I detta dokument föreslår vi en ny djupt konvolutionell neurala nätverk (CNN)-baserad algoritm för att lösa illa placerade inversa problem. Regulariserade iterativa algoritmer har framträtt som standard tillvägagångssätt för dåligt placerade inversa problem under de senaste decennierna. Dessa metoder ger utmärkta resultat, men kan vara utmanande att använda i praktiken på grund av faktorer som den höga beräkningskostnaden för de framåt- och angränsande operatörerna och svårigheten att välja hyperparameter. Utgångspunkten för vårt arbete är observationen att ovalsade iterativa metoder har formen av en CNN (filtrering följd av punktvis icke-linjäritet) när den normala operatören (H * H, den angränsande H gånger H) av den främre modellen är en konvolution. Baserat på denna observation, föreslår vi att använda direkt inversion följt av ett CNN för att lösa normala-konvolutionella inversa problem. Den direkta inversion inkapslar den fysiska modellen av systemet, men leder till artefakter när problemet är illa placerade; CNN kombinerar multiresolution sönderdelning och restinlärning för att lära sig att ta bort dessa artefakter samtidigt bevara bildstrukturen. Vi demonstrerar prestandan hos det föreslagna nätverket i sparse-view rekonstruktion (ned till 50 vyer) på parallellstrålen röntgen beräknar tomografi i syntetiska fantomer samt i verkliga experimentella sinogram. Det föreslagna nätverket överträffar total variationsregulariserad iterativ rekonstruktion för mer realistiska fantomer och kräver mindre än en sekund för att rekonstruera en 512 × 512 bild på GPU.
REF undersökte användningen av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att lösa inversa problem i avbildning, och använde sitt nätverk för att regressera sparse visa CT FBP bilder till full vy bilder.
Deep Convolutional Neural Network for Inverse Problems in Imaging
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, vol. 26, no. 9, pp. 4509-4522, Sept. 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}