Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Missing Cone Deep Learning in Optical Diffraction Tomography

論文の概要: Unsupervised Missing Cone Deep Learning in Optical Diffraction Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09022v1
Date: Tue, 16 Mar 2021 12:41:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-17 18:22:43.390183
Title: Unsupervised Missing Cone Deep Learning in Optical Diffraction Tomography
Title（参考訳）: 光回折トモグラフィーにおける教師なしコーン深層学習
Authors: Hyungjin Chung, Jaeyoung Huh, Geon Kim, Yong Keun Park, Jong Chul Ye
Abstract要約: 本稿では,最適なトランスポート駆動型サイクガンによる投影ビューの確率分布を学習する,教師なし深層学習フレームワークを提案する。実験結果から, 提案手法により, ODT中のコーンアーティファクトの欠落が有意に解決できることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.18730153421617
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Optical diffraction tomography (ODT) produces three dimensional distribution of refractive index (RI) by measuring scattering fields at various angles. Although the distribution of RI index is highly informative, due to the missing cone problem stemming from the limited-angle acquisition of holograms, reconstructions have very poor resolution along axial direction compared to the horizontal imaging plane. To solve this issue, here we present a novel unsupervised deep learning framework, which learns the probability distribution of missing projection views through optimal transport driven cycleGAN. Experimental results show that missing cone artifact in ODT can be significantly resolved by the proposed method.
Abstract（参考訳）: 光回折トモグラフィ(ODT)は、様々な角度で散乱場を測定することにより、屈折率(RI)の3次元分布を生成する。 RI指数の分布は高情報であるが,ホログラムの限られた角度取得から生じるコーン問題により,水平撮像面よりも軸方向の分解能が極めて低い。そこで,本稿では,最適なトランスポート駆動サイクルGANを用いて,不足投影ビューの確率分布を学習する非教師付きディープラーニングフレームワークを提案する。実験結果から, ODTにおけるコーンアーチファクトの欠落は, 提案手法により著しく解決できることが示唆された。

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