論文の概要: Predicting ptychography probe positions using single-shot phase retrieval neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20910v1
- Date: Fri, 31 May 2024 15:21:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 13:58:40.611146
- Title: Predicting ptychography probe positions using single-shot phase retrieval neural network
- Title（参考訳）: 単発位相探索ニューラルネットワークによるポチグラフィープローブ位置の予測
- Authors: Ming Du, Tao Zhou, Junjing Deng, Daniel J. Ching, Steven Henke, Mathew J. Cherukara,
- Abstract要約: 本研究では, 位置誤差が大きいデータに対して, ポジトグラフィープローブの位置予測を行うための, 根本的に新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークを用いて個々の回折パターンの単発位相を検索し、各走査点における対象画像を生成する。
提案手法は,102ドル画素の順序で誤差を蓄積し,高精度な位置予測精度を実現することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.889405057118457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ptychography is a powerful imaging technique that is used in a variety of fields, including materials science, biology, and nanotechnology. However, the accuracy of the reconstructed ptychography image is highly dependent on the accuracy of the recorded probe positions which often contain errors. These errors are typically corrected jointly with phase retrieval through numerical optimization approaches. When the error accumulates along the scan path or when the error magnitude is large, these approaches may not converge with satisfactory result. We propose a fundamentally new approach for ptychography probe position prediction for data with large position errors, where a neural network is used to make single-shot phase retrieval on individual diffraction patterns, yielding the object image at each scan point. The pairwise offsets among these images are then found using a robust image registration method, and the results are combined to yield the complete scan path by constructing and solving a linear equation. We show that our method can achieve good position prediction accuracy for data with large and accumulating errors on the order of $10^2$ pixels, a magnitude that often makes optimization-based algorithms fail to converge. For ptychography instruments without sophisticated position control equipment such as interferometers, our method is of significant practical potential.
- Abstract（参考訳）: Ptychography は、材料科学、生物学、ナノテクノロジーなど、様々な分野で使用される強力なイメージング技術である。
しかし、再構成された画像の精度は、しばしばエラーを含む記録されたプローブ位置の精度に大きく依存する。
これらの誤差は、数値最適化手法による位相探索と共同で修正されるのが一般的である。
誤差がスキャンパスに沿って蓄積される場合や、誤差の大きさが大きい場合、これらのアプローチは満足な結果に収束しない。
そこで,ニューラルネットワークを用いて個々の回折パターンの単発位相を抽出し,各走査点の物体像を出力する手法を提案する。
これらの画像の対方向のオフセットは、ロバストな画像登録法を用いて見出され、その結果を組み合わせて、線形方程式の構築と解法により完全なスキャンパスを得る。
提案手法は,10^2$の画素数で誤差を蓄積したデータに対して良好な位置予測精度を達成できることを示す。
干渉計などの高度位置制御装置を使用せず, ポイクログラフィー機器の実用化には, 本手法が有効である可能性が示唆された。
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