tomografía computarizada por difracción de rayos X

La tomografía computarizada por difracción de rayos X es una técnica experimental que combina la difracción de rayos X con el método de adquisición de datos de tomografía computarizada . La tomografía computarizada (TC) por difracción de rayos X (DRX) fue introducida por primera vez en 1987 por Harding et al. ^{[ 1 ]} utilizando un difractómetro de laboratorio y un haz de rayos X monocromático . La primera implementación de la técnica en instalaciones de sincrotrón fue realizada en 1998 por Kleuker et al. ^{[ 2 ].}

La tomografía computarizada por difracción de rayos X se puede dividir en dos categorías principales según cómo se traten los datos de XRD, específicamente, los datos de XRD se pueden tratar como datos de difracción de polvo o de monocristal , y esto depende de las propiedades de la muestra. Si la muestra contiene cristales pequeños y orientados aleatoriamente, entonces genera "anillos" de difracción de polvo suaves cuando se utiliza un detector de área 2D. Si la muestra contiene cristales grandes entonces genera patrones de difracción 2D "puntiformes". Esto último también se puede realizar utilizando un haz de rayos X de caja de letras, cono y paralelo, y produce imágenes 2D o 3D que corresponden a mapas de los cristalitos o "granos" presentes en la muestra y sus propiedades, como la tensión o la deformación . ^{[ 3 ]} Existen varias variaciones de este enfoque, incluyendo 3DXRD , ^{[ 4 ]} tomografía de contraste de difracción de rayos X (DCT) ^{[ 5 ]} y microscopía de difracción de rayos X de alta energía (HEDM) ^{[ 6 ]}

La tomografía computarizada por difracción de rayos X, a menudo abreviada como XRD-CT, se refiere típicamente a la técnica inventada por Harding et al. ^{[ 1 ]} que asume que los datos adquiridos son datos de difracción de polvo . Por esta razón, también se la ha mencionado como tomografía computarizada por difracción de polvo ^{[ 7 ]} y tomografía computarizada por dispersión de difracción (DSCT), ^{[ 8 ]} aunque ambas se refieren al mismo método.

La tomografía computarizada por difracción de rayos X (XRD-CT) emplea un método de escaneo con haz de lápiz monocromático y captura la señal de difracción en geometría de transmisión, generando un conjunto de datos de proyección de difracción. En esta configuración, la muestra se mueve a lo largo de un eje perpendicular a la dirección del haz. Se ilumina con un haz de rayos X monocromático, finamente colimado o enfocado, en forma de lápiz. Un detector de área 2D registra los rayos X dispersos, optimizando la estadística de conteo y la velocidad. Generalmente, el tamaño del escaneo traslacional supera el diámetro de la muestra, asegurando su cobertura completa en todos los ángulos evaluados. El tamaño del paso de traslación suele estar alineado con el tamaño horizontal del haz de rayos X. En un escenario ideal para cualquier método tomográfico de escaneo con haz de lápiz, los ángulos medidos deberían coincidir con el número de pasos de traslación multiplicado por π/2, de acuerdo con el teorema de muestreo de Nyquist . Sin embargo, en la práctica, este número a menudo puede reducirse para que sea igual al número de pasos de traslación sin comprometer sustancialmente la calidad de las imágenes reconstruidas. El rango angular habitual abarca desde 0 hasta π.

En la mayoría de los estudios, el método predominante de reconstrucción de datos es el "análisis inverso" introducido por Bleuet et al. ^{[ 9 ]} , donde cada sinograma se procesa de forma independiente, generando una nueva imagen de TC. Generalmente, se emplea el algoritmo de reconstrucción por retroproyección filtrada ^{[ 10 ]} para reconstruir las imágenes XRD-CT. El resultado es una imagen en la que cada píxel, o más precisamente, cada vóxel , corresponde a un patrón de difracción local. Los datos reconstruidos también pueden considerarse como una pila de imágenes cuadradas bidimensionales, donde cada imagen corresponde a un ángulo de dispersión de rayos X.

