論文の概要: On a Hidden Property in Computational Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08498v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 03:52:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 23:34:54.094543
- Title: On a Hidden Property in Computational Imaging
- Title(参考訳): 計算イメージングにおける隠れ特性について
- Authors: Yinan Feng, Yinpeng Chen, Yueh Lee, Youzuo Lin,
- Abstract要約: 本稿では,3つの逆問題 (FWI, CT, EM) が潜在空間内に隠れた性質を共有していることを示す。
このことは、潜在埋め込み空間に射影した後、2つのモジュラリティが同じ方程式の異なる解に対応することを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.665280793360274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computational imaging plays a vital role in various scientific and medical applications, such as Full Waveform Inversion (FWI), Computed Tomography (CT), and Electromagnetic (EM) inversion. These methods address inverse problems by reconstructing physical properties (e.g., the acoustic velocity map in FWI) from measurement data (e.g., seismic waveform data in FWI), where both modalities are governed by complex mathematical equations. In this paper, we empirically demonstrate that despite their differing governing equations, three inverse problems (FWI, CT, and EM inversion) share a hidden property within their latent spaces. Specifically, using FWI as an example, we show that both modalities (the velocity map and seismic waveform data) follow the same set of one-way wave equations in the latent space, yet have distinct initial conditions that are linearly correlated. This suggests that after projection into the latent embedding space, the two modalities correspond to different solutions of the same equation, connected through their initial conditions. Our experiments confirm that this hidden property is consistent across all three imaging problems, providing a novel perspective for understanding these computational imaging tasks.
- Abstract(参考訳): FWI(Full Waveform Inversion)、CT(Computerd Tomography)、EM(Electromagnetic)インバージョン(EM)インバージョンなど、様々な科学的・医学的応用において、計算画像は重要な役割を担っている。
これらの手法は、両モードが複雑な数学的方程式によって制御される測定データ(例えば、FWIの地震波形データ)から物理特性(例えば、FWIの音響速度マップ)を再構成することで、逆問題に対処する。
本稿では, 異なる支配方程式にもかかわらず, 3つの逆問題 (FWI, CT, EM) が潜在空間内に隠れた性質を共有することを実証的に示す。
具体的には、FWI を例として、モーダル性(速度マップと地震波形データ)が、潜時空間において同じ一方向波動方程式のセットに従うが、線形に相関する異なる初期条件を持つことを示す。
このことは、潜在埋め込み空間への射影の後、2つのモジュラリティが、その初期条件を通して連結された同じ方程式の異なる解に対応することを示唆している。
実験により,この隠蔽特性は3つの画像問題すべてに一貫性があることが確認された。
関連論文リスト
- Network scaling and scale-driven loss balancing for intelligent poroelastography [2.665036498336221]
フルウェーブフォームデータからポリ弾性媒体のマルチスケールキャラクタリゼーションのためのディープラーニングフレームワークを開発した。
2つの大きな課題は、この目的のために既存の最先端技術を直接適用することを妨げる。
本稿では, ニューラルネットワークをスケーリング層に構成した単位形状関数を用いて, ニューラルプロパティマップを構築する, エンフェネティックスケーリングの考え方を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-27T23:06:29Z) - WiNet: Wavelet-based Incremental Learning for Efficient Medical Image Registration [68.25711405944239]
深部画像登録は異常な精度と高速な推測を示した。
近年の進歩は、粗大から粗大の方法で密度変形場を推定するために、複数のカスケードまたはピラミッドアーキテクチャを採用している。
本稿では,様々なスケールにわたる変位/速度場に対して,スケールワイブレット係数を漸進的に推定するモデル駆動WiNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T11:51:01Z) - Generalized Gouy Rotation of Electron Vortex beams in uniform magnetic fields [54.010858975226945]
磁場中における相対論的同軸方程式の正確な解を用いた磁場中のEVBのダイナミクスについて検討する。
一般化されたグーイ回転の下で異なる状態について統一的に記述し、グーイ位相をEVB回転角にリンクする。
この研究は、磁場中のEVBのダイナミクスに関する新たな洞察を与え、渦粒子のビーム操作とビーム光学の実践的応用を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T03:29:56Z) - Exploring Invariance in Images through One-way Wave Equations [96.90549064390608]
本稿では,画像画像上の不等式が一方向の波動方程式と潜時速度の組を共有していることを実証的に明らかにする。
本稿では,各画像が対応する初期条件に符号化される直感的なエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いて実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:59:37Z) - An Intriguing Property of Geophysics Inversion [21.43509030627468]
インバージョン技術は、地下の物理的特性の再構築に広く用いられている。
問題は波動やマクスウェル方程式のような偏微分方程式(PDE)によって制御される。
近年の研究では、深層ニューラルネットワークを用いて、地球物理学的な測定から地球物理学的な性質への逆写像を学習している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-28T18:25:36Z) - Averaging Spatio-temporal Signals using Optimal Transport and Soft
Alignments [110.79706180350507]
Fr'teche は双対性を意味し, 時間的バレシェセンタを定義するために提案した損失が有効であることを示す。
手書き文字と脳画像データによる実験は、我々の理論的発見を裏付けるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-11T09:46:22Z) - Exploring Multi-physics with Extremely Weak Supervision [23.421788453790302]
我々は,データ駆動型多物理インバージョン手法を極端に弱い監督力で開発する。
我々の重要な発見は、擬似ラベルは、非常に狭い場所で物理特性間の局所的な関係を学習することで構築できるということである。
この結果から、明示的な支配方程式を使わずに特性を逆転させることができることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T18:55:09Z) - Geometric phase in a dissipative Jaynes-Cummings model: theoretical
explanation for resonance robustness [68.8204255655161]
我々は、ユニタリモデルと散逸型Jaynes-Cummingsモデルの両方で得られた幾何位相を計算する。
散逸モデルでは、非単体効果は、空洞壁を通る光子の流出から生じる。
幾何学的位相が堅牢であることを示し、非単体進化の下で消滅する補正を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T15:27:54Z) - Quantum asymmetry and noisy multi-mode interferometry [55.41644538483948]
量子非対称性 (quantum asymmetric) は、ジェネレータの固有空間間のコヒーレンス量と一致する物理資源である。
非対称性は、縮退部分空間内のコヒーレンスを増大させる結果として現れる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T07:30:57Z) - Prediction of Ultrasonic Guided Wave Propagation in Solid-fluid and
their Interface under Uncertainty using Machine Learning [0.0]
我々は,構造物の材料および幾何学的特性の不確かさを考慮し,既存研究を推し進める。
本研究では,不確実性の下での多物理問題の解法に固有の複雑性に対処する効率的なアルゴリズムを開発する。
提案手法は不確実性が存在する場合にWpFSI問題を正確に予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T01:05:14Z) - Learning the geometry of wave-based imaging [24.531973107529584]
本研究では、フーリエ積分演算子(FIO)にインスパイアされた解釈可能なニューラルネットワークを構築し、波動物理を近似する。
本研究では,データに暗黙的なFIOによって捕捉された波動伝播の幾何学的形状を,最適輸送に基づく損失によって学習することに集中する。
提案したFIONetは、多くの画像逆問題、特にアウト・オブ・ディストリビューションテストにおいて、通常のベースラインよりもはるかに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T14:29:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。