2 2 m a r c h 2 0 1 8  till V O L 5 5 5  till N a T Ur E 4 8 7 LETTER Bildrekonstruktion är nödvändig för avbildning applikationer över hela den fysiska och livsvetenskapen, inklusive optiska och radarsystem, magnetisk resonanstomografi, röntgen datortomografi, positronemission tomografi, ultraljudstomografi och radioastronomi 1-3. Vid bildförvärv kodar sensorn en mellanliggande representation av ett objekt i sensordomänen, som därefter rekonstrueras till en bild genom en inversion av kodningsfunktionen. Bildrekonstruktion är utmanande eftersom analys kunskap om den exakta inversa transform inte kan existera en priori, särskilt i närvaro av sensor icke-idealiteter och buller. Således, standard återuppbyggnad strategi innebär approximering av omvänt funktion med flera ad hoc-stadier i en signal bearbetningskedjan 4,5, vars sammansättning beror på detaljerna i varje förvärvsstrategi, och ofta kräver expertparameter inställning för att optimera återuppbyggnaden prestanda. Här presenterar vi en enhetlig ram för bildrekonstruktion automatiserad transform genom multiple approximation (AUTOMAP) som omarbetar bildrekonstruktion som en datadriven övervakad inlärningsuppgift som gör det möjligt att kartlägga sensorn och bilddomänen från en lämplig corpus av träningsdata. Vi implementerar AUTOMAP med ett djupt neuralt nätverk och uppvisar sin flexibilitet i att lära rekonstruktion transformerar för olika magnetiska resonanstomografi förvärvsstrategier, med hjälp av samma nätverksarkitektur och hyperparametrar. Vi visar vidare att mångfaldig inlärning under utbildningen resulterar i glesa representationer av domän transformerar längs lågdimensionella datagrenrör, och observerar överlägsen immunitet mot buller och en minskning av rekonstruktion artefakter jämfört med konventionella handgjorda rekonstruktionsmetoder. Förutom att förbättra återuppbyggnaden prestanda av befintliga förvärvsmetoder, förväntar vi oss att AUTOMAP och andra lärda återuppbyggnadsstrategier kommer att påskynda utvecklingen av nya förvärvsstrategier genom att avbilda metoder. Paradigmet skiftar från manuell till automatisk funktionsextraktion i en mängd maskininlärningsuppgifter inklusive taligenkänning 6 och bildklassificering 7 har visat fördelen av att låta verkliga data styra effektiv representation genom en strukturerad utbildningsprocess. Denna strategi speglas i biologiska organismer för att förfina visuell perception i en process som kallas perceptuell inlärning 8. Människans visuella rekonstruktion av tid-domain neurala koder in i percept bild tränas genom erfarenhet under kognitiv utveckling in i vuxen ålder. Denna konditionering på tidigare data har visat sig vara avgörande för robust prestanda i låga signal-till-buller inställningar 9, som är i grunden utmanande för artificiella bildsystem över discipliner och applikationer. I samtida medicinsk avbildning, trogen rekonstruktion av bullriga bild förvärv är av särskild betydelse som den kliniska push för snabbare skanning alltmer bygger på förvärvsstrategier som resulterar i en minskning av signal-till-brus förhållandet, vare sig de under sampled magnetisk resonansavbildning (MRI), eller låg dos röntgen datortomografi avbildning.
I ett nyligen tillvägagångssätt som liknar det arbete som presenteras här, REF ) studerade bildrekonstruktion för olika medicinska bildformer genom att djupt lära omvandlingen mellan sensor och bilddomän.
Image reconstruction by domain-transform manifold learning
{'venue': 'Nature', 'journal': 'Nature', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}