Synkrotronbaserad röntgentomografi erbjuder potential för snabba storskaliga rekonstruktioner av insidan av material och biologisk vävnad vid fin upplösning. För strålningskänsliga prover kvarstår dock grundläggande avvägningar mellan skadliga prover under längre förvärvstider och minskade signaler med kortare förvärvstider. Vi presenterar en djup convolutional neural network (CNN) metod som ökar den förvärvade röntgentomografiska signalen med minst en faktor på 10 under låg dos snabbt förvärv genom att förbättra kvaliteten på registrerade projektioner. Short-exposure-time-projektioner förbättrade med CNNs visar signal-till-brus-förhållanden som liknar långexponering-tid-projektioner. De visar också lägre buller och mer strukturell information än låga doser kortexponeringsförvärv efter bearbetning av andra tekniker. Vi utvärderade detta tillvägagångssätt med hjälp av simulerade prover och ytterligare validerade det med experimentella data från strålningskänsliga mushjärnor förvärvade i en tomografisk miljö med överföringsröntgenmikroskopi. Vi visar att automatiserade algoritmer på ett tillförlitligt sätt kan spåra hjärnstrukturer i datauppsättningar med låg dos förstärkt med CNN. Denna metod kan tillämpas på andra tomografiska eller skanning baserad röntgen avbildning tekniker och har stor potential för att studera snabbare dynamik i prover Börja med tillkomsten av röntgen datoriserad tomografi (CT) för rutinscanning tillbaka i början av 1970-talet 1, X-ray CT har vuxit till en kraftfull avbildning modalitet som kan ge den interna tredimensionell (3D) morfologi av representativa volymer av biologiska vävnader och material vetenskapliga prover. Med användning av lämplig röntgenoptik för att fokusera strålen (t.ex. zonplattor, kapillärer, Kirkpatrick-Baez speglar, etc.), att rekonstruera projektioner med tiotals nanometer rumslig upplösning är inom räckhåll. Det finns dock en inneboende avvägning mellan signal-till-brusförhållande (SNR) och strålskador vid avbildning på nanoskala 2 eftersom strålningsdosen absorberas av provvågen omvänt med upplösningen 3. Det finns potentiella hård- och mjukvarulösningar för att kompensera för strålskador som orsakas av långa exponeringsförvärv. Hårdvarulösningar omfattar främst kryogen kylning med integrerade kryosteg [4] [5] [6] [7] [8]. Okomplicerat kräver sådana anordningar att de fungerar under vakuumförhållanden och gör det omöjligt att använda högprecisionsluftbärande rotationssteg eller utföra operandoexperiment med hjälp av miljökontrollerade celler för att simulera verkliga driftsförhållanden (dvs. belastning, tryck, temperatur osv.). Dessutom, även under kryogena förhållanden, den mängd strålning dos deponeras för att lösa en 10 nm funktion uppskattas vara ca 10 10 Gray 9, som är på gränsen till att orsaka irreversibla skador för biologiska prover. Beräkningslösningar för att förbättra CT-data i lågdos ger ett alternativ. Befintliga algoritmiska metoder tillämpas huvudsakligen på data efter insamlingen, antingen genom denoisering 10,11, förbättring av rekonstruktionsalgoritmer [12] [13] [14] [15] [16], eller genom andra efterbehandlingsmetoder som tillämpas på de rekonstruerade bilderna.
Yang m.fl. REF, använda en convolutional neural network (CNN) för att denoize rekonstruerade bilder och visa 10-faldig förbättring på signal-till-brus förhållandet.
Low-dose x-ray tomography through a deep convolutional neural network
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}