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/2411.16896v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 19:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:51.353615
• 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: 蛍光ライフタイムイメージング(FLI)は、組織微小環境に関するユニークな情報を提供する。 近年のディープラーニングの進歩により、蛍光寿命パラメーターの推定が改善されている。 本稿では,実験的な光子時間ヒストグラムとともに,計装応答関数(IRF)を付加入力として統合した新しいDLアーキテクチャであるMFliNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441582801949978
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• Abstract: Fluorescence Lifetime Imaging (FLI) is a critical molecular imaging modality that provides unique information about the tissue microenvironment, which is invaluable for biomedical applications. FLI operates by acquiring and analyzing photon time-of-arrival histograms to extract quantitative parameters associated with temporal fluorescence decay. These histograms are influenced by the intrinsic properties of the fluorophore, instrument parameters, time-of-flight distributions associated with pixel-wise variations in the topographic and optical characteristics of the sample. Recent advancements in Deep Learning (DL) have enabled improved fluorescence lifetime parameter estimation. However, existing models are primarily designed for planar surface samples, limiting their applicability in translational scenarios involving complex surface profiles, such as \textit{in-vivo} whole-animal or imaged guided surgical applications. To address this limitation, we present MFliNet (Macroscopic FLI Network), a novel DL architecture that integrates the Instrument Response Function (IRF) as an additional input alongside experimental photon time-of-arrival histograms. Leveraging the capabilities of a Differential Transformer encoder-decoder architecture, MFliNet effectively focuses on critical input features, such as variations in photon time-of-arrival distributions. We evaluate MFliNet using rigorously designed tissue-mimicking phantoms and preclinical in-vivo cancer xenograft models. Our results demonstrate the model's robustness and suitability for complex macroscopic FLI applications, offering new opportunities for advanced biomedical imaging in diverse and challenging settings.
• Abstract（参考訳）: 蛍光ライフタイムイメージング(FLI)は、組織微小環境に関する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、時間的蛍光減衰に関連する定量的パラメータを抽出するために、光子時系列ヒストグラムを取得して解析する。 これらのヒストグラムはフルオロフォアの内在特性, 計器パラメータ, 試料の地形や光学特性の画素単位の変動に伴う飛行時間分布の影響を受けている。 近年のディープラーニング(DL)の進歩により、蛍光寿命パラメーターの推定が改善されている。 しかし、既存のモデルは、主に平面表面サンプルのために設計されており、例えば \textit{in-vivo} 全体アニマルや画像化されたガイド付き外科的応用のような複雑な表面プロファイルを含む翻訳シナリオにおける適用性を制限している。 この制限に対処するため,実験光子時間ヒストグラムとともに計装応答関数(IRF)を付加入力として統合した新しいDLアーキテクチャであるMFliNet(Macroscopic FLI Network)を提案する。 微分変換器エンコーダ・デコーダアーキテクチャの機能を活用して、MFliNetは光子時間分布の変動のような重要な入力機能に効果的にフォーカスする。 MFliNet は, 厳密に設計された組織模倣ファントムと前臨床内癌異種移植モデルを用いて評価した。 以上の結果から,複雑なマクロなFLIアプリケーションに対するモデルの堅牢性と適合性を実証し,多様な,困難な環境下での高度なバイオメディカルイメージングの新たな機会を提供する。

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