Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Spatiotemporal Illumination Model for 3D Image Fusion in Optical Coherence Tomography

論文の概要: A Spatiotemporal Illumination Model for 3D Image Fusion in Optical Coherence Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12114v1
Date: Mon, 19 Feb 2024 13:08:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 16:38:42.968349
Title: A Spatiotemporal Illumination Model for 3D Image Fusion in Optical Coherence Tomography
Title（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィにおける3次元画像融合のための時空間イルミネーションモデル
Authors: Stefan Ploner, Jungeun Won, Julia Schottenhamml, Jessica Girgis, Kenneth Lam, Nadia Waheed, James Fujimoto, Andreas Maier
Abstract要約: 光走査型標準断層撮影(OCT)は、眼科領域における非侵襲的、マイクロメータースケールの画像モダリティである。逐次走査されたボリュームデータにおける連続性を利用する新しいパラメトリゼーションを提案する。病理組織学的には68巻で88%で照明アーチファクトが減少し,中程度の照明アーティファクトは6%に過ぎなかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8532140618225337
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive, micrometer-scale imaging modality that has become a clinical standard in ophthalmology. By raster-scanning the retina, sequential cross-sectional image slices are acquired to generate volumetric data. In-vivo imaging suffers from discontinuities between slices that show up as motion and illumination artifacts. We present a new illumination model that exploits continuity in orthogonally raster-scanned volume data. Our novel spatiotemporal parametrization adheres to illumination continuity both temporally, along the imaged slices, as well as spatially, in the transverse directions. Yet, our formulation does not make inter-slice assumptions, which could have discontinuities. This is the first optimization of a 3D inverse model in an image reconstruction context in OCT. Evaluation in 68 volumes from eyes with pathology showed reduction of illumination artifacts in 88\% of the data, and only 6\% showed moderate residual illumination artifacts. The method enables the use of forward-warped motion corrected data, which is more accurate, and enables supersampling and advanced 3D image reconstruction in OCT.
Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィー(OCT)は、眼科における臨床標準となった非侵襲的、マイクロメータースケールの画像モダリティである。ラスタ走査により、逐次断面画像スライスを取得し、体積データを生成する。 in-vivoイメージングは、動きと照明のアーティファクトとして現れるスライス間の不連続に苦しむ。直交ラスタ走査ボリュームデータにおける連続性を利用した新しい照明モデルを提案する。新たに開発した時空間パラメトリゼーションは, 時間的, 時間的, 空間的に, 横方向の照明連続性に寄与する。しかし、我々の定式化は、不連続性を持つかもしれないスライス間仮定を成さない。 OCTにおける画像再構成における3次元逆モデルの最初の最適化である。病理組織検査による68巻の評価では,88\%で照明アーティファクトが減少し,中程度に残存する照明アーティファクトが6\%に留まった。この方法は、より正確で、OCTにおけるスーパーサンプリングと高度な3次元画像再構成が可能な前方ワープ運動補正データの使用を可能にする。

関連論文リスト

StableDreamer: Taming Noisy Score Distillation Sampling for Text-to-3D [88.66678730537777]
本稿では3つの進歩を取り入れた方法論であるStableDreamerを紹介する。まず、SDS生成前の等価性と、簡単な教師付きL2再構成損失を定式化する。第2に,画像空間拡散は幾何学的精度に寄与するが,色調の鮮明化には潜時空間拡散が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-02T02:27:58Z)
Gradient Descent Provably Solves Nonlinear Tomographic Reconstruction [60.95625458395291]
計算トモグラフィー(CT)では、フォワードモデルは線形変換と、ベル=ランベルト法則に従って光の減衰に基づく指数非線形性によって構成される。金属クラウンを用いた人間の頭蓋骨の商業的再構築と比較すると,このアプローチは金属人工物を減らすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-06T00:47:57Z)
SdCT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Self-driven Generative Adversarial Networks [6.624839896733912]
本稿では,3次元CT画像の再構成のための自己駆動型生成対向ネットワークモデル(SdCT-GAN)を提案する。識別器に新しいオートエンコーダ構造を導入することにより、画像の詳細により多くの注意を払っている。 LPIPS評価基準は,既存画像よりも微細な輪郭やテクスチャを定量的に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-10T08:16:02Z)
Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT retinal imaging [65.47834983591957]
深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのスキャンで補正する。実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-27T03:55:19Z)
Geometric Constraints Enable Self-Supervised Sinogram Inpainting in Sparse-View Tomography [7.416898042520079]
スパース角度トモグラフィースキャンは放射線を低減し、データ取得を加速するが、画像のアーチファクトやノイズに悩まされる。既存の画像処理アルゴリズムはCT再構成の品質を復元することができるが、大きなトレーニングデータセットを必要とする場合が多い。本研究は、勾配に基づく最適化により、欠落した射影ビューを最適化する自己教師付きプロジェクションインペインティング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:15:18Z)
A Spatiotemporal Model for Precise and Efficient Fully-automatic 3D Motion Correction in OCT [10.550562752812894]
OCT機器は網膜を横断する焦点スポットをバイスキャンし、断面画像を取得してデータを生成する。非剛性で歪んだ歪みが発生し、データのギャップが生じる。本稿では,新しい歪みモデルとそれに対応する完全自動参照フリーな計算ロバスト性最適化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-15T11:48:53Z)
OADAT: Experimental and Synthetic Clinical Optoacoustic Data for Standardized Image Processing [62.993663757843464]
オプトアコースティック(OA)イメージングは、ナノ秒レーザーパルスによる生体組織の励起と、光吸収による熱弾性膨張によって発生する超音波の検出に基づいている。 OAイメージングは、深部組織における豊富な光学コントラストと高分解能の強力な組み合わせを特徴としている。臨床環境でのOAの幅広い応用を促進するために、異なるタイプの実験的なセットアップと関連する処理手法で生成される標準化データセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:11:26Z)
Zero-Shot Learning of Continuous 3D Refractive Index Maps from Discrete Intensity-Only Measurements [5.425568744312016]
我々は, RI体積の高次連続表現を, その強度のみおよび制限角の測定から直接学習できる最初のNF-based IDT法としてDeCAFを提案する。我々は,DECAFが高コントラストかつ非アーティファクトなRIマップを生成できる3つの異なるIDTモダリティと複数の生物学的サンプルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-27T06:05:47Z)
3D Reconstruction of Curvilinear Structures with Stereo Matching DeepConvolutional Neural Networks [52.710012864395246]
本稿では,立体対における曲線構造の検出とマッチングのための完全自動パイプラインを提案する。主に、TEM画像のステレオ対から転位を3次元再構成することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T23:05:47Z)
Automatic 2D-3D Registration without Contrast Agent during Neurovascular Interventions [0.34376560669160383]
血管の3次元回転再構成による生体蛍光画像を用いて、最小侵襲の神経血管治療で血管内デバイスをナビゲートすることができる。画像ベース登録アルゴリズムは、画像の勾配(骨構造、罪悪感)を目覚ましい特徴として依存する。本稿では,臨床ワークフローの変更を必要とせず,新たな2D-3Dレジストレーションの検証方法を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T20:16:04Z)
Tattoo tomography: Freehand 3D photoacoustic image reconstruction with an optical pattern [49.240017254888336]
光音響トモグラフィ(PAT)は、形態学的および機能的組織特性の両方を解決することができる新しいイメージング技術である。現在の欠点は、従来の2Dプローブによって提供される視野の制限である。本研究では,外部追跡システムを必要としないPATデータの3次元再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:27:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。