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Three-dimensional coherent X-ray diffraction imaging via deep convolutional neural networks

npj Computational Materials 2021年第1期7卷 1592-1599页

作者： Longlong Wu Shinjae Yoo Ana F.Suzana Tadesse A.Assefa jiecheng diao Ross J.Harder Wonsuk Cha Ian K.Robinson Computational Science Initiative Brookhaven National LaboratoryUptonNYUSA Condensed Matter Physics and Materials Science Department Brookhaven National LaboratoryUptonNYUSA Stanford Institute for Materials and Energy Sciences SLAC National Accelerator LaboratoryCaliforniaUSA London Centre for Nanotechnology University College LondonLondonUK Advanced Photon Source ArgonneILUSA

As a critical component of coherent X-ray diffraction imaging(CDI),phase retrieval has been extensively applied in X-ray structural science to recover the 3D morphological information inside measured *** meeting all the oversampling requirements of Sayre and Shannon,current phase retrieval approaches still have trouble achieving a unique inversion of experimental data in the presence of ***,we propose to overcome this limitation by incorporating a 3D Machine Learning(ML)model combining(optional)supervised learning with transfer *** trained ML model can rapidly provide an immediate result with high accuracy which could benefit real-time experiments,and the predicted result can be further refined with transfer *** significantly,the proposed ML model can be used without any prior training to learn the missing phases of an image based on minimization of an appropriate‘loss function’*** demonstrate significantly improved performance with experimental Bragg CDI data over traditional iterative phase retrieval algorithms.

关键词： coherent convolution overcome

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