論文の概要: High-resolution tomographic reconstruction of optical absorbance through scattering media using neural fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01682v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 10:13:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 14:17:30.472931
• Title: High-resolution tomographic reconstruction of optical absorbance through scattering media using neural fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた散乱媒体による光吸収の高分解能トモグラフィー再構成
• Authors: Wuwei Ren, Siyuan Shen, Linlin Li, Shengyu Gao, Yuehan Wang, Liangtao Gu, Shiying Li, Xingjun Zhu, Jiahua Jiang, Jingyi Yu
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(NF)に基づく新しいDOT方式であるNeuDOTを提案する。 NeuDOTは、サブミリメートルの側方分解能を達成し、14mmの深さで複雑な3Dオブジェクトを分解し、最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.647287240640356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Light scattering imposes a major obstacle for imaging objects seated deeply in turbid media, such as biological tissues and foggy air. Diffuse optical tomography (DOT) tackles scattering by volumetrically recovering the optical absorbance and has shown significance in medical imaging, remote sensing and autonomous driving. A conventional DOT reconstruction paradigm necessitates discretizing the object volume into voxels at a pre-determined resolution for modelling diffuse light propagation and the resulting spatial resolution of the reconstruction is generally limited. We propose NeuDOT, a novel DOT scheme based on neural fields (NF) to continuously encode the optical absorbance within the volume and subsequently bridge the gap between model accuracy and high resolution. Comprehensive experiments demonstrate that NeuDOT achieves submillimetre lateral resolution and resolves complex 3D objects at 14 mm-depth, outperforming the state-of-the-art methods. NeuDOT is a non-invasive, high-resolution and computationally efficient tomographic method, and unlocks further applications of NF involving light scattering.
• Abstract（参考訳）: 光散乱は、生体組織や霧のような濁った媒体に深く収まる物体を撮像するのに大きな障害となる。 拡散光トモグラフィ(dut)は、光吸収率を容積的に回収することで散乱に取り組み、医用イメージング、リモートセンシング、自律運転において重要である。 従来のDOT再構成パラダイムでは、拡散光伝搬をモデル化するための事前に決定された解像度で、オブジェクトの体積をボクセルに分解する必要がある。 ニューラルネットワーク(NF)をベースとした新しいDOT方式であるNeuDOTを提案し,音量内での光吸収を連続的に符号化し,モデル精度と高分解能のギャップを埋める。 総合的な実験により、NeuDOTはサブミリメートルの側方分解能を達成し、14mmの深さで複雑な3Dオブジェクトを分解し、最先端の手法よりも優れていることが示された。 NeuDOTは非侵襲的で高分解能で計算効率のよいトモグラフィー法であり、光散乱を含むNFのさらなる応用を解き放つ。

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