Sedimentologische und geochemische Untersuchung der Tiefbohrung Wattens I (Tirol)

Das Inntal wird als ein typisches übertieftes alpines Längstal angesehen. Die Spülbohrung Wattens aus dem Jahr 1989 spielt dabei für das Verständnis des Ausmaßes der Übertiefung eine sehr wichtige Rolle. Von den vorhandenen Daten zeigt das Ergebnis der geophysikalischen Messungen in den Sonic-Logs eine Geschwindigkeit im oberen Bereich der Bohrung um die 2000 m/s, welche bei 350 m Bohrtiefe einen Sprung auf 4000 m/s und darüber macht (Weber et al., 1990). Um abzuklären ob es sich bei dieser Sedimentabfolge ausschließlich um eine quartäre Talverfüllung handelt, wie von Weber et al. (1990b) und van Husen (2000) vermutet, oder, ob im tieferen überkonsolidierten Bereich (Sonic Logs mit 4000 m/s) prä-quartäre Ablagerungen des Inntal-Tertiärs vorliegen, sind sedimentpetrographische, geochemische, und ergänzende palynologische Untersuchungen des Bohrgutes gemacht worden. Das Bohrprofil setzt sich im tiefen Bereich (900 m bis 475 m u. GOK) vor allem aus Sanden und Kiesen zusammen, die immer wieder durch tonige Lagen unterbrochen werden. Darauf folgt ein Abschnitt (474 m bis 349 m u. GOK) mit einer Wechsellagerung von Sand und Schluff. Der mittlere Teil (262 m bis 348 m) ist ausschließlich von Kies und Sand dominiert. Der nächste Abschnitt (261 m bis 216 m u. GOK) setzt sich hauptsächlich aus verschiedenen Schluffen zusammen. Der oberste Abschnitt (215 m bis 10 m u. GOK) setzt sich vorwiegend aus Kiesen und Sand-Kies Gemischen zusammen und wird von unten nach oben immer gröber (coarsening upward sequenz). Die Ergebnisse der Schwermineralanalyse zeigen, dass als Hauptkomponenten die Minerale Granat, verschiedene Hornblenden und Staurolith genannt werden können. Weiters kommen die Minerale Zirkon, Epidot, Apatit, Biotit und Chlorit in kleineren Mengen vor. Vereinzelt sind auch Disthen, Sillimanit und Turmalin vorhanden. Die Schwerminerale können aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung mit Zunahme der Tiefe der Bohrung in drei Abschnitte (SMP6 – SMP347, SMP368A – SMP580, SMP607 –SMP889) unterteilt werden. Im überkonsolidierten Bereich ab ca. 360 m ist ein unterschiedliches Schwermineralspektrum vorhanden, Granat und Staurolith werden weniger, Hornblende, Zirkon und Apatit nehmen zu. Um die Signifikanz der Änderung statistisch zu hinterlegen wurde der t-Test angewandt. Der Karbonatgehalt einiger feinkörniger Proben aus allen Teilen der Bohrung wurde mittels Müller-Gastner Bombe ermittelt und zeigt einen höheren Gehalt CaCO3 in den oberen Proben. In den Proben aus dem tiefen Bereich der Bohrung wurden Reste von Nannofossilien gefunden. Die geochemische Analyse beinhaltet die verschiedensten Methoden welche zur Bestimmung der Haupt- und Nebenelemente dienen. Die Konzentration von SiO2, Al2O3, CaO, CO2 und Ctot zeigen in den Ergebnissen einen deutlichen Unterschied mit der Tiefe der Bohrung, dies wird in den erstellten Korrelationsplots noch deutlicher. Um die Resultate statistisch auszuwerten wurde die Faktorenanalyse angewandt. Ebenso wurde der Verwitterungsindex (CIA) wie bei Nesbitt & Young (1982) und McLennon (1993) berechnet. Dieser zeigt, dass die tieferen Proben einen höheren Verwitterungsgrad haben. In Summe zeigt die Arbeit einen eindeutigen Trend, dass die verschiedenen Bereiche der Bohrung auch eine andere Zusammensetzung haben. Ein konkreter Beleg für die Annahme, dass die tieferen Sedimente dem Inntal-Tertiär entsprechen wurde nicht gefunden, aber es gibt signifikante Anhaltspunkte vor allem aus der Geochemie und Sedimentpetrographie dafür, dass es sich bei den Proben des mittleren und tiefen Abschnitts der Bohrung um Sedimente des Inntal-Tertiärs handelt und nicht um quartäre Sedimente

PoET: Pose Estimation Transformer for Single-View, Multi-Object 6D Pose Estimation

Accurate 6D object pose estimation is an important task for a variety of robotic applications such as grasping or localization. It is a challenging task due to object symmetries, clutter and occlusion, but it becomes more challenging when additional information, such as depth and 3D models, is not provided. We present a transformer-based approach that takes an RGB image as input and predicts a 6D pose for each object in the image. Besides the image, our network does not require any additional information such as depth maps or 3D object models. First, the image is passed through an object detector to generate feature maps and to detect objects. Then, the feature maps are fed into a transformer with the detected bounding boxes as additional information. Afterwards, the output object queries are processed by a separate translation and rotation head. We achieve state-of-the-art results for RGB-only approaches on the challenging YCB-V dataset. We illustrate the suitability of the resulting model as pose sensor for a 6-DoF state estimation task. Code is available at https://github.com/aau-cns/poet.Comment: Supplementary material available: https://www.aau.at/wp-content/uploads/2022/09/jantos_poet.pdf , Code available: https://github.com/aau-cns/poe

