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Submitted on 5 Jun 2020
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La microtomographie par rayons X : Principes, exemples
Eric Badel, Christine Girousse
To cite this version:
Eric Badel, Christine Girousse. La microtomographie par rayons X : Principes, exemples. 1. Journée des microscopistes, Oct 2011, Clermont-Ferrand, France. 20 p. �hal-00964322�
La microtomographie par rayons X
Principes, exemples
Eric BADEL 1 et Christine GIROUSSE 2
1 UMR PIAF, INRA-UBP 234 av du Brezet, Clermont Ferrand
2 UMR GDEC, INRA-UBP 234 av du Brezet, Clermont Ferrand
Projection simple 2D : la radiographie X Projection simple 2D : la radiographie X
X-ray source
thin sample
2D detector
0
ln( I )
I = − µ e
Mesure intégrale dans l’épaisseur, limitée en terme de résolution, destructive, Absorption fonction de :
- composition atomique - densité
- énergie du rayonnement
e, µ
I0 I
Röntgen 1895
I0
I
100 µm
Tomographie
Tomographie àà rayons X en 2Drayons X en 2D
Source microfocus
Scanner médical
(submillimétrique) Microtomographie 2D
micrométrique
non-destructif
Détecteur
haute résolution
tomé : coupe
Supreme Council of Antiquities
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10
0
- ln ( I / I0 )
θ = 0
Micro-tomographie 3D
Nécessité d’informatique lourde (clusters de calcul et stockage)
X-ray source
2D detector
1000 à 2000 images en 32 bits
Différents outils disponibles
paillasse laboratoire synchrotron
Résolution spatiale 5-10 microns 1 micron 0.3 micron
Taille d’objet maxi 4-5 cm 10 cm 1 mm
Taille des fichiers 16 Go 32 Go 64 Go ou plus
Temps d’acquisition De quelques minutes à l’heure
De quelques minutes à l’heure
De la seconde à quelques minutes
La rLa réésolution spatialesolution spatiale
Attention aux résolutions affichées par les constructeurs ! La résolution
théorique n’est jamais atteinte.
Les choix de détecteur et de source sont donc primordiaux.
Même résolution pixel théorique !!
G
détecteur résolution
pixel résolution =
G spot du
diamètre pixel
flou = ×
Spot X détecteur
Spot X
La rLa réésolution quantitativesolution quantitative
90 100 110 120 130
0 100 200 300
position (pixel)
niveau de gris
120 130 140 150 160 170
0 100 200 300
position (pixel)
niveau de gris
Les contraintes Les contraintes
- La balance résolution spatiale - champ d’observation - La balance résolution spatiale – rapport signal / bruit
- La balance résolution spatiale et quantitative – temps d’acquisition - Le champ d’observation maxi
- Le rayonnement ionisant (ionise, chauffe, etc)
- la stabilité de l’échantillon durant l’acquisition (ex : le retrait hydrique des échantillons)
voxel: 0.8 µm 100 µm 10 mm
voxel: 30 µm Échantillon 60 mm
Échantillon 2 mm
Exemples de visualisation 3D Exemples de visualisation 3D
Extraction d
Extraction d’une ROI’une ROI
volume 3D reconstruit
Mesures de forme, dimensions
Exemple de visualisation Exemple de visualisation
Caractérisation de l’architecture vasculaire d’un robinier
LL’’analyse danalyse d’’imageimage
• C’est du vrai 3D !
• Tous les outils d’analyse d’image doivent être adaptés. Gros volumes de données à traiter
• Traitement 3D ≠ traitement 2D x N coupes
• Logiciels spécifiques :
• Visualisation VGStudio, Slicer, Matlab,….
• Analyse d’image: ImageJ, Fiji, Aphelion, Visilog….
Hardware adapté : gestion de fichiers de plusieurs Go
Exemple de mesure Exemple de mesure
0 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25
0 5 10 15 20 25
Distance from the apple's skin (mm)
Diameter of the tunnel (mm)
Distance depuis l’ouverture (mm)
Diamètre de la galerie (mm)
Evolution du diamètre de la galerie d’un ravageur
Mesures physiques in situ Mesures physiques in situ
Platine de contrôle de la température
Essais mécanique de compression - traction
Suivi dynamique Suivi dynamique
Observation in situ Observation in situ de lde l’’embolie dans embolie dans
les arbres les arbres
Le mat
Le matéériel riel àà ll’’INRA (site de Crouel)INRA (site de Crouel)
Résolution spatiale 40 microns - < 1 micron Taille d’objet maxi 5 cm
Taille des fichiers 1 Go – 32 Go
Energie 8-160 kV
Temps d’acquisition De quelques minutes à l’heure
Acquisition en D
Acquisition en Déécembre 2010 cembre 2010 (financement INRA
(financement INRA –– RéRégion)gion) Pas une plateforme !
Pas une plateforme !
Conclusions Conclusions
• Dispositifs initialement conçus pour l’étude des matériaux. Balbutiements sur le végétal : faible absorption, pb de la saturation en eau, des variations
dimensionnelles pendant l’acquisition, etc…
• Beaucoup de méthodologies à mettre au point pour les sciences du vivant
• Outil complémentaire de l’IRM
• Différents types d’appareils : ex « in vivo » pour le petit animal (très rapide mais résolutions médiocres)
Syrphidae Panneau de fibres végétales
Grain de blé
Merci
eric.badel@clermont.inra.fr
esrf esrf esrf
Piaf
Exemples de visualisation Exemples de visualisation
