Восстановление четкости: Нейросеть для мобильной рентгеновской визуализации

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура глубокого обучения BSoNet значительно улучшает качество изображений, получаемых с портативных систем обратного рассеяния, открывая новые возможности для контроля безопасности и неразрушающего контроля.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В рамках разработанной системы BSoNet, предназначенной для оптимизации качества изображений, полученных методом фазового контраста (PBI), ключевые компоненты - Resolution Adaptive Network (RANet) с модулем Channel Attention (CA), Backscatter Optimization Transformer (BSformer) с Feature Learning Network (FLN) и Feature Fusion Network (FFN), а также слои Adaptive Average Pooling (AAP) и Adaptive Max Pooling (AMP) - совместно обеспечивают адаптивную обработку и повышение качества результирующих изображений. — В рамках разработанной системы BSoNet, предназначенной для оптимизации качества изображений, полученных методом фазового контраста (PBI), ключевые компоненты — Resolution Adaptive Network (RANet) с модулем Channel Attention (CA), Backscatter Optimization Transformer (BSformer) с Feature Learning Network (FLN) и Feature Fusion Network (FFN), а также слои Adaptive Average Pooling (AAP) и Adaptive Max Pooling (AMP) — совместно обеспечивают адаптивную обработку и повышение качества результирующих изображений.

BSoNet использует самообучение для оптимизации качества изображений в условиях низкого сигнала и сильных помех, характерных для портативных систем обратного рассеяния Комптона.

Несмотря на растущую потребность в оперативной и надежной идентификации потенциальных угроз, качество изображений, получаемых с помощью портативных систем обратного рассеяния (ПСО), остается серьезной проблемой. В данной работе, посвященной разработке решения под названием ‘BSoNet: Deep Learning Solution for Optimizing Image Quality of Portable Backscatter Imaging Systems’, предложен инновационный подход на основе глубокого обучения для оптимизации качества изображений ПСО. Представленная архитектура BSoNet значительно повышает четкость, контрастность и информативность изображений, эффективно снижая уровень шумов и улучшая соотношение сигнал/шум. Способна ли эта технология стать ключевым элементом в создании более эффективных и надежных систем безопасности и неразрушающего контроля?

Ограничения Традиционных Методов Обнаружения

Современные системы безопасности в значительной степени полагаются на просвечивание рентгеновскими лучами, которое эффективно обнаруживает металлические предметы, однако испытывает серьёзные трудности с обнаружением неметаллических угроз. Этот метод основан на различии в плотности материалов, что делает его практически бесполезным против взрывчатых веществ, пластика, керамики и других неметаллических предметов, способных нести угрозу. Данное ограничение создает существенную уязвимость в системах досмотра, поскольку злоумышленники могут использовать неметаллические материалы для маскировки опасных предметов, успешно обходя традиционные системы обнаружения. Поэтому, несмотря на широкое распространение, зависимость от рентгеновской визуализации требует разработки и внедрения дополнительных технологий, способных эффективно обнаруживать широкий спектр потенциальных угроз, включая неметаллические материалы.

В отличие от традиционных методов досмотра, основанных на просвечивании рентгеновскими лучами, которые эффективно обнаруживают металлические предметы, но неэффективны против неметаллических угроз, комптоновское обратное рассеяние предлагает принципиально иной подход. Данная технология использует рассеянные фотоны для определения состава материала, что позволяет выявлять предметы, скрытые под одеждой или в багаже, независимо от их материала. Однако, несмотря на потенциальные преимущества, изображения, полученные с помощью комптоновского обратного рассеяния, зачастую страдают от низкого качества и недостаточной детализации, что затрудняет точную идентификацию угроз. Улучшение разрешения и четкости таких изображений является ключевой задачей для повышения эффективности и надежности систем неразрушающего контроля.

