論文の概要: AS-Net: Fast Photoacoustic Reconstruction with Multi-feature Fusion from Sparse Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08934v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 03:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:18:14.283743
• Title: AS-Net: Fast Photoacoustic Reconstruction with Multi-feature Fusion from Sparse Data
• Title（参考訳）: AS-Net:スパースデータからの多機能融合による高速光音響再構成
• Authors: Mengjie Guo, Hengrong Lan, Changchun Yang, and Fei Gao
• Abstract要約: 光音響イメージングは、従来の光学イメージング技術よりもはるかに大きな深さでの光吸収の高コントラスト画像を得ることができる。 本稿では,スパースPA生データをニューラルネットワークに適したものにするために,新しい信号処理手法を提案する。 次に,多機能核融合を用いたPA再構成のためのアテンションステアリングネットワーク(AS-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7237160821929758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoacoustic (PA) imaging is a biomedical imaging modality capable of acquiring high contrast images of optical absorption at depths much greater than traditional optical imaging techniques. However, practical instrumentation and geometry limit the number of available acoustic sensors surrounding the imaging target, which results in sparsity of sensor data. Conventional PA image reconstruction methods give severe artifacts when they are applied directly to these sparse data. In this paper, we first employ a novel signal processing method to make sparse PA raw data more suitable for the neural network, and concurrently speeding up image reconstruction. Then we propose Attention Steered Network (AS-Net) for PA reconstruction with multi-feature fusion. AS-Net is validated on different datasets, including simulated photoacoustic data from fundus vasculature phantoms and real data from in vivo fish and mice imaging experiments. Notably, the method is also able to eliminate some artifacts present in the ground-truth for in vivo data. Results demonstrated that our method provides superior reconstructions at a faster speed.
• Abstract（参考訳）: 光音響イメージング(英語: photoacoustic imaging)は、従来の光学イメージング技術よりもはるかに大きな深さで光吸収の高コントラスト画像を取得することができる生体医用イメージングモードである。 しかし、実用的な計測と幾何学は、撮像対象を取り囲む利用可能な音響センサの数を制限し、センサデータのスパース性が低下する。 従来のpa画像再構成手法は、これらのスパースデータに直接適用した場合に深刻なアーティファクトを与える。 本稿では,まず,スパースPA生データをニューラルネットワークに適合させ,画像再構成を同時に高速化する新しい信号処理手法を提案する。 次に,多機能融合を用いたpa再構成のための注意ステアリングネットワーク(as-net)を提案する。 AS-Netは、基底血管ファントムからの光音響データや、生体内魚とマウスのイメージング実験の実際のデータなど、さまざまなデータセットで検証されている。 特に、この方法は、生体データのために地中に存在するいくつかのアーティファクトを除去できる。 その結果,提案手法はより高速に再現できることを示した。

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