjunta SUF-AFA. 96º Reunión Nacional de Física - AFA, XII Reunión de la Sociedad Uruguaya de Física; 2011

Las imágenes por rayos X representan una importante herramienta utilizada en diversos ámbitos, principalmente en Medicina, Biología y la Industria. Las fuentes de contraste en dichas imçagenes dependen del aspecto físico de la interacción de la radiación con la muestra, que se tenga en cuenta para generarla. En las imágenes convencionales de rayos X (por transmisión) se utiliza como fuente de contraste la absorción del haz. Cuando la muestra posee un número átomico bajo o la variación en la absorción entre distintas estructuras que la componenen es despreciable,la imagen obtenida no proporciona suficiente información. Por este motivo se desarrollaron diversos métodos de obtención de imágenes con el fin de aprovechar como fuente de contraste el desfasaje que sufre la onda electromagnética al atravesar la muestra, dando lugar a lo que se conoce con el nombre de ímagenes por contraste de fase. En la actualidad el desarrollo de instrumentación de óptica de rayos X, de fuentes de radiación y de los procesamientos matemáticos han contribuido a la implementación y estudio de diversas técnicas de imágenes dealto contraste.En este trabajo se estudia uno de los m´etodos de obtenci´on de imágenes llamado "imágenes basadas en un analizador". Se compararon diferentes algoritmos de reconstrucción existentes, como por ejemplo DEI (Diffraction-Enhanced Imaging) y MIR (Multiple-Image Radiography) destinados a separar los efectos de la interacción del haz con la muestra: absorción, refracción y dispersión a ultra bajo ángulo. Estos algoritmos fueron implementados en imágenes obtenidas en el Laboratorio Nacional de Luz Sincrotrón de Campinas, Brasil, de una muestra especialmente diseñada para realzar cada uno de los efectos de interacción anteriormente mencionados. Se analizaron los resultados, cualitativa y cuantitativamente con el fin de comparar la performance de cada algoritmo de reconstrucción, y determinar cuál es el más adecuado en función de las condiciones experimentales.