論文の概要: FlowTIE: Flow-based Transport of Intensity Equation for Phase Gradient Estimation from 4D-STEM Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07633v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.404372
• Title: FlowTIE: Flow-based Transport of Intensity Equation for Phase Gradient Estimation from 4D-STEM Data
• Title（参考訳）: FlowTIE: 4D-STEMデータからの位相勾配推定のためのフローベースインテンシティ方程式の輸送
• Authors: Arya Bangun, Maximilian Töllner, Xuan Zhao, Christian Kübel, Hanno Scharr,
• Abstract要約: FlowTIEは、4D走査透過電子顕微鏡(STEM)データから位相再構成を行うニューラルネットワークベースのフレームワークである。 FlowTIEは位相再構成の精度を高速に向上し,より厚い検体モデル,すなわちマルチスライス法と統合可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2165442185620465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce FlowTIE, a neural-network-based framework for phase reconstruction from 4D-Scanning Transmission Electron Microscopy (STEM) data, which integrates the Transport of Intensity Equation (TIE) with a flow-based representation of the phase gradient. This formulation allows the model to bridge data-driven learning with physics-based priors, improving robustness under dynamical scattering conditions for thick specimen. The validation on simulated datasets of crystalline materials, benchmarking to classical TIE and gradient-based optimization methods are presented. The results demonstrate that FlowTIE improves phase reconstruction accuracy, fast, and can be integrated with a thick specimen model, namely multislice method.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 4D-Scanning Transmission Electron Microscopy (STEM)データからの位相再構成のためのニューラルネットワークベースのフレームワークであるFlowTIEを紹介し, 位相勾配のフローベース表現とTIE(Transport of Intensity Equation)を統合した。 この定式化により、モデルは物理に基づく事前学習でデータ駆動学習をブリッジすることができ、厚い標本に対する動的散乱条件下での堅牢性を向上させることができる。 結晶材料のシミュレーションデータセットの検証,古典的TIEへのベンチマーク,勾配に基づく最適化手法について述べる。 その結果、FlowTIEは位相再構成の精度を高速に向上し、より厚い検体モデル、すなわちマルチスライス法と統合できることが示されている。

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