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二维SIMS成像中痕量物种的贝叶斯定位与不确定性量化

化学物理 2026-08-09 v1
作者: Mengchi Wang , Binsheu Shieh , Ichiro Akai , Masahiro Hara , Masao Yoshioka , Takeshi Hashishin , Toru Aonishi
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摘要

为了实现对材料表面痕量物种的准确定位,我们提出了一种用于分析二维(2D)二次离子质谱(SIMS)成像数据的贝叶斯框架。SIMS因其高灵敏度和优异的元素及同位素特异性,被广泛应用于半导体制造、材料科学、地质学、环境科学和生命科学。然而,由于一次离子束展宽、相邻离子分布之间的重叠以及有限的离子计数,精确定位仍然具有挑战性。痕量物种的潜在分布被建模为二维高斯峰的叠加。为了解释低计数测量的随机性,检测到的离子计数在贝叶斯框架内被假定遵循泊松似然。使用副本交换蒙特卡洛(REMC)方法估计峰参数的后验分布,从而在低计数条件下实现稳定的推断和定量的不确定性估计。所提出的方法首先使用具有已知真实值的合成数据集进行验证,然后应用于半导体样品的SIMS测量,该样品包含直径范围为0.4至2.0~μ\mum的规则排列的金(Au)点,并以扫描电子显微镜(SEM)图像作为参考。测量条件的优化将0.4~μ\mum点的相对定位误差从5.1%\%降低至1.9%\%。这些结果证明了在二维SIMS成像中,具有统计上严格的不确定性量化的亚微米级精确定位能力。

关键词

bayesian inference secondary ion mass spectrometry uncertainty quantification trace species localization replica-exchange monte carlo poisson likelihood

引用

@article{arxiv.2608.08495,
  title  = {Bayesian Localization and Uncertainty Quantification of Trace Species in Two-Dimensional SIMS Imaging},
  author = {Mengchi Wang and Binsheu Shieh and Ichiro Akai and Masahiro Hara and Masao Yoshioka and Takeshi Hashishin and Toru Aonishi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2608.08495},
  year   = {2026}
}