数字孪生赋能三维辐射敏感有机物种谱形成像：突破高保真光谱成像的采样瓶颈

针对高亮度光源光谱成像中信号强度与样品完整性间的固有权衡问题，本研究引入数字孪生方法优化X射线拉曼成像（XRS）参数。通过建立噪声模型和凸优化算法，实现了在低于损伤阈值条件下将采集时间缩短10倍，为生物、化学和材料科学中辐射敏感样品的高保真三维化学成像提供了新范式。

　　

在当代光谱成像领域，高亮度光源的应用始终面临一个根本性矛盾：信号强度的提升往往以样品完整性为代价。这种权衡在超光谱和多光谱成像中尤为突出，特别是在涉及辐射敏感有机样品的成像时。传统方法依赖于经验性调整采集参数（如光源波长、强度和曝光时间）来增强图像对比度，但这种方法在X射线拉曼散射（X-ray Raman scattering, XRS）成像中遇到巨大挑战。XRS作为一种强大的化学物种分析探针，能够对轻元素进行原位 speciation（化学形态分析），但其量子效率极低，导致样品需要承受极端辐射剂量，长时间采集往往超出其损伤阈值。这使得XRS在三维成像中的应用长期受限，仅能用于少数耐辐射样品。

为了解决这一难题，研究人员在《SCIENCE ADVANCES》上发表了一项突破性研究，通过数字孪生（digital twin）方法实现了对辐射敏感有机样品的三维XRS成像。该研究不仅显著降低了采集时间，还保持了样品完整性，为高质量光谱成像开辟了新途径。

研究团队主要采用了几项关键技术方法：首先构建了样品的光谱图像地面真实值（ground truth），结合实验获取的原材料光谱和弹性信号分类；其次建立了包含泊松噪声的采集时间模拟模型，通过数字孪生模拟不同采集场景；最后采用凸优化算法进行能谱带稀疏选择优化，实现对能量点集的次采样优化。样本来源于历史画作材料的精确重建样品，包括帆布、胶原蛋白、乙烯基和颜料等多层结构。

RESULTS

Defining the acceptable absorbed dose

研究人员通过建模确定了样品的可接受吸收剂量，将剂量问题转化为给定实验配置和样品组成下的每个体素时间预算。研究表明，在5-20 keV能量范围内的小幅变化对剂量影响甚微，从而使实验人员能够集中优化能量点数量和每点采集时间这两个关键参数。

Constructing the ground truth of the spectral image

通过结合原材料的光谱数据和样品的形态学数学模型，研究团队建立了理想的预期光谱图像。采用线性混合模型生成地面真实值，考虑了相边界部分体积效应，每个相的特征光谱由XRS信号和背景信号（主要来自等离子体和电子-空穴对激发）组成。

Simulating the acquisition time

通过添加合成散粒噪声（泊松噪声）模拟采集时间，每个探测器像素被建模为离散随机变量。研究证实，在不同前向散射角度检测到的信号在统计上可描述为相同I⁰光谱的泊松实现，为图像重建提供了理论基础。

Factoring the synthetic datacube

采用最小二乘法估计相光谱的分解系数，通过线性方程求解获得每个体素中相的浓度分布。结合均值滤波处理，利用样品拓扑的空间规律性进一步提高分类准确性。

Subsampling the set of energies

研究定义了选择能量点子集的准则，即最小化估计分解系数的均方误差。通过Frank-Wolfe算法优化能量网格选择，实现了在固定时间预算下对能量点的最优选择。

Assessing the quality of factorization

通过比较分类图像与地面真实值，研究人员评估了不同采集场景下的分类成功率。结果表明，在有限时间预算下，减少能量点数量（多光谱策略）比收集大量能谱带（超光谱策略）更能提高分类效率。

Collecting a 3D image at the carbon K edge

在实际应用中，研究团队选择了一个高度辐射敏感的绘画样品，在碳K边成功收集了三维图像。通过数字孪生模拟不同采集参数，发现在时间预算T=1秒条件下，采用最优能量网格和均值滤波可使成功率超过95%。

研究结论表明，数字孪生方法能够定量比较不同实验策略，在多光谱模式下使用最优能量网格和空间滤波，可以在极短时间预算内实现高质量的相分类。这种方法特别适用于低信噪比条件，为研究辐射敏感系统提供了新思路。讨论部分强调，随着首批与样品相互作用的粒子可能已经造成改变的认识加深，数字孪生方法有望在ALARA（合理可行尽量低）原则下，为物质辐照研究开辟新的可能性，推动光谱成像领域从经验性操作向智能化、最优化方向发展。

该研究的重要意义在于首次将数字孪生方法系统性地应用于XRS成像优化，不仅解决了辐射敏感样品成像的技术难题，更为未来智能实验设计提供了框架。通过动态优化采集参数，这种方法有望实现实时实验指导，推动光谱成像在生物学、化学和材料科学中的更广泛应用。