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Physics-informed neural networks for diffraction tomography

Advanced Photonics 2022年第6期4卷 44-55页

作者： amirhossein saba Carlo Gigli Ahmed B.Ayoub Demetri Psaltis École Polytechnique Fédérale de Lausanne Optics LaboratoryLausanneSwitzerland

We propose a physics-informed neural network(PINN)as the forward model for tomographic reconstructions of biological *** demonstrate that by training this network with the Helmholtz equation as a physical loss,we can predict the scattered field *** will be shown that a pretrained network can be fine-tuned for different samples and used for solving the scattering problem much faster than other numerical *** evaluate our methodology with numerical and experimental *** PINNs can be generalized for any forward and inverse scattering problem.

关键词： deep learning physics-informed neural networks scattering three-dimensional imaging optical diffraction tomography

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