Learning Fast-to-Long Acquisition Mapping for Denoising Micro-CT
Questo studio dimostra che l'apprendimento profondo supervisionato, specificamente l'utilizzo di modelli Restormer, può mappare efficacemente acquisizioni micro-CT rapide (2 min 35 s) in acquisizioni di alta qualità (60 min) per le rocce carbonatiche del pre-sal dell'area brasiliana, riducendo significativamente il rumore e migliorando la qualità dell'immagine per superare i tempi di scansione intermedi, pur riconoscendo i limiti nel recupero dei dettagli fini assenti nei dati di input rapidi originali.