論文の概要: Sliding Gaussian ball adaptive growth (SlingBAG): point cloud-based iterative algorithm for large-scale 3D photoacoustic imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11781v3
- Date: Tue, 5 Nov 2024 03:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 20:59:00.532595
- Title: Sliding Gaussian ball adaptive growth (SlingBAG): point cloud-based iterative algorithm for large-scale 3D photoacoustic imaging
- Title（参考訳）: スライディングガウス球適応成長(SlingBAG):大規模3次元光音響イメージングのための点クラウドに基づく反復アルゴリズム
- Authors: Shuang Li, Yibing Wang, Jian Gao, Chulhong Kim, Seongwook Choi, Yu Zhang, Qian Chen, Yao Yao, Changhui Li,
- Abstract要約: 本稿では,数桁の命令でメモリ消費を削減できるポイントクラウド型反復再構成アルゴリズムを提案する。
この手法はスライディングガウス球適応成長(SlingBAG)アルゴリズムと呼ばれ、高速反復とメモリ使用量の極端に少ない高速な3次元PA再構成を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.286369270523245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale 3D photoacoustic (PA) imaging has become increasingly important for both clinical and pre-clinical applications. Limited by cost and system complexity, only systems with sparsely-distributed sensors can be widely implemented, which desires advanced reconstruction algorithms to reduce artifacts. However, high computing memory and time consumption of traditional iterative reconstruction (IR) algorithms is practically unacceptable for large-scale 3D PA imaging. Here, we propose a point cloud-based IR algorithm that reduces memory consumption by several orders, wherein the 3D PA scene is modeled as a series of Gaussian-distributed spherical sources stored in form of point cloud. During the IR process, not only are properties of each Gaussian source, including its peak intensity (initial pressure value), standard deviation (size) and mean (position) continuously optimized, but also each Gaussian source itself adaptively undergoes destroying, splitting, and duplication along the gradient direction. This method, named the sliding Gaussian ball adaptive growth (SlingBAG) algorithm, enables high-quality large-scale 3D PA reconstruction with fast iteration and extremely low memory usage. We validated SlingBAG algorithm in both simulation study and in vivo animal experiments. The source code and data for SlingBAG, along with supplementary materials and demonstration videos, are now available in the following GitHub repository: https://github.com/JaegerCQ/SlingBAG.
- Abstract（参考訳）: 3D Photoacoustic (PA) 画像の大規模化が臨床応用と臨床応用の両面でますます重要になっている。
コストとシステムの複雑さによって制限されるが、わずかに分散したセンサーを持つシステムのみが広く実装され、成果物を減らすための高度な再構成アルゴリズムが望まれる。
しかし、従来の反復再構成(IR)アルゴリズムの高速なメモリと時間消費は、大規模3次元PAイメージングでは事実上受け入れられない。
本稿では,3次元PAシーンを点クラウド形式で記憶したガウス分布球面源のシリーズとしてモデル化し,メモリ消費を複数の順序で低減する点クラウドベースのIRアルゴリズムを提案する。
IR過程において、各ガウス源のピーク強度(初期圧力値)、標準偏差(サイズ)、平均偏差(位置)が連続的に最適化されるだけでなく、各ガウス源自体が勾配方向の破壊、分裂、複製を適応的に行う。
この手法はスライディングガウス球適応成長法 (SlingBAG) と名付けられ, 高速反復とメモリ使用量の極端に少ない高精度な3次元PA再構成を実現する。
我々はSlingBAGアルゴリズムをシミュレーションと動物実験の両方で検証した。
SlingBAGのソースコードとデータは、追加の材料とデモビデオとともに、次のGitHubリポジトリで利用可能である。
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