La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-19
CNN sin entrenar y regularización en el espacio de coeficientes para la reconstrucción conjunta en tomografía fotoacústica
Título original: Untrained CNN and coefficient-space regularization for joint reconstruction in photoacoustic tomography
El artículo aborda la reconstrucción conjunta de la presión inicial y de la velocidad del sonido con variación espacial en la tomografía fotoacústica a partir de mediciones en la frontera. Una CNN sin entrenar proporciona características no lineales fijas, a partir de las cuales los coeficientes wavelet de la presión inicial se estiman mediante mínimos cuadrados con regularización de Tikhonov, mientras que para la velocidad del sonido se utiliza un a priori aprendido en el espacio de coeficientes. El método reconstruye con precisión sobre datos reservados y generaliza a geometrías de maniquíes no vistas, y produce errores sustancialmente menores que una CNN supervisada entrenada, necesitando aproximadamente una sexta parte del tiempo de cálculo.