PtyRAD：基于自动微分的高性能灵活Ptychographic重建框架
材料科学
2025-08-07 v2 光学
摘要
电子ptychography（电子ptychographic）最近实现了前所未有的分辨率，为包括三维在内的多种材料系统提供了宝贵的见解。然而，高质量的ptychographic重建计算代价高昂且耗时，对专家而言还需要大量手动调参。此外，ptychographic分析的必要工具常常分散在多个软件包中，而且一些高级功能仅在成本高昂的商业软件（如MATLAB）中可用。为此，我们引入PtyRAD，一个开源软件框架提供了综合、灵活且计算效率高的解决方案，用于电子ptychography。PtyRAD利用自动微分（AD）中的梯度方法，无缝优化多个参数——such as样本厚度、局部倾斜、探针位置以及混合探针和物体模式。通过利用PyTorch的高度优化张量运算，PtyRAD在重建时间上较现有软件包实现了最高可达17倍的加速，而不会牺牲图像质量。此外，我们提出了一种基于实空间深度的正则化方法，避免wrap-around（环绕）伪影，可用于扭曲二维材料数据集和垂直异质结构。此外，PtyRAD集成了贝叶斯优化工作流程，简化了超参数选择。我们希望PtyRAD的开源性质将促进未来ptychographic成像研究的可重复性和社区驱动的发展。
引用
@article{arxiv.2505.07814,
title = {PtyRAD: A High-performance and Flexible Ptychographic Reconstruction Framework with Automatic Differentiation},
author = {Chia-Hao Lee and Steven E. Zeltmann and Dasol Yoon and Desheng Ma and David A. Muller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07814},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 6 figures