Big data analysis techniques in X-ray fluorescence imaging spectroscopy
Authors: Γεροδήμος Θεοφάνης 
Published: September 2024

Τα μεγάλα δεδομένα παρουσιάζουν συναρπαστικές ευκαιρίες και τεράστιες προκλήσεις για τους επιστήμονες δεδομένων. Γι’ αυτό και ο συγκεκριμένος τομέας, πολλά υποσχόμενος, αποτελεί τομέα αιχμής σε πολλούς επιστημονικούς κλάδους. Η εφαρμογή πολύπλοκων και σύνθετων υπολογισμών και η δυνατότητα εξαγωγής πληροφορίας από μεγάλα σύνολα δεδομένων αποτελεί πολύτιμο ερευνητικό εργαλείο, τόσο στον τομέα της βασικής όσο και της εφαρμοσμένης έρευνας. Το μέγεθος και η πολυπλοκότητα (λόγω υψηλής διαστασιμότητας) ανάλυσης των μεγάλων δεδομένων παρουσιάζουν μοναδικές προκλήσεις που συμπεριλαμβάνουν, τους περιορισμούς λόγω κλιμάκωσης, την υπερ-συσσώρευση θορύβου, τις παραπλανητικές συσχετίσεις και τα σφάλματα τυχαιότητας ή προβλήματα κατά τις μετρήσεις. Όλες αυτές οι προκλήσεις απαιτούν καινοτόμες υπολογιστικές και στατιστικές προσεγγίσεις. Η φασματοσκοπία φθορισμού ακτίνων-Χ (XRF), μια σύγχρονη μέθοδος στοιχειακής ανάλυσης, χρησιμοποιείται ευρέως σε πολλούς τομείς για τον στοιχειακό χαρακτηρισμό υλικών, κύρια λόγω της μη-καταστροφικής και μη-επεμβατικής της φύσης, της δυνατότητας πολυστοιχειακής ανάλυσης, της δυνατότητας ανάλυσης του δείγματος χωρίς την απαίτηση επεξεργασίας, της ταχύτητας εξαγωγής των αποτελεσμάτων και της φιλικότητας προς το περιβάλλον. Η φασματοσκοπία XRF βασίζεται στην καταγραφή των χαρακτηριστικών φωτονικών μεταβάσεων που εκπέμπουν τα άτομα που συνθέτουν ένα υλικό, και οι οποίες ακολουθούν τον εσωτερικό ιονισμό των ατόμων κατά την ακτινοβόλησηση του στόχου με μια πρωτογενή πηγή ακτίνων-Χ. Η αλματώδης τεχνολογική ανάπτυξη τις τελευταίες δύο δεκαετίες στο τομέα των λυχνιών ακτίνων-Χ, των οπτικών διατάξεων, καθώς και των ανιχνευτών ενεργειακού διαχωρισμού έχει ως αποτέλεσμα την αλματώδη ανάπτυξη της απεικονιστικής φασματοσκοπίας φθορισμού ακτίνων-Χ. Στην απεικονιστική φασματοσκοπία φθορισμού ακτίνων-Χ η ιονίζουσα δέσμη σαρώνει τον στόχο επιτρέποντας την εξαγωγή πληροφοριών της στοιχειακής σύστασης του στόχου σαν συνάρτηση των συντεταγμένων θέσης. H στοιχειακή σύσταση εξάγεται από το φάσμα που καταγράφεται σε κάθε χωρική περιοχή κατά τη διάρκεια της σάρωσης. Το πλήθος των φασμάτων κατά τη διάρκεια μιας σάρωσης καθορίζεται από το βήμα σάρωσης και το μέγεθος του αντικειμένου, και μπορεί να υπερβαίνει το εκατομμύριο. Επιπρόσθετα η πληροφορία του κάθε φάσματος περιέχεται σε χιλιάδες κανάλια. Συνεπώς, η ανάλυση των μεγάλων δεδομένων που παράγονται από τη σαρωτική φασματοσκοπία εκπομπής ακτίνων-Χ είναι κρίσιμη λόγω της πολυπλοκότητας και του όγκου των δεδομένων που παράγονται κατά τη διαδικασία. Οι τεχνικές επεξεργασίας των παραγόμενων πειραματικών δεδομένων μπορούν να ενισχύσουν τη δυναμική της αναλυτικής αυτής τεχνικής. Τα φάσματα XRF