論文の概要: Denoising Score-Matching for Uncertainty Quantification in Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08698v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 18:33:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:31:11.537152
• Title: Denoising Score-Matching for Uncertainty Quantification in Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題における不確かさ定量化のためのスコアマッチング
• Authors: Zaccharie Ramzi, Benjamin Remy, Francois Lanusse, Jean-Luc Starck, Philippe Ciuciu
• Abstract要約: 本稿では、逆問題を解決するための一般的なベイズフレームワークを提案する。このフレームワークでは、信号の事前分布を学習するためのディープニューラルネットワークの使用を制限する。 この枠組みを磁気共鳴画像再構成(MRI)に適用し、再構成された画像の特定の特徴の不確実性を評価するために、この手法がどのように使用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.521936393554569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have proven extremely efficient at solving a wide rangeof inverse problems, but most often the uncertainty on the solution they provideis hard to quantify. In this work, we propose a generic Bayesian framework forsolving inverse problems, in which we limit the use of deep neural networks tolearning a prior distribution on the signals to recover. We adopt recent denoisingscore matching techniques to learn this prior from data, and subsequently use it aspart of an annealed Hamiltonian Monte-Carlo scheme to sample the full posteriorof image inverse problems. We apply this framework to Magnetic ResonanceImage (MRI) reconstruction and illustrate how this approach not only yields highquality reconstructions but can also be used to assess the uncertainty on particularfeatures of a reconstructed image.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、幅広い逆問題を解くのに非常に効率的であることが証明されているが、その解に対する不確実性は、定量化が難しいことが多い。 本研究では、逆問題を解決するための一般的なベイズフレームワークを提案し、信号の事前分布を学習するためのディープニューラルネットワークの使用を制限する。 データから先行してこれを学習するために、最近のデノイズスコアマッチング技術を採用し、アニールされたハミルトニアンモンテカルロスキームの一部として使用し、画像逆問題の全後方をサンプリングする。 この枠組みを磁気共鳴画像再構成(MRI)に適用し、この手法が高品質な再構成を実現するだけでなく、再構成画像の特定の特徴の不確実性を評価するためにも利用できることを示す。

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