딥러닝 기반 동시 압력·음속 재구성 기법

본 논문은 사진음향 단층촬영(PAT)에서 초기 압력(p₀)과 조직의 음속(c)을 동시에 복원하는 새로운 데이터‑드리븐 접근법을 제시한다. 기존의 대부분 PAT 재구성 알고리즘은 음속을 정확히 알고 있다는 전제 하에 초기 압력만을 역산했으며, 실제 임상 환경에서는 조직마다 음속이 다르고 사전에 측정하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자들은 모델 기반 최적화와 딥러닝을 결합한 SR‑Net(Simultaneous Reconstruction Network)을 설계하였다. 먼저, 파동 방정식(1)을 기반으로 측정 연산자 Λ(c, p₀)를 정의하고, 이를 통해 측정 데이터 g=Λ(c, p₀)를 얻는다. 고정된 음속 c에 대해서는 Λ가 선형이므로, p₀에 대한 선형 연산자 H(c)를 도출할 수 있다. 기존 연구