1 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Сафроненков Д.А.

Курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях»

2 of 10

Квантовый имаджинг

Квантовый имаджинг (квантовый метод формирования изображений) использует свойства квантовых корреляций, таких как квантовая запутанность, с целью получать изображения объектов с разрешением или любым другим критерием изображения превосходящим любые аналоги в классической оптике.

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

3 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Схема экспериментальной установки

Эксперимент

4 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Данные

Размер изображений 142x650 писклей.
Сбор данных регулируется интенсивностью освещения объекта исследования. Чем больше интенсивность, тем лучше.
Сложность: не сжечь образец.
Объем набирается легко! До 1000 картинок в сутки.
Вероятность ошибок крайне мала.

5 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Последовательная модель
Сверточная архитектура
Автоэнкодор с MSE-loss
Оптимизатор – Adam
Learning rate = 4e-5
Latent din = 30
Гауссовы шумы

Модель

Шум	Среднее	Дисперсия
Фотонный	0.2	0.4
Электронный	0.01	0.2
Другие	0.001	0.02

Результат зашумления MNIST

6 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Очистка MNIST
MSE-loss: 0.26
SNR: 14.3

Результат очистки MNIST

Результаты обучения

Зависимость Лосс-функции от эпохи обучения

7 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Зачем все это?

Бабочка в янтаре

Микрофотографии сканирующего электронного микроскопа реплик средней щечной поверхности эмали зуба

8 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Заключение

Используется последовательная модель и сверточная архитектура, автоэнкодор с MSE-loss.
На примере датасета MNIST проведена очистка изображений от гауссовых шумов различной природы.
В случае сильного зашумления удалось достаточно хорошо очистить данные от шумов, что говорит о возможности применения для очистки изображений в квантовом оптико-терагерцовом имаджинге.

9 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Благодарность

Составителям курса и администраторам курса за представленные возможности получения знаний в области нейронных сетей.
Андрею Маракулину за прекрасное кураторство и преподавательство.
Александру Ивченко за своевременные подталкивания и советы касаемо использования нейронных сетей в научной работе.

10 of 10

Очистка изображений в оптикотерагерцовом квантовом имаджинге

Спасибо за внимание!