論文の概要: Maximum a posteriori signal recovery for optical coherence tomography angiography image generation and denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15682v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 15:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:37:43.264243
• Title: Maximum a posteriori signal recovery for optical coherence tomography angiography image generation and denoising
• Title（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影画像生成とデノージングのための最大後方信号回復法
• Authors: Lennart Husvogt (1 and 2), Stefan B. Ploner (1), Siyu Chen (2), Daniel Stromer (1, 2), Julia Schottenhamml (1), A. Yasin Alibhai (3), Eric Moult (2), Nadia K. Waheed (3), James G. Fujimoto (2) and Andreas Maier (1) ((1) Friedrich-Alexander-Universit\"at Erlangen-N\"urnberg Germany, (2) Massachusetts Institute of Technology USA, (3) Tufts School of Medicine USA)
• Abstract要約: OCTAは、網膜および網膜下血管に対する新しい、臨床的に有望な画像モダリティである。 データは、流速や患者の動きの変化によって生じるノイズやアーティファクトによって引き起こされる。 本稿では,ノイズの低減と画質の向上を図ったOCTAボリュームを生成するために,新しい逐次信号回復アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel and clinically promising imaging modality to image retinal and sub-retinal vasculature. Based on repeated optical coherence tomography (OCT) scans, intensity changes are observed over time and used to compute OCTA image data. OCTA data are prone to noise and artifacts caused by variations in flow speed and patient movement. We propose a novel iterative maximum a posteriori signal recovery algorithm in order to generate OCTA volumes with reduced noise and increased image quality. This algorithm is based on previous work on probabilistic OCTA signal models and maximum likelihood estimates. Reconstruction results using total variation minimization and wavelet shrinkage for regularization were compared against an OCTA ground truth volume, merged from six co-registered single OCTA volumes. The results show a significant improvement in peak signal-to-noise ratio and structural similarity. The presented algorithm brings together OCTA image generation and Bayesian statistics and can be developed into new OCTA image generation and denoising algorithms.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス断層撮影(optical coherence tomography angiography、オクター)は、画像網膜と網膜下血管に対する新しい、臨床的に有望なイメージングモードである。 繰り返し光コヒーレンストモグラフィー(OCT)スキャンに基づいて、時間とともに強度変化を観測し、OCTA画像データを計算する。 OCTAデータは、流速や患者の動きの変化によって生じるノイズやアーティファクトに起因している。 本稿では,ノイズの低減と画質の向上を図ったOCTAボリュームを生成するために,新しい逐次信号回復アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、確率的オクタ信号モデルと最大確率推定の以前の研究に基づいている。 正則化のための全変動最小化とウェーブレット縮小を用いた再構成結果を6つの共登録単オクターボリュームからマージしたオクターグ・真実ボリュームと比較した。 その結果,ピーク信号対雑音比と構造類似度は有意に改善した。 このアルゴリズムはオクタ画像生成とベイズ統計を結合し、新しいオクタ画像生成と分数化アルゴリズムに開発することができる。

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