Métodos de regularización basados en redes neuronales para problemas inversos en imagenología

Resumen Esta revisión proporciona una introducción y una visión general del estado actual del arte en métodos de regularización basados en redes neuronales para problemas inversos en imagenología. Su objetivo es introducir a los lectores con un sólido conocimiento en matemáticas aplicadas y una comprensión básica de redes neuronales a diferentes conceptos de aplicación de redes neuronales para la regularización de problemas inversos en imagenología. Las características distintivas de esta revisión son, entre otras, una introducción fácilmente accesible a generadores aprendidos y prioris aprendidos, en particular modelos de difusión, para problemas inversos, y una sección que se centra explícitamente en los resultados existentes en el análisis del espacio de funciones de enfoques basados en redes neuronales en este contexto.