纳米CT应用中基于学习的不精确算子重建方法
数值分析
2024-10-25 v3 数值分析
摘要
纳米CT等成像问题需要求解反问题，其中通常想当然地认为正演算子（即底层物理模型）已被准确获知。本文研究正演模型因测量过程中的随机或确定性偏差而不精确的问题。我们特别考察了处理不精确性的非学习迭代重建方法，以及基于U-Net和条件可逆神经网络的学习型重建方案的性能。后者还提供了不确定性量化的可能。我们提供了符合典型纳米CT设置的合成大数据集，并进行了广泛的数值实验以评估所提出的方法。
引用
@article{arxiv.2307.10474,
title = {Learning-based approaches for reconstructions with inexact operators in nanoCT applications},
author = {Tom Lütjen and Fabian Schönfeld and Alice Oberacker and Johannes Leuschner and Maximilian Schmidt and Anne Wald and Tobias Kluth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10474},
year = {2024}
}