Acceleration of image-based resolution modelling reconstruction using an expectation maximization nested algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have demonstrated the benefits of a resolution model within iterative reconstruction algorithms in an attempt to account for effects that degrade the spatial resolution of the reconstructed images. However, these algorithms suffer from slower convergence rates, compared to algorithms where no resolution model is used, due to the additional need to solve an image deconvolution problem. In this paper, a recently proposed algorithm, which decouples the tomographic and image deconvolution problems within an image-based expectation maximization (EM) framework, was evaluated. This separation is convenient, because more computational effort can be placed on the image deconvolution problem and therefore accelerate convergence. Since the computational cost of solving the image deconvolution problem is relatively small, multiple image-based EM iterations do not significantly increase the overall reconstruction time. The proposed algorithm was evaluated using 2D simulations, as well as measured 3D data acquired on the high-resolution research tomograph. Results showed that bias reduction can be accelerated by interleaving multiple iterations of the image-based EM algorithm solving the resolution model problem, with a single EM iteration solving the tomographic problem. Significant improvements were observed particularly for voxels that were located on the boundaries between regions of high contrast within the object being imaged and for small regions of interest, where resolution recovery is usually more challenging. Minor differences were observed using the proposed nested algorithm, compared to the single iteration normally performed, when an optimal number of iterations are performed for each algorithm. However, using the proposed nested approach convergence is significantly accelerated enabling reconstruction using far fewer tomographic iterations (up to 70% fewer iterations for small regions). Nevertheless, the optimal number of nested image-based EM iterations is hard to be defined and it should be selected according to the given application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».