Red adversaria generativa aplicada a la eliminación de ruido y artefactos en sinogramas de tomografía optoacústica

Abstract

El objetivo de este trabajo es el estudio de un método de pre-procesamiento de los datos medidos por un tomógrafo optoacústico bidimensional para reducir o eliminar los artefactos introducidos por la escasa cantidad de detectores en el sistema experimental y el acotado ancho de banda de estos. Para esta tarea, se utilizó una red neuronal profunda generativa adversaria y se comparó su rendimiento con una red neuronal de referencia U-Net. En la mayoría de los casos de testeo realizados, se encontró una leve mejora aplicando la red propuesta al medir la correlación de Pearson y la relación señal a ruido piso entre la imagen reconstruida producto de los datos procesados por el modelo y la imagen de alta resolución de referencia.