論文の概要: Limited-angle x-ray nano-tomography with machine-learning enabled iterative reconstruction engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19248v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 01:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:15.726620
• Title: Limited-angle x-ray nano-tomography with machine-learning enabled iterative reconstruction engine
• Title（参考訳）: 機械学習によるリミテッドアングルX線ナノトモグラフィー
• Authors: Chonghang Zhao, Mingyuan Ge, Xiaogang Yang, Yong S. Chu, Hanfei Yan,
• Abstract要約: 本稿ではパーセプション融合反復トモグラフィ再構成エンジンという手法を提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、スマートレギュレータとしての認識知識を、反復的な問題解決エンジンに統合する。 異なるX線顕微鏡技術を用いて得られた様々な実験データセットを用いて,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.820550741199358
• License:
• Abstract: A long-standing challenge in tomography is the 'missing wedge' problem, which arises when the acquisition of projection images within a certain angular range is restricted due to geometrical constraints. This incomplete dataset results in significant artifacts and poor resolution in the reconstructed image. To tackle this challenge, we propose an approach dubbed Perception Fused Iterative Tomography Reconstruction Engine, which integrates a convolutional neural network (CNN) with perceptional knowledge as a smart regularizer into an iterative solving engine. We employ the Alternating Direction Method of Multipliers to optimize the solution in both physics and image domains, thereby achieving a physically coherent and visually enhanced result. We demonstrate the effectiveness of the proposed approach using various experimental datasets obtained with different x-ray microscopy techniques. All show significantly improved reconstruction even with a missing wedge of over 100 degrees - a scenario where conventional methods fail. Notably, it also improves the reconstruction in case of sparse projections, despite the network not being specifically trained for that. This demonstrates the robustness and generality of our method of addressing commonly occurring challenges in 3D x-ray imaging applications for real-world problems.
• Abstract（参考訳）: トモグラフィーにおける長年の課題は、「ミス・ウェッジ」問題であり、幾何的制約によりある角度範囲における投影画像の取得が制限されたときに生じる。 この不完全なデータセットは、再構成された画像において重要なアーティファクトと低解像度をもたらす。 この課題に対処するため、我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をスマートレギュレータとして認識知識と統合した、知覚融合反復トモグラフィ再構成エンジン(Perception Fused Iterative Tomography Reconstruction Engine)というアプローチを提案する。 物理領域と画像領域の両方で解を最適化するために, 乗算器の交互方向法を用いて, 物理的に一貫性があり, 視覚的に拡張された結果を得る。 異なるX線顕微鏡技術を用いて得られた様々な実験データセットを用いて,提案手法の有効性を実証する。 いずれも、従来の手法が失敗するシナリオとして、100度を超えるウィッジが欠如している場合でも、再構築が大幅に改善されたことを示している。 特に、ネットワークが特別にトレーニングされていないにもかかわらず、スパースプロジェクションの場合には、再構築も改善される。 このことは,実世界の問題に対する3次元X線イメージングアプリケーションにおいて,一般的に発生する課題に対処する手法の頑健さと汎用性を示すものである。

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