論文の概要: Sparse Reconstruction of Optical Doppler Tomography with Alternative State Space Model and Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17484v2
• Date: Sun, 11 May 2025 18:05:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.572144
• Title: Sparse Reconstruction of Optical Doppler Tomography with Alternative State Space Model and Attention
• Title（参考訳）: 代替状態空間モデルと留意点を用いたオプティカルドプラトグラフィーのスパース再構成
• Authors: Zhenghong Li, Jiaxiang Ren, Wensheng Cheng, Congwu Du, Yingtian Pan, Haibin Ling,
• Abstract要約: 2次元光コヒーレンスドプラトモグラフィー(ODT)画像は、B線に沿って生のAスキャンのドップラー位相サブトラクションを介して断面流像を再構成することにより形成する。 高忠実度Bスキャンを得るには、Aスキャンを高密度にサンプリングする必要があるため、スキャン時間が長くなり、保存要求が増大する。 本稿では,Aスキャンを効果的に削減する代替状態空間アテンションネットワーク(ASSAN)を用いた,新しいスパースODT再構成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）: 42.04612840310043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical coherence Doppler tomography (ODT) is an emerging blood flow imaging technique. The fundamental unit of ODT is the 1D depth-resolved trace named raw A-scans (or A-line). A 2D ODT image (B-scan) is formed by reconstructing a cross-sectional flow image via Doppler phase-subtraction of raw A-scans along B-line. To obtain a high-fidelity B-scan, densely sampled A-scans are required currently, leading to prolonged scanning time and increased storage demands. Addressing this issue, we propose a novel sparse ODT reconstruction framework with an Alternative State Space Attention Network (ASSAN) that effectively reduces raw A-scans needed. Inspired by the distinct distributions of information along A-line and B-line, ASSAN applies 1D State Space Model (SSM) to each A-line to learn the intra-A-scan representation, while using 1D gated self-attention along B-line to capture the inter-A-scan features. In addition, an effective feedforward network based on sequential 1D convolutions along different axes is employed to enhance the local feature. In validation experiments on real animal data, ASSAN shows clear effectiveness in the reconstruction in comparison with state-of-the-art reconstruction methods.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンスドプラ断層法(ODT)は新たな血流イメージング技術である。 ODTの基本単位は、生のAスキャン (A-line) と呼ばれる1次元の深さ分解された痕跡である。 2次元ODT画像(Bスキャン)は、B線に沿って生のAスキャンのドップラー位相サブトラクションを介して断面流像を再構成して形成する。 高忠実度Bスキャンを得るには、Aスキャンを高密度にサンプリングする必要があるため、スキャン時間が長くなり、保存要求が増大する。 本稿では,Aスキャンを効果的に削減する代替状態空間アテンションネットワーク(ASSAN)を用いた,新しい疎いODT再構成フレームワークを提案する。 A線とB線に沿った情報の異なる分布にインスパイアされ、ASSANは各A線に1D状態空間モデル(SSM)を適用してA線内の表現を学習し、B線に沿って1Dゲートの自己アテンションを用いてA線間の特徴を捉える。 さらに、異なる軸に沿った逐次1次元畳み込みに基づく効率的なフィードフォワードネットワークを用いて、局所的特徴を高める。 実際の動物データに対する検証実験において, ASSANは, 最先端の再建法と比較して, 再建における明らかな有効性を示した。

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