A hybrid regularization algorithm for high contrast tomographic image reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
The common Level set based reconstruction method (LSRM) is applied to solve a piecewise constant inverse problem using one level set function and considers two different conductivity quantities for the background and the inclusion (two phases inclusion). The more the number of the piecewise constant conductivities in the medium, the higher the calculation effort of the LSRM, using multiple level set functions, will be. The assumption of piecewise constant conductivities (coefficients) is to discriminate between two regions with sharp conductivity interface; however, it may not be a realistic assumption when there are smooth conductivity gradients inside each region as well. In this paper, we propose a hybrid regularization method (HRM), which is a two steps solution, to solve ill-posed, nonlinear inverse problem with smooth conductivity transitions. The first step of this hybrid inversion framework plays the role of an initializing procedure for the second step, and acts in a similar way as a source type inversion method. In the first stage, the LSRM with one level set function is applied to determine the region of interest, which is defined as the region with sharpest interface. Then in the second stage, an inverse solver with penalty terms based on sum of absolute values (L1 norms), which are highly robust against measurement errors, is applied to reconstruct the conductivity changes inside the determined ROI. The generated forward solution in the final iteration of the level set is fed to the second stage where the L1 norms based penalty terms are minimized using primal-dual interior point method (PDIPM). The PDIPM has been shown to be effective in minimizing the L1 norms. The reconstructed images with the proposed HRM maintains the edge information as well as the smooth conductivity variations, a trait absent in all previously established level set based reconstruction method. The integration of the LSRM and the PDIPM can generate less noisy reconstructed images when comparing either with the reconstruction results of the PDIPM or with those of squared error based reconstruction methods, such as Gauss-Newton (GN) method. Our proposed HRM is tested on a circular 2D phantom with either sharp conductivity gradients (piecewise constant coefficients) or smooth conductivity transitions (smooth coefficients). We show that the proposed HRM maintains sharp edges and is robust against the measurement noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».