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电子断层扫描作为一种重要的三维成像方法，为从纳米到原子尺度探测材料的三维结构提供了一种强有力的方法。然而，作为一个重大挑战，缺楔引起的信息丢失和伪影极大地阻碍了我们获得高保真度的纳米物体的三维结构。从数学上讲，断层扫描逆问题定义不明确，因为解是不唯一的。传统方法，如加权反投影 (WBP) 和同时代数重建技术 (SART) [1]，由于倾斜范围有限，缺乏恢复未获取的投影信息的能力；因此，使用这些方法重建的断层图像会失真，并受到伸长、条纹和鬼尾伪影的污染。总方差最小化 (TVM) [2] 结合了迭代重建和正则化，已被开发用于恢复丢失的信息并减少由缺失楔形引起的伪影。然而，TVM 的一个缺点是它不是无参数的并且计算成本高昂。除此之外，TVM 或任何广义 TVM 方法的真正问题是它们被绑定到一个正则化，该正则化会促进对解决方案的一个先验约束，而该解决方案可能适合也可能不适合感兴趣的对象。在本文中，我们应用机器学习，特别是深度学习来解决这个问题。图1 显示，通过在正弦图和断层图域中分别加入两个修复生成对抗网络 (GAN) 模型可以有效地恢复未获取的投影信息 [3]。我们首先设计了一个基于生成对抗网络 (GAN) 中的残差-残差密集块的正弦图填充模型。然后，使用 U-net 结构生成对抗网络来减少残差伪影。联合深度学习模型对于缺失角度高达 45 度的缺失楔形正弦图实现了卓越的断层扫描重建质量。该模型性能的提高源于将问题分解为两个独立的域。在每个域中，都可以有效地学习基于训练过的“先验”的独特解决方案。此外，与基于正则化的方法相比，这种深度学习方法是一种没有任何超参数的端到端方法。其性能与先验知识或人类操作员设置超参数的经验无关。
人工智能支持的信息修复和...
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