Краткое содержание

arXiv:2505.17644v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Восстановление медицинских изображений по измерительным данным является важной, но сложной обратной задачей. Подходы, основанные на глубоком обучении, показали многообещающие результаты, однако часто требуют наличия парных измерений и высококачественных изображений, которые обычно моделируются через прямую модель, то есть ретроспективную реконструкцию. Однако обучение на смоделированных парах зачастую приводит к ухудшению производительности на реальных перспективных данных вследствие разрыва между ретроспективной и перспективной реконструкциями, вызванного неполным знанием процессов визуализации при моделировании. Для решения этой проблемы данная статья вводит концепцию динамического оптимального транспорта, основанного на знаниях физики визуализации (KIDOT — Imaging Knowledge-Informed Dynamic Optimal Transport), представляющую собой новый подход к оптимальному транспорту, обеспечивающий согласованность с физикой визуализационных методов во время транспортировки и рассматривающую процесс реконструкции как поиск динамической транспортной траектории. KIDOT обучается на непарных данных путём моделирования процесса реконструкции как непрерывный эволюционный путь от измерений до получения изображения.