論文の概要: Learning end-to-end inversion of circular Radon transforms in the partial radial setup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14144v1
• Date: Sun, 27 Aug 2023 15:57:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 16:34:41.429337
• Title: Learning end-to-end inversion of circular Radon transforms in the partial radial setup
• Title（参考訳）: 部分放射状セットアップにおける円ラドン変換のエンドツーエンドインバージョン学習
• Authors: Deep Ray and Souvik Roy
• Abstract要約: 光音響トモグラフィーで発生する部分放射能セットアップにおける円形ラドン変換の逆変換のための深層学習アルゴリズムを提案する。 まず、この問題を解決するのに唯一の伝統的なアルゴリズムである、切り詰められた特異値分解に基づく手法が、再構成されたフィールドを使用不能とみなす深刻なアーティファクトを生み出すことを実証した。 この計算ボトルネックを克服する目的で、ResBlockベースのU-Netをトレーニングし、測定データ上で直接動作する推論されたフィールドを復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a deep learning-based computational algorithm for inversion of circular Radon transforms in the partial radial setup, arising in photoacoustic tomography. We first demonstrate that the truncated singular value decomposition-based method, which is the only traditional algorithm available to solve this problem, leads to severe artifacts which renders the reconstructed field as unusable. With the objective of overcoming this computational bottleneck, we train a ResBlock based U-Net to recover the inferred field that directly operates on the measured data. Numerical results with augmented Shepp-Logan phantoms, in the presence of noisy full and limited view data, demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,光音響トモグラフィで発生する部分的放射状設定における円ラドン変換の反転に関する深層学習に基づく計算アルゴリズムを提案する。 まず,この問題を解決する唯一の従来のアルゴリズムである,切断された特異値分解に基づく手法が,再構成されたフィールドを使用不能にするような厳格なアーティファクトに繋がることを示す。 この計算ボトルネックを克服する目的で、ResBlockベースのU-Netをトレーニングし、測定データ上で直接動作する推論されたフィールドを復元する。 拡張Shepp-Loganファントムによる数値計算の結果、ノイズの多いフル・リミテッドなビューデータが存在する場合、提案アルゴリズムの優位性を示す。

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