ισοδυναμούν με διανύσματα που ανήκουν σε χώρους υψηλής διάστασης (χιλιάδες συνιστώσες) και περιέχουν μεγάλο εύρος τιμών για κάθε δείγμα που αναλύεται. Αυτή η πολυπλοκότητα προκύπτει από την ανάγκη για την ανίχνευση και την μέτρηση της έντασης των εκπεμπόμενων ακτίνων Χ σε ένα ευρύ φάσμα ενεργειών. Προηγμένες αναλυτικές τεχνικές, όπως η ανάλυση κύριων συνιστωσών (PCA), η t-κατανεμημένη στοχαστική ενσωμάτωση γειτόνων (t-SNE) και η παραγοντοποίηση μη-αρνητικών πινάκων (NMF), είναι απαραίτητες για τη μείωση των διαστάσεων και την απλοποίηση των δεδομένων. Αυτές οι τεχνικές επιτρέπουν στους ερευνητές να διαχειρίζονται και να ερμηνεύουν αποτελεσματικά τα πολύπλοκα δεδομένα υψηλής διάστασης και να εξάγουν σημαντικές πληροφορίες. Στη συνέχεια, η εφαρμογή αλγορίθμων κατηγοριοποίησης όπως ο αλγόριθμος των k-κέντρων (k-means) και άλλων μοντέλων μηχανικής μάθησης όπως τα νευρωνικά δίκτυα, ενισχύει περαιτέρω τη δυνατότητα επεξεργασίας και ανάλυσης μεγάλων συνόλων δεδομένων XRF. Αυτά τα μοντέλα διευκολύνουν την στοιχειακή χαρτογράφηση περιοχών στα δείγματα, βελτιώνουν την ακρίβεια της ποιοτικής και ποσοτικής ανάλυσης για τα υλικά που μελετώνται. Επιπλέον, η ενσωμάτωση αρχιτεκτονικών βαθιάς μηχανικής μάθησης όπως τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) και οι αυτόματοι κωδικοποιητές, επεκτείνει την αναλυτική δύναμη στην φασματοσκοπία φθορισμού ακτίνων-Χ.Τα πρώτα δύο κεφάλαια αυτής της εργασία εισάγουν τα θεμελιώδη στην φασματοσκοπία φθορισμού ακτίνων-Χ. Καλύπτουν βασικά θέματα θεωρίας των ακτίνων-Χ, οργανολογίας φασματοσκοπίων φθορισμού ακτίνων-Χ και τις προκλήσεις που σχετίζονται με την ερμηνεία και την ανάλυση των πολύπλοκων δεδομένων που παράγονται. Στα κεφάλαια 3 και 4 περιγράφονται προηγμένες αναλυτικές τεχνικές όπως η μείωση διαστάσεων και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που βοηθούν στην εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών από αυτά τα μεγάλα δεδομένα. Τα επόμενα κεφάλαια εμβαθύνουν περισσότερο στην εφαρμογή αυτών των προηγμένων αναλυτικών μεθόδων σε συγκεκριμένες μελέτες περίπτωσης, απεικονίζοντας τα πρακτικά οφέλη της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων στη φασματοσκοπία XRF. Στο Κεφάλαιο 5 αποδεικνύεται η αποτελεσματικότητα των τεχνικών ανάλυσης μεγάλων δεδομένων που συλλέγονται κατά την εφαρμογή της σαρωτικής φασματοσκοπίας φθορισμού ακτίνων-Χ μεγάλων διαστάσεων (Macroscopic XRF, MA-XRF) σε βυζαντινή θρησκευτική εικόνα. Συγκρίνοντας μεθόδους ανάλυσης θεμελιωδών παραμέτρων της φυσικής ακτίνων-Χ και στατιστικής ανάλυσης δεδομένων, αποδεικνύουμε πώς αυτές οι προσεγγίσεις μπορούν να εξάγουν λεπτομερείς πληροφορίες για τις χρωστικές που χρησιμοποιήθηκαν, τις τεχνικές ζωγραφικής και την κατάσταση διατήρησης ιστορικών αντικειμένων. Το Κεφάλαιο 6 εξετάζει τη σύντηξη δεδομένων που προέρχονται από το