Оценка и повышение чёткости изображений, получаемых при сканировании, является ключевым фактором эффективного обнаружения угроз. Традиционные методы обработки изображений часто оказываются недостаточно эффективными для выявления объектов, изготовленных из неметаллических материалов. В связи с этим, всё большее внимание уделяется передовым техникам обработки изображений, таким как количественная метрика CPBD (Contrast, Persistence, Blur, and Distortion). Исследования показывают, что CPBD значительно превосходит традиционные методы оценки качества изображения, обеспечивая более точное и детальное представление о составе сканируемого объекта. Это позволяет более эффективно идентифицировать потенциальные угрозы, даже если они изготовлены из материалов, которые трудно обнаружить стандартными методами, и, следовательно, повышает общую надёжность систем неразрушающего контроля.

Повышение качества изображения является фундаментальным фактором в создании надежных систем неразрушающего контроля. Эффективность обнаружения скрытых угроз напрямую зависит от четкости и детализации получаемых изображений, что особенно важно при анализе сложных материалов и объектов. В настоящее время для оценки этого качества все большее применение находит метрика CPBD (Contrast Perception Based Distance), демонстрирующая значительное превосходство над традиционными подходами. CPBD позволяет более точно измерять различимость объектов на изображении, что критически важно для выявления даже незначительных аномалий или потенциальных угроз, остающихся незамеченными при использовании стандартных методов. Таким образом, постоянное совершенствование алгоритмов обработки изображений и оптимизация метрик оценки, таких как CPBD, представляют собой ключевое направление в развитии современных систем безопасности и контроля.

Портативная система обратного рассеяния использует эффект Комптона, при котором фотоны, рассеянные на электронах исследуемого материала под углами <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> heta_{1}</span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> heta_{2}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> heta_{3}</span>, детектируются для получения изображения. — Портативная система обратного рассеяния использует эффект Комптона, при котором фотоны, рассеянные на электронах исследуемого материала под углами $heta_{1}$ , $heta_{2}$ и $heta_{3}$ , детектируются для получения изображения.

BSoNet: Новая Архитектура Глубокого Обучения для Оптимизации PBI

BSoNet представляет собой новую структуру глубокого обучения, разработанную специально для решения проблем качества изображений PBI (Phase-Based Imaging). В основе BSoNet лежит использование алгоритмов глубокого обучения для эффективного восстановления изображений, что позволяет улучшить их визуальное качество и информативность. Данный фреймворк нацелен на повышение четкости и детализации изображений PBI, что особенно важно для задач анализа и интерпретации в различных областях, включая медицинскую диагностику и неразрушающий контроль. BSoNet обеспечивает возможность автоматизированной обработки и улучшения качества изображений PBI, минимизируя влияние шумов и артефактов, возникающих в процессе получения изображений.

В основе BSoNet лежит Resolution Adaptive Network (RANet), сетевая архитектура, предназначенная для поддержания стабильного разрешения и структуры изображения на протяжении всего процесса оптимизации. RANet позволяет избежать искажений, связанных с изменением размеров изображения, что положительно сказывается на общем качестве восстановленных изображений. Экспериментальные данные демонстрируют, что применение RANet в составе BSoNet приводит к улучшению показателей качества, таких как CPBD (Contrast Perception Based Distance) и Cl (Local Contrast), по сравнению с существующими методами обработки изображений, полученных методом обратного рассеяния.

В основе BSoNet лежит BSformer — глубокая нейронная сеть, предназначенная для продвинутой реставрации изображений обратного рассеяния. BSformer объединяет в своей архитектуре преимущества Transformer и сверточных нейронных сетей (CNN). Использование Transformer позволяет эффективно моделировать глобальные зависимости в изображении, в то время как CNN обеспечивают локальную обработку и извлечение признаков. Такая гибридная структура позволяет BSformer эффективно восстанавливать детали и улучшать качество изображений обратного рассеяния, демонстрируя превосходство над существующими методами в задачах восстановления и улучшения четкости.

