IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Física · arXiv · 2026-10-19
CNN não treinada e regularização no espaço de coeficientes para reconstrução conjunta em tomografia fotoacústica
Título original: Untrained CNN and coefficient-space regularization for joint reconstruction in photoacoustic tomography
O artigo aborda a reconstrução conjunta da pressão inicial e da velocidade do som com variação espacial na tomografia fotoacústica a partir de medições de contorno. Uma CNN não treinada fornece características não lineares fixas, a partir das quais os coeficientes wavelet da pressão inicial são estimados por mínimos quadrados com regularização de Tikhonov, enquanto um prior aprendido no espaço de coeficientes é usado para a velocidade do som. O método reconstrói com precisão em dados não vistos no treinamento e generaliza para geometrias de phantoms inéditas, produzindo erros substancialmente menores do que uma CNN treinada de forma supervisionada, com cerca de um sexto do tempo de computação.