PofoliaPofolia ile paylaşıldı

New Journal of Physics· 2012Q1

Koherent kırınımlı görüntüleme için maksimum olabilirlik iyileştirmesi

Maximum-likelihood refinement for coherent diffractive imaging

Pierre Thibault, Manuel Guizar‐Sicairos

Kısa özet

Maksimum olabilirlik (ML) iyileştirmesi, koherent kırınımlı görüntüleme yeniden yapılandırmalarını önemli ölçüde iyileştirerek, yeniden yapılandırma kalitesini korurken X-ışını dozunda on kata kadar azalmaya olanak tanır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Koherent kırınımlı görüntüleme yeniden yapılandırmasına maksimum olabilirlik (ML) prensipleri uygulanır.
  • ML iyileştirmesi, sinyal-gürültü oranında, çözünürlükte ve hassasiyette önemli iyileşmeler gösterir.
  • Deneysel X-ışını verileri, ML iyileştirmesinde kazançlar sergilemiştir.
  • ML iyileştirmesi, benzer yeniden yapılandırma kalitesi için X-ışını dozunda on kata kadar azalmaya izin verir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

We introduce the application of maximum-likelihood (ML) principles to the image reconstruction problem in coherent diffractive imaging. We describe an implementation of the optimization procedure for ptychography, using conjugate gradients and including preconditioning strategies, regularization and typical modifications of the statistical noise model. The optimization principle is compared to a difference map reconstruction algorithm. With simulated data important improvements are observed, as measured by a strong increase in the signal-to-noise ratio. Significant gains in resolution and sensitivity are also demonstrated in the ML refinement of a reconstruction from experimental x-ray data. The immediate consequence of our results is the possible reduction of exposure, or dose, by up to an order of magnitude for a reconstruction quality similar to iterative algorithms currently in use. © IOP Publishing Ltd and Deutsche Physikalische Gesellschaft.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. New Journal of Physics, 2012 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Google Play'den indir App Store'dan indir

Benzer makaleler

Alan: Radyasyon

RadiationPhysics and Astronomy