AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Fisika · arXiv · 2026-10-19
CNN tanpa pelatihan dan regularisasi ruang koefisien untuk rekonstruksi gabungan dalam tomografi fotoakustik
Judul asli: Untrained CNN and coefficient-space regularization for joint reconstruction in photoacoustic tomography
Makalah ini membahas rekonstruksi gabungan tekanan awal dan kecepatan suara yang bervariasi secara spasial pada tomografi fotoakustik dari pengukuran batas. Sebuah CNN yang tidak dilatih menyediakan fitur nonlinier tetap, yang darinya koefisien wavelet tekanan awal diperkirakan dengan kuadrat terkecil terregularisasi Tikhonov, sedangkan prior ruang koefisien yang dipelajari digunakan untuk kecepatan suara. Metode ini merekonstruksi secara akurat pada data yang tidak dilibatkan dalam pelatihan dan menggeneralisasi ke geometri phantom yang belum pernah dilihat, serta menghasilkan galat yang jauh lebih kecil daripada CNN terawasi yang dilatih sambil membutuhkan sekitar seperenam waktu komputasi.