统计模型消除了人类的偏见在寻找单个原子在模糊图像

模糊与原子电子显微图中强调绿色、红色和蓝色

资料来源:©2018年美国物理学会

通用电气集群的图像显示不同数量的原子选择统计分析

让数学模型分析电子显微镜数据可以揭示atom-fine从低分辨率的图像细节。

的确切组成和形状决定了材料的物理属性。甚至几个流浪原子在一个表面上可以产生影响,例如当涉及到材料的催化性能。透射电子显微镜(TEM)可以想象这些纳米与电子束通过照明样本细节。

但许多材料电子冲击下迅速降低。为了避免辐射损伤,科学家调整梁的强度,也降低了对比。解释这些嘈杂的图像通常需要研究人员做出假设,可能导致其misassign结构。

一个统计模型,开发人员从比利时、荷兰和英国,承诺解决模糊TEM图像到单个原子,甚至光的,只有弱散射电子,因此很难发现。同时,该方法消除了人类偏见的方程。

与其他方法不同,该模型分析了TEM图像作为一个整体,而不是单独看每一个像素。它试图适应不同安排的原子的图像,然后找出号码是最可能的。

在一个小时内,该方法揭示钛酸锶晶体的细节,尽管长时间- 11个小时才找到六角石墨烯晶格在吵着TEM图像。概率统计也可以解决单个原子在金奈米棒的边缘看不见的原始图像。