Résumé

De nombreux problèmes d'imagerie informatique intéressants peuvent être formulés comme des problèmes d'imagerie inverse. Ces problèmes étant souvent mal posés, il est nécessaire d'intégrer toutes les connaissances préalables disponibles afin d'obtenir des solutions de qualité. pour obtenir des solutions de haute qualité. Cet exposé se concentre sur la classe de méthodes basées sur l'utilisation de réseaux neuronaux profonds de "restauration d'image" comme des connaissances préalables basées sur des données.
restauration d'images" en tant qu'antécédents implicites sur les images. Les racines des méthodes discutées dans cet exposé peuvent être retracées à la famille populaire de méthodes Plug-and-Play Priors (PnP) pour résoudre les problèmes inverses. L'exposé présentera des applications de prières implicites apprises pour la génération d'images en tomographie informatisée à angle limité, la récupération d'images microscopiques représentées en continu et la résolution de problèmes inverses aveugles et la résolution de problèmes inverses aveugles en imagerie par résonance magnétique.

Résumé

TBA