論文の概要: Quantitative photoacoustic oximetry imaging by multiple illumination learned spectral decoloring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11201v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 17:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 20:56:12.455633
• Title: Quantitative photoacoustic oximetry imaging by multiple illumination learned spectral decoloring
• Title（参考訳）: 多重照明学習スペクトル脱色法による定量的光音響オキシメトリイメージング
• Authors: Thomas Kirchner and Martin Frenz
• Abstract要約: 光音響(pa)イメージングによる血液酸素飽和度(so$$)の定量的測定は、定量的paイメージング研究の目的の1つである。 PAイメージングによる局所スペクトルsO$$の高精度かつ適用可能なリアルタイムセンシング方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Significance: Quantitative measurement of blood oxygen saturation (sO$_2$) with photoacoustic (PA) imaging is one of the most sought after goals of quantitative PA imaging research due to its wide range of biomedical applications. Aim: A method for accurate and applicable real-time quantification of local sO$_2$ with PA imaging. Approach: We combine multiple illumination (MI) sensing with learned spectral decoloring (LSD); training on Monte Carlo simulations of spectrally colored absorbed energy spectra, in order to apply the trained models to real PA measurements. We validate our combined MI-LSD method on a highly reliable, reproducible and easily scalable phantom model, based on copper and nickel sulfate solutions. Results: With this sulfate model we see a consistently high estimation accuracy using MI-LSD, with median absolute estimation errors of 2.5 to 4.5 percentage points. We further find fewer outliers in MI-LSD estimates compared to LSD. Random forest regressors outperform previously reported neural network approaches. Conclusions: Random forest based MI-LSD is a promising method for accurate quantitative PA oximetry imaging.
• Abstract（参考訳）: 意義:光音響(PA)イメージングによる血液酸素飽和度(sO$_2$)の定量測定は、その広い範囲の生物医学的応用のために定量的PAイメージング研究の最も求められている目標の1つです。 Aim: PAイメージングを用いた局所sO$_2$の高精度かつ適用可能なリアルタイム定量化手法。 アプローチ:我々は、複数の照明(MI)センシングと学習されたスペクトル変色(LSD)を組み合わせて、実際のPA測定に訓練されたモデルを適用するために、スペクトル着色吸収エネルギースペクトルのモンテカルロシミュレーションのトレーニング。 銅および硫酸ニッケル溶液をベースとしたMI-LSD法を,信頼性が高く再現性が高く,スケーラブルなファントムモデルで検証した。 結果: この硫酸塩モデルではMI-LSDを用いた推定精度が一貫して高く, 絶対推定誤差は2.5～4.5ポイントであった。 また,MI-LSD推定ではLSDに比べてアウトリー数が少なくなった。 ランダムフォレスト回帰器は、以前報告されたニューラルネットワークアプローチより優れている。 結論: ランダムフォレストに基づくmi-lsdは, 定量的paオキシメトリーイメージングに有望な手法である。

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