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Using Neural Networks for Faster X-Ray Imaging

机译:使用神经网络以更快的X射线成像

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摘要

Scientists have demonstrated the use of artificial intelligence (AI) to speed up the process of reconstructing images from coherent X-ray scattering data. Traditional X-ray imaging techniques (like medical X-ray images) are limited in the amount of detail they can provide. This has led to the development of coherent X-ray imaging methods that are capable of providing images from deep within materials at a few nanometer resolution or less. These techniques generate X-ray images without the need for lenses by diffracting or scattering the beam off of samples and directly onto detectors. The data captured by those detectors has all the information needed to reconstruct high-fidelity images and computational scientists can do this with advanced algorithms. These images can then help scientists design better batteries, build more durable materials, and develop better medications and treatments for diseases.
机译:科学家们已经证明了使用人工智能(AI)来加速从相干X射线散射数据重建图像的过程。 传统的X射线成像技术(如医疗X射线图像)有限于它们可以提供的细节量。 这导致了能够在少数纳米分辨率或更小的材料中提供从深层内部材料的相干X射线成像方法的开发。 这些技术通过衍射或散射样品的束并直接散射在探测器上而没有需要透镜而不需要透镜的X射线图像。 这些探测器捕获的数据具有重建高保真图像所需的所有信息,并且计算科学家可以通过先进的算法来执行此操作。 然后,这些图像可以帮助科学家设计更好的电池,构建更耐用的材料,并开发更好的药物和治疗疾病。

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    《NASA Tech Briefs》 |2021年第6期|41-42|共2页
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