This method is concerned with the use of machine learning and deep learning systems suitable for solving large-scale space variant tomography reconstruction and / or correction problems.In certain embodiments, the tomographic transform of the measurement data obtained from the tomographic scanner is used as an input to the neural network.According to a particular aspect of the method, the tomographic conversion operation is performed separately from the neural network or performed outside of the neural network, as the result of the tomographic transform operation is provided as an input to the neural network.Further, in certain embodiments, one or more layers of neural networks may be provided as wavelet filter banks.Diagram本手法は、大規模スペースバリアントトモグラフィ再構成および／または補正問題の解決に適した機械学習および深層学習システムの使用に関する。特定の実施形態において、トモグラフィスキャナから得られた測定データのトモグラフィ変換が、ニューラルネットワークへの入力として使用される。本手法の特定の態様によれば、トモグラフィ変換操作の結果がニューラルネットワークへの入力として代わりに提供されるように、トモグラフィ変換操作が、ニューラルネットワークとは別に実行され、あるいはニューラルネットワークの外部で実行される。さらに、特定の実施形態においては、ニューラルネットワークの１つ以上の層を、ウェーブレットフィルタバンクとして設けることができる。【選択図】図２
