XRM2024 - Mon10K - "Dark field x-ray imaging at the femtosecond using a laser driven x-ray source"
Notice bibliographique
Résumé
Laser-driven plasma accelerators[1,2,3] are a new concept of electron accelerators, up to 1000 times more compact than conventional ones based on radiofrequency cavities. One of the remarkable features of this type of device is that the electrons wiggle inside the plasma during the acceleration emitting bright femtosecond X-ray flashes[4,5]. This X-ray emission, called betatron radiation, has been successfully used for X-ray imaging, including single shot phase contrast imaging[6]. Here we report on the combination of betatron radiation with a multimodal imaging modality, beam tracking [7], to produce transmission, refraction, and dark-field (scattering) images in a single shot at the femtosecond. Beam-tracking is a robust imaging method applicable to both synchrotron and laboratory x-ray sources. It consists of structuring the X-ray beam into physically separated beamlets using an absorption mask. The three channels, transmission, refraction, and scattering are retrieved from the distortion of the beamlets due to the presence of the sample. The experiment was carried out at the X-ray betatron beamline at the Advanced Laser Light Source in Montreal, Canada. We present the results obtained, we discuss current limitations, prospective applications, and future developments. References [1] Mangles, S. et al., (2004). Nature, 431 (535-538) [2] Geddes, C.G.R. et al., (2004). Nature, 431 (538-541) [3] Faure J. et al., (2004). Nature, 431 (541-544) [4] Kneip S. et al. (2010), Nat. Phys. 6 (980-983) [5] Cipiccia, S. et al., (2011), Nat. Phys. 7 (867-871) [6] Fourmaux, S. et al. (2011). Opt. Lett. 36 (2426) [7] Vittoria, F. A. et al. (2015). Appl. Phys. Lett. 106, (224102) [8] Navarrete Leon C. et al. (2023). Optica 10 (880-887)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».