論文の概要: Super-Resolution on Rotationally Scanned Photoacoustic Microscopy Images Incorporating Scanning Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07226v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 12:41:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:15:13.544368
• Title: Super-Resolution on Rotationally Scanned Photoacoustic Microscopy Images Incorporating Scanning Prior
• Title（参考訳）: 回転走査型光音響顕微鏡画像の超解像
• Authors: Kai Pan, Linyang Li, Li Lin, Pujin Cheng, Junyan Lyu, Lei Xi, and Xiaoyin Tang
• Abstract要約: 光音響顕微鏡(PAM)画像は、光コントラストと音響分解能の利点を組み合わせた脳研究で広く利用されている。 走査速度と画像解像度の間にはトレードオフがあり、従来の走査と比較すると、回転走査は走査機構を最適化することで高速なPAMイメージングの好機となる。 本研究では,回転走査型PAMイメージングのための新しい高性能超解像フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.947842858489516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photoacoustic Microscopy (PAM) images integrating the advantages of optical contrast and acoustic resolution have been widely used in brain studies. However, there exists a trade-off between scanning speed and image resolution. Compared with traditional raster scanning, rotational scanning provides good opportunities for fast PAM imaging by optimizing the scanning mechanism. Recently, there is a trend to incorporate deep learning into the scanning process to further increase the scanning speed.Yet, most such attempts are performed for raster scanning while those for rotational scanning are relatively rare. In this study, we propose a novel and well-performing super-resolution framework for rotational scanning-based PAM imaging. To eliminate adjacent rows' displacements due to subject motion or high-frequency scanning distortion,we introduce a registration module across odd and even rows in the preprocessing and incorporate displacement degradation in the training. Besides, gradient-based patch selection is proposed to increase the probability of blood vessel patches being selected for training. A Transformer-based network with a global receptive field is applied for better performance. Experimental results on both synthetic and real datasets demonstrate the effectiveness and generalizability of our proposed framework for rotationally scanned PAM images'super-resolution, both quantitatively and qualitatively. Code is available at https://github.com/11710615/PAMSR.git.
• Abstract（参考訳）: 光音響顕微鏡(PAM)画像は、光コントラストと音響分解能の利点を組み合わせた脳研究で広く利用されている。 しかし、走査速度と画像解像度の間にはトレードオフがある。 従来のラスタスキャンと比較すると、回転走査は走査機構を最適化することで高速なPAMイメージングの好機となる。 近年,スキャンプロセスに深層学習を取り入れてスキャン速度をさらに向上する傾向があり,ローテーションスキャンは比較的稀である。 本研究では,回転走査型PAMイメージングのための新しい高性能超解像フレームワークを提案する。 主観運動や高周波走査歪みによる隣接列の変位を除去するため, 前処理における奇数列,偶数列間の登録モジュールを導入し,トレーニングにおける変位劣化を取り入れた。 また, 血管内パッチの選択率を高めるために, 勾配型パッチ選択法が提案されている。 グローバルレセプティブフィールドを持つトランスベースネットワークは、より優れた性能のために適用される。 合成データと実データの両方を用いた実験結果から, 回転走査型PAM画像の超解像化のためのフレームワークの有効性と一般化性を示した。 コードはhttps://github.com/11710615/PAMSR.gitで入手できる。

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