Ключевым аспектом архитектуры BSformer является способность к извлечению и использованию локальных признаков изображения. Этот подход позволяет сети фокусироваться на деталях и текстурах внутри изображения, что существенно улучшает четкость и детализацию восстановленного изображения. Эффективность извлечения локальных признаков подтверждается улучшением метрики Cl (Local Contrast) по сравнению с существующими методами восстановления изображений, полученных с использованием других архитектур. Более высокие значения Cl свидетельствуют о повышенной локальной контрастности и, следовательно, о большей видимости деталей и улучшенном визуальном качестве.

BSoNet демонстрирует устойчивость к различным условиям сканирования, успешно восстанавливая изображения даже при их искажениях.

Самообучение для Надежной Восстановления Изображений

Обучение глубоких нейронных сетей традиционно требует значительных объемов размеченных данных, что связано со значительными затратами времени и ресурсов. Процесс ручной разметки изображений, например, является трудоемким и подвержен ошибкам, особенно при необходимости точной аннотации для сложных задач восстановления изображения. Приобретение и подготовка таких данных для масштабных проектов может существенно увеличить общую стоимость разработки и развертывания моделей, ограничивая возможности их применения в сценариях с ограниченными ресурсами или при отсутствии доступа к квалифицированным аннотаторам. В связи с этим, разработка методов, снижающих зависимость от размеченных данных, является актуальной задачей в области машинного обучения.

BSoNet использует стратегию самообучения Noise2Void для генерации сигналов обучения непосредственно из входных данных, что позволяет снизить зависимость от размеченных наборов данных. Noise2Void предполагает добавление искусственного шума к входному изображению и последующее обучение сети удалять этот шум, используя само изображение в качестве целевого значения. Этот процесс позволяет сети извлекать полезные признаки и обучаться восстановлению изображений без необходимости в ручной аннотации, что существенно сокращает затраты и время, необходимые для подготовки данных. Фактически, Noise2Void преобразует задачу восстановления изображений в задачу шумоподавления, где шум генерируется автоматически, а целевые значения получаются путем простого копирования входного изображения.

Использование самообучающегося обучения (Self-Supervised Learning) в BSoNet позволяет достичь высокой устойчивости работы даже при ограниченном объеме размеченных данных. Это достигается за счет извлечения обучающих сигналов непосредственно из входных данных, что снижает зависимость от трудоемкой ручной разметки. В результате, BSoNet демонстрирует улучшенные показатели CPBD (Content Preserving Back-Projection Difference) и Cl (Content Importance), свидетельствуя о повышении адаптивности и масштабируемости модели при решении задач восстановления изображений.

Использование подхода, основанного на самообучении, позволяет добиться эффективной реставрации изображений и повышения их качества без необходимости в трудоемкой ручной аннотации данных. Вместо этого, модель обучается непосредственно на входных данных, извлекая из них полезные признаки и закономерности для восстановления поврежденных или низкокачественных изображений. Это значительно сокращает затраты времени и ресурсов, связанные с созданием больших размеченных наборов данных, и делает процесс восстановления более автоматизированным и масштабируемым.

Визуальная оптимизация BSoNet значительно улучшает локальный контраст и общее качество изображения по сравнению с другими методами, что наглядно демонстрируется на представленных примерах и детализировано в группе (a).

Удаленное Развертывание и Высокопроизводительная Связь

BSoNet спроектирован с учетом гибкости развертывания, позволяя осуществлять обработку данных как непосредственно на локальном устройстве, так и посредством удаленного взаимодействия с центральным сервером. Такая архитектура обеспечивает расширенные аналитические возможности, позволяя использовать вычислительные ресурсы сервера для более глубокой и комплексной обработки информации. Возможность выбора между локальной обработкой и удаленным подключением оптимизирует производительность системы в различных условиях, обеспечивая быстродействие при ограниченных ресурсах и высокую точность анализа при доступе к мощным серверным вычислениям. Данный подход позволяет адаптировать систему к конкретным задачам и инфраструктуре, что делает BSoNet универсальным решением для широкого спектра применений в сфере безопасности.

