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Model-based iterative reconstruction for neutron laminography

机译：中子层摄影的基于模型的迭代重建

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Neutron-based parallel-beam laminography is an important 3D characterization tool because it can image thick specimens with unique shapes and provides a complimentary contrast to X-rays for several elements relevant to the material sciences and biology. However, the inversion of neutron laminography data is complicated because of the non-traditional geometry of the set-up, the presence of noise and the occurrence of gamma hits on the detector during the course of an experiment. In this paper, we present a model-based/regularized-inversion reconstruction algorithm for neutron laminography. We introduce a new forward-model/data fitting term and combine it with a flexible regularizer function to formulate the reconstruction as minimizing a cost-function. We then present a novel optimization algorithm that is based on combining a majorization-minimization technique with a first-order method that is amenable to simple parallelization on multi-core architectures. Using simulated and experimental data, we demonstrate that it is possible to acquire high quality reconstructions compared to the typically used filtered-back projection algorithm and algebraic reconstruction techniques.
机译：基于中子的平行束层照相术是一种重要的3D表征工具，因为它可以对具有独特形状的厚样品成像，并为与X射线的材料科学和生物学相关的一些元素提供互补的对比度。但是，由于装置的非传统几何形状，噪声的存在以及在实验过程中探测器上出现伽马射线，中子层照相数据的倒置非常复杂。在本文中，我们提出了一种用于中子层照相的基于模型/正则反演的重建算法。我们引入了一个新的前向模型/数据拟合项，并将其与灵活的正则化函数相结合，以将重构公式化为使成本函数最小化。然后，我们提出了一种新颖的优化算法，该算法基于将主要化最小化技术与适用于多核体系结构上的简单并行化的一阶方法相结合。使用模拟和实验数据，我们证明与通常使用的反滤波算法和代数重构技术相比，可以获得高质量的重构。

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