論文の概要: Prediction techniques for dynamic imaging with online primal-dual methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02497v2
- Date: Fri, 5 Jul 2024 18:27:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 01:49:35.771439
- Title: Prediction techniques for dynamic imaging with online primal-dual methods
- Title(参考訳): オンライン原始双対法による動的イメージングの予測手法
- Authors: Neil Dizon, Jyrki Jauhiainen, Tuomo Valkonen,
- Abstract要約: 我々は、予測的オンライン原始双対法に関する過去の研究を改善した。
画像安定化と動的ポジトロン放射トモグラフィーにおける効果を数値的に示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online optimisation facilitates the solution of dynamic inverse problems, such as image stabilisation, fluid flow monitoring, and dynamic medical imaging. In this paper, we improve upon previous work on predictive online primal-dual methods on two fronts. Firstly, we provide a more concise analysis that symmetrises previously unsymmetric regret bounds, and relaxes previous restrictive conditions on the dual predictor. Secondly, based on the latter, we develop several improved dual predictors. We numerically demonstrate their efficacy in image stabilisation and dynamic positron emission tomography.
- Abstract(参考訳): オンライン最適化は、画像安定化、流動モニタリング、ダイナミック医療画像などの動的逆問題の解決を容易にする。
本稿では,2つの面での予測的オンライン原始双対手法に関するこれまでの研究を改良する。
まず、それまでの非対称な後悔境界をシンメライズするより簡潔な解析を行い、二重予測器の以前の制限条件を緩和する。
第2に、後者に基づいて、いくつかの改良された二重予測器を開発する。
画像安定化と動的ポジトロン放射トモグラフィーにおける効果を数値的に示す。
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