Validación del MENT-Flow mediante el uso de proyecciones 1D contra MENT en el espacio de fase 2D
Resumen: Este artículo presenta la validación del modelo MENT-Flow en tomografía del espacio de fase 2D con razón de aspecto 2:1, mediante comparaciones cuantitativas y cualitativas frente al algoritmo MENT clásico y frente a una red neuronal sin regularización. La evaluación se basa en proyecciones 1D sintetizadas y medidas, con métricas que incluyen error medio cuadrático, correlación estructural y robustez frente a ruido.
Método: Para simular condiciones realistas se generaron conjuntos de proyecciones 1D a partir de distribuciones conocidas en el espacio de fase 2D con relación 2:1. MENT-Flow incorpora un flujo normalizante entrenado para imponer consistencia física y regularización implícita, mientras que la variante sin regularización es una red neuronal profunda estándar entrenada únicamente para minimizar la diferencia entre proyección reconstruida y proyección medida. El algoritmo MENT se usó como referencia clásica basada en entropía máxima.
Datos y procedimientos: Las pruebas incluyeron escenarios con distintos niveles de ruido aditivo y variaciones en el número de proyecciones 1D. Se aplicaron métricas cuantitativas para evaluar precisión de reconstrucción y preservación de detalles en el espacio de fase 2D. Adicionalmente se analizaron tiempos de convergencia y sensibilidad a errores de calibración en las proyecciones.
Resultados: MENT-Flow mostró mejoras consistentes respecto al algoritmo MENT en recuperación de detalles finos y en reducción de artefactos, especialmente en condiciones de baja señal y con número limitado de proyecciones 1D. Frente a la red neuronal sin regularización, MENT-Flow ofreció mayor estabilidad y generalización, reduciendo el sobreajuste y produciendo reconstrucciones físicamente más plausibles. Las métricas cuantitativas reflejaron menores errores medios cuadrados y mayores índices de similitud estructural para MENT-Flow.
Discusión: La combinación de principios de entropía y flujos normalizantes en MENT-Flow aporta una forma efectiva de regularización para problemas inversos en espacio de fase. El uso de proyecciones 1D como entrada permite validar modelos de reconstrucción en escenarios prácticos donde las mediciones son costosas o limitadas. Para aplicaciones industriales y científicas, la mayor robustez frente al ruido y la mejor conservación de estructuras hacen de MENT-Flow una alternativa atractiva.
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Conclusión: La validación mediante proyecciones 1D demuestra que MENT-Flow supera en muchos escenarios al MENT clásico y a redes sin regularización, ofreciendo reconstrucciones más precisas y estables en el espacio de fase 2D con relación 2:1. Si su empresa busca aplicar técnicas avanzadas de reconstrucción, procesamiento de señales o desarrollar proyectos de IA a medida, en Q2BSTUDIO podemos ayudar a adaptar estas tecnologías a necesidades reales mediante soluciones personalizadas y escalables. Conozca más sobre nuestras capacidades de inteligencia artificial y cómo integrarlas en su negocio en Nuestros servicios de inteligencia artificial.
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