三维、多模态同步辐射数据用于机器学习应用

机器学习技术正越来越多地应用于医学和物理科学中的 various imaging 模式;然而,开发这些工具时,一个重要问题是训练数据质量的可获得性。本文提出了一个独特的、用于开发高级深度学习和数据融合管道的多模态同步辐射数据集，这是一套针对定制锌掺杂沸石-13X样品的数据。对锌掺杂沸石-13X碎片进行多分辨率微型X射线CT,以表征其孔隙和特征;随后进行空间分辨率X射线衍射CT,以表征钠和锌相的均匀分布。控制锌吸收以创建一个简单、空间上孤立的两种相材料。原始数据和处理后数据以一系列Zenodo条目形式提供。总体而言,我们提出了一个具有空间分辨率的三维、多模态、多分辨率数据集,可用于开发机器学习技术。此类技术包括超分辨率开发、多模态数据融合以及3D重建算法开发。