Искусственный интеллект помогает получать рентгеновские снимки быстрее
Команда ученых из Аргонны использует искусственный интеллект для более быстрого декодирования рентгеновских изображений, что может способствовать инновациям в медицине, материалах и энергии.
Новая компьютерная система может не только реконструировать изображения из множества рентгеновских данных со скоростью, в сотни раз превышающей существующие, но и учиться на опыте, а также разрабатывать более эффективные способы подсчета и реконструкции данных.
В статье, опубликованной в журнале Applied Physics Letters, группа специалистов по информатике из Министерства энергетики США (DOE) в Аргоннской национальной лаборатории продемонстрировала использование искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения процесса восстановления изображений на основе данных когерентного рассеяния рентгеновских лучей.
PtychoNN использует методы искусственного интеллекта для восстановления как амплитуды, так и фазы из рентгеновских данных, обеспечивая изображения, которые могут использовать ученые. Предоставлено: Мэтью Черукара / Аргоннская национальная лаборатория.
Процесс использования компьютеров для сборки изображений из когерентных рассеянных рентгеновских данных называется птайкографией. Ученые использовали нейронную сеть, которая учится преобразовывать эти данные в согласованную форму. Отсюда и название их инновации: PtychoNN.
Используя методы искусственного интеллекта, группа исследователей продемонстрировала, что компьютеры можно научить предсказывать и восстанавливать изображения на основе рентгеновских данных, и они могут делать это в 300 раз быстрее, чем традиционный метод.
Стоит отметить, что вместо того, чтобы использовать смоделированные изображения для обучения нейронной сети, команда использовала реальные рентгеновские данные.