Structure of a photosynthetic reaction centre determined by serial femtosecond crystallography

Serial femtosecond crystallography is an X-ray free-electron-laser-based method with considerable potential to have an impact on challenging problems in structural biology. Here we present X-ray diffraction data recorded from microcrystals of the Blastochloris viridis photosynthetic reaction centre to 2.8 angstrom resolution and determine its serial femtosecond crystallography structure to 3.5 angstrom resolution. Although every microcrystal is exposed to a dose of 33MGy, no signs of X-ray-induced radiation damage are visible in this integral membrane protein structure

Femtosecond dark-field imaging with an X-ray free electron laser

The emergence of femtosecond diffractive imaging with X-ray lasers has enabled pioneering structural studies of isolated particles, such as viruses, at nanometer length scales. However, the issue of missing low frequency data significantly limits the potential of X-ray lasers to reveal sub-nanometer details of micrometer-sized samples. We have developed a new technique of dark-field coherent diffractive imaging to simultaneously overcome the missing data issue and enable us to harness the unique contrast mechanisms available in dark-field microscopy. Images of airborne particulate matter (soot) up to two microns in length were obtained using single-shot diffraction patterns obtained at the Linac Coherent Light Source, four times the size of objects previously imaged in similar experiments. This technique opens the door to femtosecond diffractive imaging of a wide range of micrometer-sized materials that exhibit irreproducible complexity down to the nanoscale, including airborne particulate matter, small cells, bacteria and gold-labeled biological samples. (C) 2012 Optical Society of Americ

Noise-robust coherent diffractive imaging with a single diffraction pattern

The resolution of single-shot coherent diffractive imaging at X-ray free-electron laser facilities is limited by the low signal-to-noise level of diffraction data at high scattering angles. The iterative reconstruction methods, which phase a continuous diffraction pattern to produce an image, must be able to extract information from these weak signals to obtain the best quality images. Here we show how to modify iterative reconstruction methods to improve tolerance to noise. The method is demonstrated with the hybrid input-output method on both simulated data and single-shot diffraction patterns taken at the Linac Coherent Light Source. (C) 2012 Optical Society of Americ

Bridging the simulation-to-real gap for AI-based needle and target detection in robot-assisted ultrasound-guided interventions

Abstract Background Artificial intelligence (AI)-powered, robot-assisted, and ultrasound (US)-guided interventional radiology has the potential to increase the efficacy and cost-efficiency of interventional procedures while improving postsurgical outcomes and reducing the burden for medical personnel. Methods To overcome the lack of available clinical data needed to train state-of-the-art AI models, we propose a novel approach for generating synthetic ultrasound data from real, clinical preoperative three-dimensional (3D) data of different imaging modalities. With the synthetic data, we trained a deep learning-based detection algorithm for the localization of needle tip and target anatomy in US images. We validated our models on real, in vitro US data. Results The resulting models generalize well to unseen synthetic data and experimental in vitro data making the proposed approach a promising method to create AI-based models for applications of needle and target detection in minimally invasive US-guided procedures. Moreover, we show that by one-time calibration of the US and robot coordinate frames, our tracking algorithm can be used to accurately fine-position the robot in reach of the target based on 2D US images alone. Conclusions The proposed data generation approach is sufficient to bridge the simulation-to-real gap and has the potential to overcome data paucity challenges in interventional radiology. The proposed AI-based detection algorithm shows very promising results in terms of accuracy and frame rate. Relevance statement This approach can facilitate the development of next-generation AI algorithms for patient anatomy detection and needle tracking in US and their application to robotics. Key points • AI-based methods show promise for needle and target detection in US-guided interventions. • Publicly available, annotated datasets for training AI models are limited. • Synthetic, clinical-like US data can be generated from magnetic resonance or computed tomography data. • Models trained with synthetic US data generalize well to real in vitro US data. • Target detection with an AI model can be used for fine positioning of the robot. Graphical Abstrac

Optimal mapping of x-ray laser diffraction patterns into three dimensions using routing algorithms

Coherent diffractive imaging with x-ray free-electron lasers (XFEL) promises high-resolution structure determination of noncrystalline objects. Randomly oriented particles are exposed to XFEL pulses for acquisition of two-dimensional (2D) diffraction snapshots. The knowledge of their orientations enables 3D imaging by multiview reconstruction, combining 2D diffraction snapshots in different orientations. Here we introduce a globally optimal algorithm that can infer these orientations. We apply it to experimental XFEL data of nanoparticles and so determine their 3D electron density

Optimal mapping of x-ray laser diffraction patterns into three dimensions using routing algorithms

Coherent diffractive imaging with x-ray free-electron lasers (XFEL) promises high-resolution structure determination of noncrystalline objects. Randomly oriented particles are exposed to XFEL pulses for acquisition of two-dimensional (2D) diffraction snapshots. The knowledge of their orientations enables 3D imaging by multiview reconstruction, combining 2D diffraction snapshots in different orientations. Here we introduce a globally optimal algorithm that can infer these orientations. We apply it to experimental XFEL data of nanoparticles and so determine their 3D electron density