Le nouveau système informatique peut faire plus que simplement reconstruire des images à partir d'une variété de données radiologiques.
Dans un article publié dans le magazineLettres de physique appliquée, un groupe d'informaticiens deLe département américain de l'énergie (DOE) du Laboratoire national d'Argonne a démontré l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour accélérer le processus de reconstruction d'image sur la base de données cohérentes de diffusion des rayons X.
PtychoNN utilise artificiell'intelligence pour récupérer à la fois l'amplitude et la phase des données radiographiques, fournissant des images que les scientifiques peuvent utiliser. Crédit: Matthew Cherukara / Laboratoire national d'Argonne
Le processus d'utilisation d'ordinateurs pour construireles images issues de données de rayons X diffusées cohérentes sont appelées ptycographie. Les scientifiques ont utilisé un réseau neuronal qui apprend à transformer ces données en une forme cohérente. D'où le nom de leur innovation: PtychoNN.
En utilisant des méthodes d'intelligence artificielle,une équipe de chercheurs a démontré que les ordinateurs peuvent apprendre à prédire et reconstruire des images à partir de données radiographiques, et ils peuvent le faire 300 fois plus rapidement que la méthode traditionnelle.
Il convient de noter qu'au lieu d'utiliser des images simulées pour entraîner le réseau neuronal, l'équipe a utilisé de véritables données de rayons X.
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Technique d'imagerie par balayageobjets dont les dimensions sont beaucoup plus grandes que les dimensions transversales de la tache focale sur l'échantillon. Développé à l'origine par Walter Hoppe pour résoudre le problème de diffraction de phase inverse à partir de régions qui se chevauchent de l'échantillon à l'étude.
Du grec ptycho - chevauchement.