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摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
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