07.01.2022
Wissenschaftlicher Beitrag angenommen zur Veröffentlichung in den Conference Proceedings des International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2022.
Andreas Kofler (PTB) veröffentlichte zusammen mit Christian Wald (Charité–Universitätsmedizin Berlin), Markus Haltmeier (Universität Innsbruck), Tobias Schäffter (PTB) und Christoph Kolbitsch (PTB) einen Artikel über ein Verfahren zur Bildrekonstruktion.
Der Artikel beschreibt ein neues Verfahren zur Berechnung von Faltungskernen, die zur Regularisierung von Bildrekonstruktionsproblemen verwendet werden können. Das Verfahren beinhaltet den Aufbau eines neuronalen Netzwerks, das einem alternierenden Algorithmus endlicher Länge zum Rekonstruieren von Bildern unter Verwendung einer bestimmten Anzahl von Faltungskernen entspricht. Die Filter können dann durch überwachtes Lernen anhand eines End-to-End-Trainings des Netzwerks gelernt werden. Die Studie zeigt, dass neuronale Netze für bestimmte Probleme auch als „Physik-gestützte“ Trainingsalgorithmen für klassische interpretierbare lernbasierte Verfahren eingesetzt werden können.
Den Artikel finden Sie unter … Eine Implementierung des verwendeten Codes ist unter https://github.com/koflera/ConvSparsityNNs erhältlich.