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Forschungsartikel angenommen für die Proceedings der European Signal Processing Conference (EUSIPCO) 2022

14.06.2022

Andreas Kofler (PTB) hat 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 basierend auf Convolutional Dictionary Learning veröffentlicht.

Das Verfahren kann als Verfahren zum überwachten Lernen eines Convolutional Dictionary in Anwesenheit des physikalischen Modells angesehen werden. Durch die Konstruktion eines iterativen Schemas, das von einem Funktional abgeleitet wird, lassen sich die Parameter des Dictionary als auch die Regularisierungsparameter dann überwacht durch Training des Netzwerkes lernen. Die Methode wurde auf ein dynamisches Herzfunktions-Rekonstruktionsproblem angewandt und mit anderen auf maschinellem Lernen basierenden Methoden verglichen.

Ein Pre-Print des Artikels ist unter https://arxiv.org/abs/2206.04447 verfügbar. Eine Implementierung der Methode sowie ihrer "Analysis"-Pendant Methode (siehe https://arxiv.org/abs/2203.02166) ist unter https://github.com/koflera/ConvSparsityNNs verfügbar.

Ansprechpartner:

Christoph Kolbitsch, E-Mail: Öffnet das lokale E-Mail-ProgrammChristoph.Kolbitsch(at)ptb.de