ίδιο αντικείμενο εφαρμόζοντας ασύγχρονα σαρωτική φασματοσκοπία φθορισμού ακτίνων-Χ (XRF) και πολυφασματική απεικόνιση (multispectral imaging spectroscopy, MSI). Συγκεκριμένα επιλέχθηκε η μελέτη γραμματοσήμων, λόγω των αυξημένων απαιτήσεων χωρικής διακριτικής ικανότητας. Σε αυτό κεφάλαιο αποδεικνύονται οι επαυξημένες αναλυτικές δυνατότητες που επιτυγχάνονται μέσω της σύντηξης δεδομένων, τονίζοντας τη σημασία της ευθυγράμμισης των παραγόμενων δεδομένων από διαφορετικές τεχνικές απεικόνισης για την απόκτηση βαθύτερης γνώσης. Στο Κεφάλαιο 7 εξετάζεται η εφαρμογή μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης (Artificial Intelligence) στην ανάλυση δεδομένων φασματοσκοπίας MA-XRF σε μια εικόνα θρησκευτικού περιεχομένου του 19ου αιώνα. Αυτό το κεφάλαιο δείχνει πως οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης, οι μέθοδοι παραγοντοποίησης και οι τεχνικές μηχανικής μάθησης με επίβλεψη μπορούν να παρέχουν λεπτομερή και γρήγορη ανάλυση, καθιστώντας την προχωρημένη ερμηνεία δεδομένων προσιτή ακόμη και σε μη ειδικούς. Το Κεφάλαιο 8 επικεντρώνεται στη χρήση συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (Convolutional Neural Networks, CNN) για την ανάλυση συνόλων δεδομένων MA-XRF σε θρησκευτικούς ζωγραφικούς πίνακες. Το κεφάλαιο υπογραμμίζει την αποτελεσματικότητα των CNN στην ακριβή αναγνώριση και χαρτογράφηση στοιχειακών μεταβάσεων, ανοίγοντας το δρόμο για αυτοματοποιημένη φασματική ανάλυση τόσο αρχάριους όσο και έμπειρους αναλυτές. Το Κεφάλαιο 9 διερευνά την δυνατότητα των ταξινομητών CNN να αναλύουν πολύπλοκα δείγματα πολλαπλών στρωμάτων σε ζωγραφικούς πίνακες. Εκπαιδεύοντας τα νευρωνικά δίκτυα με φάσματα XRF μετρηθέντα σε πρότυπα στρώματα χρωστικών, καταδεικνύουμε την ικανότητα αυτών των δικτύων να αποκαλύπτουν τη στρωματογραφία των χρωστικών σε έργα τέχνης, προσφέροντας πολύτιμα εργαλεία για τη συντήρηση και μελέτη της τέχνης. Επίσης η χρήση αποκωδικοποιητών για την συσχέτιση των φασμάτων XRF με την χρωματική απεικόνιση, αποδεικνύεται ένα ακόμη ισχυρό εργαλείο στα χέρια των αναλυτών και των συντηρητών αρχαιοτήτων και έργων τέχνης. Συμπερασματικά, η ανάλυση μεγάλων δεδομένων στη φασματοσκοπία XRF αποτελεί ένα σημαντικό εργαλείο για την εξαγωγή συμπερασμάτων. Χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές ανάλυσης δεδομένων και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, οι ερευνητές μπορούν να διαχειριστούν την πολυπλοκότητα και τον όγκο των δεδομένων XRF πιο αποτελεσματικά, και να οδηγηθούν σε πιο ακριβή και αξιόπιστα αποτελέσματα. Αυτή η συνέργεια μεταξύ τομέων όπως η φασματοσκοπία XRF και η ανάλυση μεγάλων δεδομένων ανοίγει τον δρόμο στην πρόοδο της επιστήμη των υλικών και σε διάφορους τομείς που σχετίζονται με αυτήν όπως, ο ποιοτικός έλεγχος, η μελέτη της πολιτιστικής κληρονομιάς και διάφορες βιομηχανικές εφαρμογές.