論文の概要: Advances in Photoacoustic Imaging Reconstruction and Quantitative Analysis for Biomedical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02843v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 06:31:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:47.009593
• Title: Advances in Photoacoustic Imaging Reconstruction and Quantitative Analysis for Biomedical Applications
• Title（参考訳）: 光音響画像再構成の進歩とバイオメディカル応用のための定量的分析
• Authors: Lei Wang, Weiming Zeng, Kai Long, Rongfeng Lan, Li Liu, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang,
• Abstract要約: 光音響イメージング(PAI)は、光学分解能と音響透過深さの利点を生かし、安全性の向上を図った革新的なバイオメディカルイメージングのモダリティである。 本稿では,光音響CT(PACT),光音響顕微鏡(PAM),光音響内視鏡(PAE)の3つの主要な実装を中心に,PAIの基礎原理を考察する。 PACT, PAM, PAEをまたいだ画像再構成・アーティファクト緩和のための従来の, あるいは深層学習(DL)手法の利用に関する最近の進歩を概説し, 画像品質の向上と画像プロセスの高速化に有意義な可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.759580003300266
• License:
• Abstract: Photoacoustic imaging (PAI) represents an innovative biomedical imaging modality that harnesses the advantages of optical resolution and acoustic penetration depth while ensuring enhanced safety. Despite its promising potential across a diverse array of preclinical and clinical applications, the clinical implementation of PAI faces significant challenges, including the trade-off between penetration depth and spatial resolution, as well as the demand for faster imaging speeds. This paper explores the fundamental principles underlying PAI, with a particular emphasis on three primary implementations: photoacoustic computed tomography (PACT), photoacoustic microscopy (PAM), and photoacoustic endoscopy (PAE). We undertake a critical assessment of their respective strengths and practical limitations. Furthermore, recent developments in utilizing conventional or deep learning (DL) methodologies for image reconstruction and artefact mitigation across PACT, PAM, and PAE are outlined, demonstrating considerable potential to enhance image quality and accelerate imaging processes. Furthermore, this paper examines the recent developments in quantitative analysis within PAI, including the quantification of haemoglobin concentration, oxygen saturation, and other physiological parameters within tissues. Finally, our discussion encompasses current trends and future directions in PAI research while emphasizing the transformative impact of deep learning on advancing PAI.
• Abstract（参考訳）: 光音響イメージング(PAI)は、光学分解能と音響透過深さの利点を生かし、安全性の向上を図った革新的なバイオメディカルイメージングのモダリティである。 様々な予防的、臨床的応用に有望な可能性にもかかわらず、PAIの臨床的実装は、侵入深度と空間分解能のトレードオフやより高速な撮像速度の要求など、大きな課題に直面している。 本稿では,光音響CT(PACT),光音響顕微鏡(PAM),光音響内視鏡(PAE)の3つの主要な実装を中心に,PAIの基礎原理を考察する。 それぞれの強みと実用的限界を批判的に評価する。 さらに, PACT, PAM, PAEをまたいだ画像再構成・アーティファクト緩和のための従来の, あるいは深層学習(DL)手法を応用した最近の研究成果を概説し, 画像品質の向上と画像プロセスの高速化に有意義な可能性を示唆している。 さらに, 組織内ヘモグロビン濃度の定量化, 酸素飽和, その他の生理的パラメータの定量化など, PAI における定量分析の最近の進展について検討した。 最後に,PAI研究の現在の動向と今後の方向性について考察するとともに,深層学習がPAIの進展に与える影響を強調した。

関連論文リスト

• GAN-Based Architecture for Low-dose Computed Tomography Imaging Denoising [1.0138723409205497]
  GAN(Generative Adversarial Networks)は低線量CT(LDCT)領域における革命的要素として浮上している。 本総説では,GANに基づくLDCT復調技術の急速な進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:26:10Z)
• Deep Few-view High-resolution Photon-counting Extremity CT at Halved Dose for a Clinical Trial [8.393536317952085]
  ニュージーランドの臨床試験において,PCCT画像の半減量と2倍の速度で再現する深層学習に基づくアプローチを提案する。 本稿では,GPUメモリの制限を緩和するパッチベースのボリュームリファインメントネットワーク,合成データを用いたトレーニングネットワーク,およびモデルベースの反復リファインメントを用いて,合成データと実世界のギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T00:07:48Z)
• 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)
• Semantic segmentation of multispectral photoacoustic images using deep learning [53.65837038435433]
  光音響イメージングは医療に革命をもたらす可能性がある。 この技術の臨床的翻訳には、高次元取得したデータを臨床的に関連性があり解釈可能な情報に変換する必要がある。 本稿では,多スペクトル光音響画像のセマンティックセグメンテーションに対する深層学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T09:33:55Z)
• Data-driven generation of plausible tissue geometries for realistic photoacoustic image synthesis [53.65837038435433]
  光音響トモグラフィ(pat)は形態的および機能的組織特性を回復する可能性がある。 我々は,PATデータシミュレーションの新たなアプローチを提案し,これを「シミュレーションの学習」と呼ぶ。 我々は、意味的注釈付き医療画像データに基づいて訓練されたGAN(Generative Adversarial Networks)の概念を活用して、可塑性組織ジオメトリを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T11:30:18Z)
• Evaluation of Complexity Measures for Deep Learning Generalization in Medical Image Analysis [77.34726150561087]
  PAC-ベイズ平坦度とパスノルムに基づく測度は、モデルとデータの組み合わせについて最も一貫した説明をもたらす。 また,乳房画像に対するマルチタスク分類とセグメンテーションのアプローチについても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T20:58:22Z)
• Deep learning for biomedical photoacoustic imaging: A review [0.3234560001579256]
  光音響イメージング(英: Photoacoustic Imaging, PAI)は、組織深度数センチまでの光学組織特性を空間的に分解した画像化を可能にする、将来性のある画像モダリティである。 生データから関連組織パラメータを抽出するには、逆画像再構成問題の解決が必要である。 深層学習法には、PAIの臨床翻訳を容易にするユニークな利点がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T10:33:51Z)
• Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization [112.2628296775395]
  ディープニューラルネットワークを用いた臨床意思決定支援は、着実に関心が高まりつつあるトピックとなっている。 臨床医は、その根底にある意思決定プロセスが不透明で理解しにくいため、この技術の採用をためらうことが多い。 そこで我々は,より小さなデータセットであっても,分類器決定の高品質な可視化を生成するCycleGANアクティベーションに基づく,新たな意思決定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:39:27Z)
• Retinopathy of Prematurity Stage Diagnosis Using Object Segmentation and Convolutional Neural Networks [68.96150598294072]
  未熟児網膜症(英: Retinopathy of Prematurity、ROP)は、主に体重の低い未熟児に影響を及ぼす眼疾患である。 網膜の血管の増殖を招き、視力喪失を招き、最終的には網膜剥離を招き、失明を引き起こす。 近年,ディープラーニングを用いて診断を自動化する試みが盛んに行われている。 本稿では,従来のモデルの成功を基盤として,オブジェクトセグメンテーションと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせた新しいアーキテクチャを開発する。 提案システムでは,まず対象分割モデルを訓練し,画素レベルでの区切り線を識別し,その結果のマスクを追加の"カラー"チャネルとして付加する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-03T14:07:41Z)

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。