AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-19
未学習CNNと係数空間正則化による光音響トモグラフィの同時再構成
原題: Untrained CNN and coefficient-space regularization for joint reconstruction in photoacoustic tomography
光音響トモグラフィで、境界上の測定から初期圧力と空間的に変化する音速を同時に再構成する問題を扱う。未学習の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が生成する固定の非線形特徴を用い、初期圧力のウェーブレット係数をティホノフ正則化付き最小二乗法で推定し、音速は学習された係数空間の事前分布で推定する。その結果、未知のファントム形状にもよく一般化し、ノイズに対しても安定した再構成が得られた。教師ありCNNと比べて再構成誤差は大幅に小さく、計算時間は約6分の1で済んだ。