University of Wisconsin-Madison 엔지니어는 초룰렛 확률의 침투 및 해상도 개선을위한 새로운 기술을 개발했습니다.
“새로운 이미징 프레임 워크입니다.”라고 말합니다.Chu Ma, 조교수룰렛부서전기 및 컴퓨터UW-Madison에서. "우리는 기존의 초룰렛 확률 이미징에 비해 분해능의 크기 개선을 보여줄 수 있습니다."
그녀와 PhD 학생 Jinuan Lin은 새로운 이미징 기술을 결합하여 새로운 계산 재구성 알고리즘과 공간 혼합이라고 부르는 원거리 파장에서 정보를 수집하여 초룰렛 확률를 기존의 방법보다 더 나은 분해능으로 피어에 깊숙이 빠져들게합니다. 두 사람은이 기술을 설명했는데,이 기술은 초룰렛 확률에 대한 응용 프로그램을 확장 할 수있는이 기술을 설명했다.Jan. 2025 년 31, 저널 문제과학 발전.
초룰렛 확률 이미징에서 트랜스 듀서라는 프로브는 고주파 룰렛 확률를 인체 또는 건물과 같은 구조로 전달합니다. 파도가 객체를 만나면 트랜스 듀서로 다시 반사하여 정보에서 이미지를 작성합니다.
그것은 간단하고 시도 된 진실 된 기술이지만 큰 트레이드 오프가 있습니다. 더 깊은 음향 파는 물체로 이동하면 결과 이미지가 흐려집니다. 해상도 감소는 "회절 한계"로 인해 발생합니다. 초룰렛 확률 이미지가 표시 할 수있는 세부 사항에 대한 이론적 한계.
경우에 따라 이미지를 향상시키기 위해 "제어 레이블"이라는 특수 설계된 재료를 사용하여 이러한 제한을 극복 할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 영상에서, 이들 라벨은 일반적으로 대상 기관에 주입되거나 근처에 거품으로 채워진 조영제이다.
현재 초룰렛 확률 하드웨어와 호환되는 새로운 기술에서 Ma와 Lin은 블라인드 레이블을 사용하여 "공간 믹싱"기술을 개발했습니다. 그들의 시스템에서, 대비 재료는 대상 물체 근처에 무작위로 흩어져있어 재료를 추적하거나 정적 위치에 보관해야 할 필요성을 유명합니다.
MA가 라이센스 및 특허를받는 결과 시스템Wisconsin Alumni Research Foundation, 더 많은 상황에서 더 명확한 서브 파장 이미지를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 블라인드 라벨 입자가 혈류를 통과하기 때문에 혈관과 같은 구조를 이미지화하는 데 사용될 수 있습니다.
이 혁신은 많은 새로운 응용 프로그램에 초룰렛 확률를 열지 만 MA의 연구 경로의 첫 번째 단계 일뿐입니다. 그녀는 이미 다양한 응용 분야에서 블라인드 라벨링에 사용할 수있는 더 나은 자료를 찾고 있습니다.
“예를 들어, 조직 또는 콘크리트의 미세 구조는이 블라인드 레이블 대신 사용할 수있는 무작위로 산란 된 매체입니다.”라고 그녀는 말합니다. "다음 단계는 딥 러닝 및 기타 AI 기술과 같은 다른 계산 알고리즘을 탐색하여 인코딩 된 정보를 추출하고 이미지 재구성을 수행하는 기능을 더욱 향상시키는 것입니다.".
그녀는 아직 시스템을 라이센스하거나 상용화하지 않았지만, 일부 애플리케이션에는 새로운 대비 에이전트가 필요할 수 있지만 하드웨어 수정이없는 소프트웨어 업데이트로 현재 초룰렛 확률 기계에서 구현 될 수 있다고 생각합니다..
Chu Ma는 Dugald C. Jackson 조교수입니다.
저자는 National Science Foundation 보조금 CCSS-2237619 및의 자금을 인정합니다.Wisconsin Alumni Research Foundation.
주요 이미지 캡션 : PhD 학생 Jinuan Lin (왼쪽)과 ECE 조교수 Chu Ma는 초룰렛 확률 장치가 특수 대비 자료를 추적 할 필요없이 하위 파장 이미지를 수집 할 수있는 새로운 기술을 개발했습니다. 크레딧 : Joel Hallberg.