論文の概要: Photoacoustic Microscopy with Sparse Data Enabled by Convolutional
Neural Networks for Fast Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04368v1
- Date: Mon, 8 Jun 2020 05:49:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 02:29:28.301283
- Title: Photoacoustic Microscopy with Sparse Data Enabled by Convolutional
Neural Networks for Fast Imaging
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた光音響顕微鏡による高速イメージング
- Authors: Jiasheng Zhou, Da He, Xiaoyu Shang, Zhendong Guo, Sung-liang Chen,
Jiajia Luo
- Abstract要約: 光音響顕微鏡(PAM)は近年,バイオメディカルイメージング技術として期待されている。
サンプリング密度の低減は、画像品質の犠牲となる画像取得時間を自然に短縮することができる。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたスパースPAM画像の品質向上手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Photoacoustic microscopy (PAM) has been a promising biomedical imaging
technology in recent years. However, the point-by-point scanning mechanism
results in low-speed imaging, which limits the application of PAM. Reducing
sampling density can naturally shorten image acquisition time, which is at the
cost of image quality. In this work, we propose a method using convolutional
neural networks (CNNs) to improve the quality of sparse PAM images, thereby
speeding up image acquisition while keeping good image quality. The CNN model
utilizes both squeeze-and-excitation blocks and residual blocks to achieve the
enhancement, which is a mapping from a 1/4 or 1/16 low-sampling sparse PAM
image to a latent fully-sampled image. The perceptual loss function is applied
to keep the fidelity of images. The model is mainly trained and validated on
PAM images of leaf veins. The experiments show the effectiveness of our
proposed method, which significantly outperforms existing methods
quantitatively and qualitatively. Our model is also tested using in vivo PAM
images of blood vessels of mouse ears and eyes. The results show that the model
can enhance the image quality of the sparse PAM image of blood vessels from
several aspects, which may help fast PAM and facilitate its clinical
applications.
- Abstract（参考訳）: 光音響顕微鏡(PAM)は近年,バイオメディカルイメージング技術として期待されている。
しかし、ポイントバイポイント走査機構は、pamの適用を制限する低速イメージングに繋がる。
サンプリング密度の低減は、自然に画像取得時間を短縮できるため、画像品質のコストがかかる。
本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、スパースPAM画像の品質を向上し、良好な画質を維持しながら画像取得を高速化する手法を提案する。
CNNモデルは1/4または1/16の低サンプリングスパルスPAM画像から潜在完全サンプリング画像へのマッピングである圧縮励磁ブロックと残留ブロックの両方を利用して拡張を実現する。
画像の忠実性を維持するために知覚損失関数を適用する。
モデルは主に葉脈のpam画像で訓練され検証される。
提案手法の有効性を実証し,既存の手法を定量的かつ定性的に比較した。
また, マウス耳と眼の血管の生体内PAM画像を用いて実験を行った。
以上の結果から,このモデルは血管のスパースpam画像の画質を,いくつかの側面から向上させ,迅速なpamの確立と臨床応用の促進に寄与する可能性が示唆された。
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