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X射线反射率来自弯曲表面，如熔融铜上的石墨烯层所示
X射线反射技术可以提供具有原子分辨率精度的表面，接口和薄膜的平面外电子密度纤维。虽然当前的方法需要高表面的平流，但由于表面张力非常高，这对于自然弯曲的表面，尤其是液态金属的挑战。在这里，使用配备有双晶体束向旋转器的同步降低衍射仪，在高度弯曲的液体表面上具有几十微米的光束大小的X射线反射测量。使用标准反射性–2扫描的提议和开发方法成功地用于原位研究熔融铜和熔融铜的裸露表面，该铜和熔融铜被化学蒸气沉积原位生长的石墨烯层覆盖。发现在1400 K处的铜液体表面的粗糙度为1.25 0.10a˚，而石墨烯层的距离与液体表面分离为1.55 0.08a˚，其粗糙度为1.26 0.09a˚。
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
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versailles项目对X射线光电子光谱仪的强度校准的高级材料和标准性研究使用低密度聚乙烯
Benjamen P. Reed* 1 , David J. H. Cant 1 , Steve J. Spencer 1 , Abraham Jorge Carmona-Carmona 2 , Adam Bushell 3 , Alberto Herrera-Gómez 2 , Akira Kurokawa 4 , Andreas Thissen 5 , Andrew G. Thomas 6 , Andrew J. Britton 7 , Andrzej Bernasik 8 , Anne Fuchs 9 , Arthur P. Baddorf 10 , Bernd Bock 11 , Bill Theilacker 12 , Bin Cheng 13 , David G. Castner 14 , David J. Morgan 15 , David Valley 16 , Elizabeth A. Willneff 17 , Emily F. Smith 18 , Emmanuel Nolot 19 , Fangyan Xie 20 , Gilad Zorn 21 , Graham C. Smith 22 , Hideyuki Yasufuku 23 , Jeffery Fenton 24 , Jian Chen 20 , Jonathan D. P. Counsell 25 , Jörg Radnik 26 , Karen J. Gaskell 27 , Kateryna Artyushkova 16 , Li Yang 28 , Lulu Zhang 4 , Makiho Eguchi 29 , Marc Walker 30 , Mariusz Hajdyła 8 , Mateusz M. Marzec 8 , Matthew R. Linford 31 , Naoyoshi Kubota 29 , Orlando Cortazar- Martínez2，Paul Dietrich 5，Riki Satoh 29，Sven L. M. Schroeder 7，Tahereh G. Avval 31，Takaharu Nagatomi 32，Vincent Fernandez 33，Wayne Lake 34，Wayne Lake 34，Yasushi Azuma 4，Yasushi Azuma 4，Yusuke Yusuke Yoshikawa 355,36，and Alexander G./alexander G.
通过新的闪烁器开发项目改进了用于介入的X射线和闪烁显像成像的混合C臂
闪烁显像和荧光镜面X射线成像的组合可以使涉及放射性核素（例如无线电栓塞）的较短，更容易的介入程序。由于同时获得解剖和核信息，这可能会减轻患者的负担并简化医院的结构。虽然已经可以使用各种多模式成像技术，并且使用\ cite {cherry2009multimotalization}，但这种新方法在临床C-arm \ cite \ cite {van2019dual}上直接将伽马摄像头安装在平面X射线检测器后面。该混合C臂用于介入X射线和闪烁显像成像（IXSI）的优点包括紧凑的设计和自然良好的图像对齐。但是，仍然需要解决一些缺点，尤其是伽马摄像头\ cite {koppert2018 impact}中X射线诱导的盲目效应。到今天为止，大多数临床伽马相机都使用NAI（TL）作为闪烁体。该材料具有相对较高的后光，在每个X射线脉冲之后产生一个背景信号。这种高背景掩盖了伽马光子产生的信号，该信号由radionuclide \ cite {koppert2019 comparative}发出。因此，这项研究的重点是寻找具有与NAI（TL）相似的属性但余热较低的闪烁体。找到了这样的，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。 选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。，进行了IXSI混合C型臂检测器的一系列栅极模拟，其中计算了十二种不同的闪烁材料的典型X射线扫描，伽马相机中的能量沉积。选择了最高的信噪比比率的五个闪烁体进行进一步的内部测试。从每种类型的晶体中的X射线能量沉积中，可以估计闪烁的光发射和余辉。随后将余辉强度与同一闪烁材料中的单个140 keV光子产生的光信号进行比较，通过计算X射线脉冲后100 ms的140 keV光子和余潮引起的光的比率。这些是CEBR3，CDWO4，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）。从这些，NAI（TL，Y，SR），NAI（TL，SR）和CSI（TL，SB，BI）是新开发的材料。内部测量值至少包括余辉，衰减时间和能量分辨率测量。将在会议上介绍仿真的广泛结果，并将在内部测量结果带来。
