Dictionary-learning-based reconstruction method for electron tomography.
Dictionary-learning-based reconstruction method for electron tomography.
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电子断层扫描通常遭受所谓的“丢失楔形”伪影所造成的有限的倾斜角度范围。最近应用等斜率断层扫描（EST）采集方案（应称为线性图采样方案）以实现2.4埃分辨率。另一方面，压缩感测启发的重建算法，称为自适应字典的统计迭代重建（ADSIR），已被报道用于X射线计算机断层扫描。在本文中，我们评估EST，ADSIR，和有序子集同时代数重建技术（OS-SART），并比较ES和等角（EA）数据采集模式。我们的研究结果表明，OS-SART是可比的EST，和ADSIR优于EST和OS-SART。此外，在该上下文中，等倾斜投影数据采集模式与传统的等角度模式相比没有优势。
Electron tomography usually suffers from so-called “missing wedge” artifacts caused by limited tilt angle range. An equally sloped tomography (EST) acquisition scheme (which should be called the linogram sampling scheme) was recently applied to achieve 2.4-angstrom resolution. On the other hand, a compressive sensing inspired reconstruction algorithm, known as adaptive dictionary based statistical iterative reconstruction (ADSIR), has been reported for X-ray computed tomography. In this paper, we evaluate the EST, ADSIR, and an ordered-subset simultaneous algebraic reconstruction technique (OS-SART), and compare the ES and equally angled (EA) data acquisition modes. Our results show that OS-SART is comparable to EST, and the ADSIR outperforms EST and OS-SART. Furthermore, the equally sloped projection data acquisition mode has no advantage over the conventional equally angled mode in this context.
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