La técnica XRD-CT parte de las siguientes suposiciones:

• La muestra es pequeña y no hay artefactos de paralaje significativos en los datos de difracción adquiridos; cuando esta suposición no es válida, los patrones reconstruidos contienen una amplia gama de artefactos, como posiciones de picos inexactas, formas de picos e incluso división artificial de picos.
• Los datos de XRD adquiridos son similares a la difracción de polvo y no contienen datos puntuales.
• La muestra no absorbe fuertemente los rayos X y no hay problemas significativos de autoabsorción en los datos adquiridos.
• La composición química de la muestra no cambia significativamente durante el escaneo XRD-CT.

En la práctica, una o más de estas suposiciones no son válidas y los datos presentan artefactos. Existen estrategias para eliminar o reducir significativamente todos estos artefactos:

• En lugar de emplear el algoritmo de reconstrucción de retroproyección filtrada para reconstruir las imágenes XRD-CT, es posible utilizar otro enfoque de reconstrucción, denominado " Reconstrucción Directa de Mínimos Cuadrados " (DLSR), para realizar simultáneamente el ajuste de picos y la reconstrucción tomográfica , que tiene en cuenta la geometría de la configuración experimental y produce imágenes reconstruidas sin artefactos de paralaje. ^{[ 11 ]} Realizar un escaneo XRD-CT de 0 a 2π en lugar de 0 a π puede dar lugar a patrones reconstruidos con una posición de pico precisa, pero no con la forma del pico.
• Los datos de XRD 2D dispersos adquiridos durante el escaneo XRD-CT generan artefactos de rayas o líneas en los datos XRD-CT reconstruidos; es posible eliminar o suprimir estos artefactos aplicando filtros durante la integración azimutal de los patrones de difracción 2D brutos ^{[ 12 ].}
• Los datos pueden corregirse para eliminar los artefactos de autoabsorción utilizando una tomografía computarizada con contraste de absorción de rayos X de la misma muestra.
• Si la química del estado sólido de la muestra cambia durante el escaneo XRD-CT, entonces se pueden emplear otros enfoques de adquisición de datos que pueden mejorar la resolución temporal del método, como el enfoque entrelazado ^{[ 13 ] [ 14 ].}

El análisis de los patrones de difracción locales puede abarcar desde el ajuste secuencial básico de un solo pico hasta un análisis integral de perfil completo en un solo paso, conocido como " Rietveld -CT" (Wragg et al., 2015 ^{[ 15 ]} ). Este último método destaca por su eficiencia con respecto al método secuencial típico, ya que comparte parámetros globales entre todos los modelos locales. Ejemplos de estos parámetros incluyen el error cero y el ensanchamiento instrumental, que mejoran la estabilidad del proceso de refinamiento. En otras palabras, cada vóxel en las imágenes reestructuradas se compone de un modelo local (como factores de escala multifásicos, parámetros de red y tamaños de cristalita) adaptado para coincidir con el patrón de difracción local correspondiente. Esto implica que solo los parámetros generales son consistentes entre los modelos locales. Sin embargo, la aplicación de Rietveld-CT se ha limitado a imágenes pequeñas, específicamente aquellas de 60 × 60 vóxeles, y la viabilidad para imágenes más grandes depende de la memoria disponible del ordenador. Sin embargo, lo más frecuente es que el análisis completo del perfil de los patrones de difracción locales se realice píxel a píxel o línea a línea utilizando métodos convencionales de análisis de datos de XRD, como LeBail , Pawley y Rietveld . Todos estos métodos emplean un ajuste basado en los patrones de difracción reestructurados. Otro enfoque que también es computacionalmente costoso es el DLSR, que realiza la reconstrucción de datos tomográficos y el ajuste de picos en un solo paso. ^{[ 11 ]} Independientemente del método analítico elegido, el resultado final comprende imágenes llenas de información fisicoquímica localizada. Cada imagen fisicoquímica corresponde a los parámetros refinados presentes en los modelos locales, que pueden incluir mapas que corresponden a factores de escala, parámetros de red y tamaños de cristalita.

• difracción de rayos X
• tomografía computarizada
• difracción de polvo
• 3DXRD
• sincrotrón