論文の概要: Simultaneous Reconstruction and Uncertainty Quantification for Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15864v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 16:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:49:57.122104
• Title: Simultaneous Reconstruction and Uncertainty Quantification for Tomography
• Title（参考訳）: 断層撮影における同時再建と不確かさ定量化
• Authors: Agnimitra Dasgupta and Carlo Graziani and Zichao Wendy Di
• Abstract要約: 基底的真理がなければ、解の質の定量化は非常に望ましいが、未探索である。 本研究では,ガウス過程のモデリングを通じて,サンプル特徴や実験ノイズの事前知識を柔軟かつ明示的に取り入れることによって,この問題に対処する。 提案手法は,既存手法に匹敵する再構成だけでなく,解の不確かさの定量化にも有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tomographic reconstruction, despite its revolutionary impact on a wide range of applications, suffers from its ill-posed nature in that there is no unique solution because of limited and noisy measurements. Therefore, in the absence of ground truth, quantifying the solution quality is highly desirable but under-explored. In this work, we address this challenge through Gaussian process modeling to flexibly and explicitly incorporate prior knowledge of sample features and experimental noises through the choices of the kernels and noise models. Our proposed method yields not only comparable reconstruction to existing practical reconstruction methods (e.g., regularized iterative solver for inverse problem) but also an efficient way of quantifying solution uncertainties. We demonstrate the capabilities of the proposed approach on various images and show its unique capability of uncertainty quantification in the presence of various noises.
• Abstract（参考訳）: トモグラフィーの再構成は、広範囲の応用に革命的な影響があるにもかかわらず、限られた騒音測定のためにユニークな解が存在しないという、その不適切な性質に悩まされている。 したがって、基底的真実がなければ、解の質の定量化は極めて望ましいが、未探索である。 本研究は,ガウス過程モデリングによるこの問題に対処し,カーネルとノイズモデルの選択を通じて,サンプル特徴と実験ノイズの事前知識を柔軟かつ明示的に取り入れる。 提案手法は,既存手法に匹敵する再構成(逆問題に対する正規化反復解法など)だけでなく,解の不確かさの定量化にも有効である。 提案手法の有効性を様々な画像に示すとともに,様々なノイズの存在下での不確実性定量化のユニークな機能を示す。

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