Для обеспечения удалённого функционирования и высокоскоростной передачи данных используется gRPC — современный, открытый фреймворк для удалённых вызовов процедур. Данная технология позволяет добиться стабильной и эффективной связи между компонентами системы, что критически важно для обработки информации в реальном времени. В результате применения gRPC, время обработки одного запроса, или inference time, составляет всего 0.43 секунды, что демонстрирует высокую производительность и позволяет оперативно реагировать на потенциальные угрозы. Такая архитектура обеспечивает не только скорость, но и надёжность передачи данных, что является ключевым фактором для систем безопасности.

Сочетание BSoNet и gRPC обеспечивает возможность проведения анализа угроз в режиме реального времени и бесшовную интеграцию с существующей инфраструктурой безопасности. Несмотря на высокую производительность и функциональность, модель сохраняет компактный размер, насчитывая всего 30.24 миллиона параметров. Это позволяет развертывать систему даже на ресурсоограниченных устройствах, не жертвуя при этом точностью и скоростью обнаружения потенциальных опасностей. Такая архитектура открывает новые возможности для создания масштабируемых и адаптивных систем безопасности, способных эффективно противостоять постоянно меняющимся угрозам и легко интегрироваться в уже существующие системы защиты.

Предложенная архитектура открывает возможности для создания масштабируемых и адаптируемых систем безопасности, способных эффективно противодействовать возникающим угрозам. Благодаря гибкости развертывания и высокопроизводительной связи, система может легко расширяться для обработки возрастающих объемов данных и интегрироваться с существующей инфраструктурой безопасности. Такая адаптивность критически важна в условиях постоянно меняющегося ландшафта киберугроз, поскольку позволяет оперативно реагировать на новые вызовы и поддерживать высокий уровень защиты. Возможность удаленного развертывания и обновления компонентов системы, вкупе с эффективной передачей данных, обеспечивает не только надежность, но и экономическую целесообразность, позволяя снизить затраты на обслуживание и модернизацию.

Схема удаленной связи для PBI демонстрирует, как клиент отправляет необработанные данные и получает оптимизированные, в то время как сервер обрабатывает данные и возвращает результаты.

Представленная работа демонстрирует стремление к преодолению ограничений, присущих системам портативной обратного рассеяния изображений. Разработанная архитектура BSoNet, использующая методы самообучения, позволяет значительно улучшить качество изображений в условиях повышенного шума и низкой сигнальной интенсивности. Как отмечал Томас Кун: «Научная революция есть изменение в структуре знания, а не просто накопление новых фактов». Подобно тому, как смена парадигмы в науке открывает новые горизонты, так и BSoNet представляет собой существенный шаг вперед в области обработки изображений, позволяя взглянуть на данные инспекции и безопасности под новым углом и повысить надежность анализа в сложных условиях.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует возможности глубокого обучения в улучшении качества изображений, полученных с помощью обратного рассеяния. Однако, каждое новое «улучшение», каждое снижение шума, лишь подчёркивает фундаментальную проблему: мы по-прежнему интерпретируем сигналы, искажённые физическими ограничениями и несовершенством детекторов. Успех BSoNet — это, скорее, свидетельство изобретательности алгоритмов, чем прорыв в понимании самой физики обратного рассеяния.

Следующим шагом, вероятно, станет дальнейшая гонка за архитектурами, способными извлекать всё больше информации из всё более шумных данных. Но стоит задуматься: не превратится ли эта оптимизация в самоцель? Не потеряем ли мы из виду, что модель — это лишь приближение к реальности, а горизонт событий любой теоретической конструкции — это неизбежное столкновение с неразрешимыми противоречиями.

Перспективным направлением представляется не только совершенствование алгоритмов восстановления, но и разработка новых методов детектирования, способных минимизировать шум на аппаратном уровне. Возможно, истинный прогресс заключается не в том, чтобы «выжимать» максимум из имеющегося, а в том, чтобы переосмыслить саму парадигму получения изображений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11701.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-15 23:48