Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2212.00014

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2212.00014 (eess)
[提交于 2022年11月29日 ]

标题: 基于注意力机制的ptycho断层扫描(APT)用于三维纳米级X射线成像,实现最少的数据采集和计算时间

标题: Attentional Ptycho-Tomography (APT) for three-dimensional nanoscale X-ray imaging with minimal data acquisition and computation time

Authors:Iksung Kang, Ziling Wu, Yi Jiang, Yudong Yao, Junjing Deng, Jeffrey Klug, Stefan Vogt, George Barbastathis
摘要: 非侵入式 X 射线成像纳米尺度三维物体(例如集成电路 IC)通常需要两种扫描:一种是透射相位断层扫描(ptychographic),它是一种平移扫描,可提供穿过 IC 的复电磁场的估计值;另一种是断层扫描(tomographic scanning),它从多个角度收集复场投影。 在这里,我们提出了注意力型透射相位断层扫描(Attentional Ptycho-Tomography, APT),这是一种经过训练的方法,可以在测量数据不完整的情况下准确重建 IC,并且使用大幅减少的角度数量。训练过程包括基于典型 IC 图案和 X 射线传播物理规律的正则化先验知识。 我们证明,APT 使用 12 倍减少的角度数量即可达到与原始角度集相当的保真度。使用相同减少的角度集,APT 还优于基线重建方法。在我们的实验中,APT 在数据采集和计算方面实现了 108 倍的总减少量,而不会影响质量。 我们预计,我们的物理学辅助机器学习框架也可以应用于纳米级成像的其他分支。
摘要: Noninvasive X-ray imaging of nanoscale three-dimensional objects, e.g. integrated circuits (ICs), generally requires two types of scanning: ptychographic, which is translational and returns estimates of complex electromagnetic field through ICs; and tomographic scanning, which collects complex field projections from multiple angles. Here, we present Attentional Ptycho-Tomography (APT), an approach trained to provide accurate reconstructions of ICs despite incomplete measurements, using a dramatically reduced amount of angular scanning. Training process includes regularizing priors based on typical IC patterns and the physics of X-ray propagation. We demonstrate that APT with 12-time reduced angles achieves fidelity comparable to the gold standard with the original set of angles. With the same set of reduced angles, APT also outperforms baseline reconstruction methods. In our experiments, APT achieves 108-time aggregate reduction in data acquisition and computation without compromising quality. We expect our physics-assisted machine learning framework could also be applied to other branches of nanoscale imaging.
评论: 27页,7幅图
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 机器学习 (cs.LG); 光学 (physics.optics)
引用方式: arXiv:2212.00014 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2212.00014v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.00014
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1038/s41377-023-01181-8
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Iksung Kang [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2022 年 11 月 29 日 21:27:58 UTC (16,138 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
cs
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2022-12
切换浏览方式为:
cs.LG
eess
eess.IV
physics
physics.optics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号