![诊断射线照相学士学位[BRAD诊断]（10137100）](/simg/5/537fbb91dfd929e7083f08d00c283cad49f0c1ce.webp)
诊断射线照相学士学位[BRAD诊断]（10137100）
射线照相介绍。基本的道德原则；同意和射线照相的历史。专业角色，职责和行为准则。交流简介：人际关系和科学。团队合作。反思过程。立法简介和与射线照相实践有关的专业机构（国家和国际）。护理患者。感染控制原则。病理状况。成像方式和过程的概述。辐射人员监测 - 要求，监视方法，记录保存，辐射保护官的责任。实用的辐射保护设施设计；安全配件设备；安全设备。
扫描X射线显微镜成像，对薄图案化sige-on-unsulator纳米结构的应变松弛和波动
G. Girard，RémyBerthelon，F。Andrieu，S。Leake，G。Chahine等。应用物理学杂志，2021，129（9），pp.095302。10.1063/5.0033494。CEA-03159504
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
桥接纳米和微观X射线断层扫描，用于利用人工智能
1纳米工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚，美国92093，美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes（LRCS） Electrochimique de l'Energie（RS2E），CNRS 3459，Hub de l'Energie，80039，法国Amiens，Amiens，4个国家可再生能源实验室，15013年，丹佛West Parkway，Golden，Golden，Golden，Golden，Golden，Colorado 80401，美国，美国，美国50401年，美国50401年，美国综合大学。和工程，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州，美国92093，美国7 Alistore-Eri欧洲研究所，CNRS FR 3104，Hub de l'Energie，80039法国阿米恩斯，法国80039，法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France，75005 Paris，France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093，美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心（SPEC） *相应的作者：jdoux@eng.ucsd.edu），shmeng@ucsd.edu（Y。S. M.）关键字：特征，断层扫描，建模，机器学习，人工智能，内部内实验，相关显微镜
比例尺相关X射线和电子断层扫描
许多上述系统可以以颗粒物质的形式存在，其中诸如形态，布置，组成和孔隙率等参数控制其功能特性。颗粒可以表现出内在的内部孔网络。另外，以聚集的形式或填充成颗粒，柱或反应时，会从其填料结构中创建其他颗粒孔隙空间。当将这些不同的孔隙空间组合在一起时，会出现分层孔系统，可以根据运输，反应动力学或动态吸附来量身定制以提供增强的性质。[3，5，14]评估粒子和孔统计的评估，例如粒子和孔径，互连性，折磨或封闭/开放式孔隙率是表征和随后优化此类材料的关键。单个颗粒，它们作为功能结构的团聚形式以及组合的颗粒内和颗粒孔隙空间通常延伸到几个长度尺度上。内部孔的范围从微（<2 nm）到介孔（2 - 50 nm）的状态，直至较大的大孔（> 50 nm），而颗粒间孔通常是较大的大孔。[14]单个颗粒的大小只有几nm到几十µm，它们的团聚和包装结构通常是宏观尺寸的。[5]难度是对所有必要的，函数确定的特征的完整评估，仅使用一种3D表征技术就无法执行。
钙钛矿还是非钙钛矿？一种从 X 射线衍射图自动识别新型混合钙钛矿的深度学习方法
图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 预测准确度，b. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阴性，c. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阳性，d. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阴性，e. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阳性，f. XRD 模式（d 间距（Å））对于随机森林分类的特征重要性（步长：2.18°（2 ））。