ಗಣಿತದ ವಿಧಾನವು ನ್ಯಾನೊಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ

ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಹಿಂದೆ ಸಾಧ್ಯವಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಎಕ್ಸ್-ರೇ ನ್ಯಾನೊಟೊಮೊಗ್ರಫಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ 3D ಚಿತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರ ವಿಧಾನವು ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ.

“ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಮಿತಿಯು ಎಕ್ಸ್-ರೇ ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿಯೂ ಇದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಲುಂಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಗಣಿತ ಸಂಶೋಧಕ ಮಾರ್ಕಸ್ ಕಾರ್ಲ್ಸನ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಂತ ಚಿಕ್ಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು 20 ನ್ಯಾನೊಮೀಟರ್‌ಗಳಷ್ಟು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಮಾನವನ ಕೂದಲು 80,000 ಮತ್ತು 100,000 ನ್ಯಾನೊಮೀಟರ್ ದಪ್ಪವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಇಮೇಜ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ದೇಹದಲ್ಲಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸುಮಾರು ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಸಿನಾಪ್ಸಸ್, ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯಾ ಮತ್ತು ಇತರ ಉಪಕೋಶ ರಚನೆಗಳಂತಹ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ರಚನೆಗಳು ಮೂರು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ.

ಸಂಶೋಧನೆಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕಸ್ ಕಾರ್ಲ್ಸನ್ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ವಿಧಾನದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು.

ನ್ಯಾನೊಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವಾಗ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಕ್ಸ್-ಕಿರಣಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ. ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ತೆಳುವಾದ ಹೋಳುಗಳಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸಬೇಕು. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಶಾಶ್ವತ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ

ಬದಲಿಗೆ ಎಕ್ಸ್-ರೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನ್ಯಾನೊಸ್ಕೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಕತ್ತರಿಸದೆಯೇ ಮೂರು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲು ಎಂದು ಮಾರ್ಕಸ್ ಕಾರ್ಲ್ಸನ್ ಗಮನಸೆಳೆದಿದ್ದಾರೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೈನ್ಸ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

“ಉತ್ತಮ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಮಾಪನ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಜೈವಿಕ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಮತ್ತು ವಿನಾಶಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಮಾರ್ಕಸ್ ಕಾರ್ಲ್ಸನ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.