Correlated Materials Characterization via Multimodal Chemical and Functional Imaging.
Correlated Materials Characterization via Multimodal Chemical and Functional Imaging.
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通过多模态化学和功能成像进行相关材料表征。
DOI：
10.1021/acsnano.8b07292
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发表时间：
2018-12-26
期刊：
影响因子：
17.1
通讯作者：
Ovchinnikova, Olga S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Belianinov, Alex;Ievlev, Anton V.;Lorenz, Matthias;Borodinov, Nikolay;Doughty, Benjamin;Kalinin, Sergei V.;Fernandez, Facundo M.;Ovchinnikova, Olga S.
关键词：
多模态化学成像同时提供纳米级的高分辨率化学和物理信息，在某些情况下，原子分辨率。通过耦合收集物理和化学信息的模式，我们可以解决生物系统、电池和燃料电池研究、催化、制药、光化学、医学等领域的科学问题。组合系统使材料特性与化学组成的局部相关性成为可能，从而使化学和结构如何驱动功能的基本问题变得更加接近。在这篇评论中，我们介绍了最新进展，并提供了用于通过多个平台表征各种样本的化学成像的观点。具体来说，我们目前的情况下，红外和拉曼光谱结合扫描探针显微镜，光学显微镜和质谱，非线性光学显微镜，最后，离子，电子和探针显微镜与质谱。我们还讨论了与使用数据起源的组合硬件，分析和机器学习，以及必要的多模态研究获得的多维数据的解释处理工具相关的挑战。
Multimodal chemical imaging simultaneously offers high-resolution chemical and physical information with nanoscale and, in select cases, atomic resolution. By coupling modalities that collect physical and chemical information, we can address scientific problems in biological systems, battery and fuel cell research, catalysis, pharmaceuticals, photovoltaics, medicine, and many others. The combined systems enable the local correlation of material properties with chemical makeup, making fundamental questions of how chemistry and structure drive functionality approachable. In this Review, we present recent progress and offer a perspective for chemical imaging used to characterize a variety of samples by a number of platforms. Specifically, we present cases of infrared and Raman spectroscopies combined with scanning probe microscopy; optical microscopy and mass spectrometry; nonlinear optical microscopy; and, finally, ion, electron, and probe microscopies with mass spectrometry. We also discuss the challenges associated with the use of data originated by the combinatorial hardware, analysis, and machine learning as well as processing tools necessary for the interpretation of multidimensional data acquired from multimodal studies.
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超快电子衍射优化，用于研究薄膜和单层中的结构动力学。
DOI：
10.1063/1.4949538
发表时间：
2016-05
期刊：
Structural dynamics (Melville, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Badali DS;Gengler RY;Miller RJ
通讯作者：
Miller RJ
DOI：
10.1039/c5an02406d
发表时间：
2016-03-21
期刊：
The Analyst
影响因子：
--
作者：
Bluestein BM;Morrish F;Graham DJ;Guenthoer J;Hockenbery D;Porter PL;Gamble LJ
通讯作者：
Gamble LJ
影响因子：
4.6
作者：
Belianinov A;Burch MJ;Hysmith HE;Ievlev AV;Iberi V;Susner MA;McGuire MA;Maksymovych P;Chyasnavichyus M;Jesse S;Ovchinnikova OS
通讯作者：
Ovchinnikova OS
影响因子：
4.2
作者：
Baig, Nameera F.;Dunham, Sage J. B.;Bohn, Paul W.
通讯作者：
Bohn, Paul W.
影响因子：
5.7
作者：
Alonso A;Marsal S;Julià A
通讯作者：
Julià A