論文の概要: Enhancing Fluorescence Lifetime Parameter Estimation Accuracy with Differential Transformer Based Deep Learning Model Incorporating Pixelwise Instrument Response Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16896v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 20:03:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 18:20:31.627328
• Title: Enhancing Fluorescence Lifetime Parameter Estimation Accuracy with Differential Transformer Based Deep Learning Model Incorporating Pixelwise Instrument Response Function
• Title（参考訳）: 画素楽器応答関数を組み込んだ微分変換器を用いたディープラーニングモデルによる蛍光寿命パラメータ推定精度の向上
• Authors: Ismail Erbas, Vikas Pandey, Navid Ibtehaj Nizam, Nanxue Yuan, Amit Verma, Margarida Barosso, Xavier Intes,
• Abstract要約: 本稿では,最新の微分変換器エンコーダ・デコーダアーキテクチャであるMFliNetを用いた新しいDLアーキテクチャを提案する。 本モデルの性能は, 慎重に設計し, 複雑な組織模倣ファントムと前臨床内癌異種移植実験により実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441582801949978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fluorescence lifetime imaging (FLI) is an important molecular imaging modality that can provide unique information for biomedical applications. FLI is based on acquiring and processing photon time of arrival histograms. The shape and temporal offset of these histograms depends on many factors, such as the instrument response function (IRF), optical properties, and the topographic profile of the sample. Several inverse solver analytical methods have been developed to compute the underlying fluorescence lifetime parameters, but most of them are computationally expensive and time-consuming. Thus, deep learning (DL) algorithms have progressively replaced computation methods in fluorescence lifetime parameter estimation. Often, DL models are trained with simple datasets either generated through simulation or a simple experiment where the fluorophore surface profile is mostly flat; therefore, DL models often do not perform well on samples with complex surface profiles such as ex-vivo organs or in-vivo whole intact animals. Herein, we introduce a new DL architecture using state-of-the-art Differential Transformer encoder-decoder architecture, MFliNet (Macroscopic FLI Network), that takes an additional input of IRF together with TPSF, addressing discrepancies in the photon time-of-arrival distribution. We demonstrate the model's performance through carefully designed, complex tissue-mimicking phantoms and preclinical in-vivo cancer xenograft experiments.
• Abstract（参考訳）: 蛍光寿命イメージング(FLI)は、生体医学的応用にユニークな情報を提供する重要な分子イメージングモダリティである。 FLIは、到着したヒストグラムの光子時間を取得し、処理する。 これらのヒストグラムの形状と時間的オフセットは、機器応答関数(IRF)、光学特性、試料の地形プロファイルなど、多くの要因に依存する。 根底にある蛍光寿命パラメータを計算するためにいくつかの逆解法が開発されているが、そのほとんどは計算に高価で時間を要するものである。 このように、深層学習(DL)アルゴリズムは、蛍光寿命パラメータ推定における計算手法を徐々に置き換えている。 しばしば、DLモデルは、シミュレーションまたは蛍光体表面のプロファイルがほとんど平坦な単純な実験によって生成された単純なデータセットで訓練されるため、DLモデルは、前生代臓器や無傷動物のような複雑な表面のプロファイルを持つサンプルではうまく機能しないことが多い。 本稿では,最新技術である微分変換器エンコーダ・デコーダアーキテクチャであるMFliNet(Macroscopic FLI Network)を用いた新しいDLアーキテクチャを提案する。 本モデルの性能は, 慎重に設計し, 複雑な組織模倣ファントムと前臨床内癌異種移植実験により実証した。

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