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。

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