論文の概要: A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08058v1
• Date: Tue, 18 May 2021 10:15:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 20:31:52.590569
• Title: A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts
• Title（参考訳）: 深層学習概念に基づくPtychographyのパラメータ改善手法
• Authors: Francesco Guzzi, George Kourousias, Fulvio Bill\`e, Roberto Pugliese, Alessandra Gianoncelli and Sergio Carrato
• Abstract要約: 伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: X-ray Ptychography is an advanced computational microscopy technique which is delivering exceptionally detailed quantitative imaging of biological and nanotechnology specimens. However coarse parametrisation in propagation distance, position errors and partial coherence frequently menaces the experiment viability. In this work we formally introduced these actors, solving the whole reconstruction as an optimisation problem. A modern Deep Learning framework is used to correct autonomously the setup incoherences, thus improving the quality of a ptychography reconstruction. Automatic procedures are indeed crucial to reduce the time for a reliable analysis, which has a significant impact on all the fields that use this kind of microscopy. We implemented our algorithm in our software framework, SciComPty, releasing it as open-source. We tested our system on both synthetic datasets and also on real data acquired at the TwinMic beamline of the Elettra synchrotron facility.
• Abstract（参考訳）: x-ray ptychography(x-ray ptychography)は、生物およびナノテクノロジーの標本の詳細な定量的イメージングを提供する高度な計算顕微鏡技術である。 しかし, 伝播距離, 位置誤差, 部分コヒーレンスにおける粗いパラメータは, 実験の有効性をしばしば低下させる。 本研究では,これらのアクタを正式に導入し,最適化問題としての再構築全体を解決した。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 自動的なプロシージャは信頼性のある分析の時間を短縮するために非常に重要であり、この種の顕微鏡を使用するすべての分野に重大な影響を及ぼす。 ソフトウェアフレームワークであるSciComPtyにアルゴリズムを実装し、オープンソースとしてリリースしました。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。

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