論文の概要: Implicit Spatiotemporal Bandwidth Enhancement Filter by Sine-activated Deep Learning Model for Fast 3D Photoacoustic Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20575v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 07:16:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.961872
• Title: Implicit Spatiotemporal Bandwidth Enhancement Filter by Sine-activated Deep Learning Model for Fast 3D Photoacoustic Tomography
• Title（参考訳）: 高速3次元光音響トモグラフィのためのSine-activated Deep Learning Modelによる入射時帯域拡張フィルタ
• Authors: I Gede Eka Sulistyawan, Takuro Ishii, Riku Suzuki, Yoshifumi Saijo,
• Abstract要約: 高周波半球トランスデューサを用いた3次元光音響トモグラフィ(3D-PAT)は、ほぼ一方向受信を提供する。 しかし、サンプリングレートが制限されたチャンネル数などの実用的な制約は、画像品質を低下させるスパースと帯域制限センサーをもたらすことが多い。 センサワイドPAラジオ周波数(PARF)データに直接適用した2次元ディープラーニング(DL)手法を再検討する。 具体的には、SPF信号のブロードバンド特性を復元するために、DLモデルにsine-activatedを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D photoacoustic tomography (3D-PAT) using high-frequency hemispherical transducers offers near-omnidirectional reception and enhanced sensitivity to the finer structural details encoded in the high-frequency components of the broadband photoacoustic (PA) signal. However, practical constraints such as limited number of channels with bandlimited sampling rate often result in sparse and bandlimited sensors that degrade image quality. To address this, we revisit the 2D deep learning (DL) approach applied directly to sensor-wise PA radio-frequency (PARF) data. Specifically, we introduce sine activation into the DL model to restore the broadband nature of PARF signals given the observed band-limited and high-frequency PARF data. Given the scarcity of 3D training data, we employ simplified training strategies by simulating random spherical absorbers. This combination of sine-activated model and randomized training is designed to emphasize bandwidth learning over dataset memorization. Our model was evaluated on a leaf skeleton phantom, a micro-CT-verified 3D spiral phantom and in-vivo human palm vasculature. The results showed that the proposed training mechanism on sine-activated model was well-generalized across the different tests by effectively increasing the sensor density and recovering the spatiotemporal bandwidth. Qualitatively, the sine-activated model uniquely enhanced high-frequency content that produces clearer vascular structure with fewer artefacts. Quantitatively, the sine-activated model exhibits full bandwidth at -12 dB spectrum and significantly higher contrast-to-noise ratio with minimal loss of structural similarity index. Lastly, we optimized our approach to enable fast enhanced 3D-PAT at 2 volumes-per-second for better practical imaging of a free-moving targets.
• Abstract（参考訳）: 高周波半球トランスデューサを用いた3次元光音響トモグラフィ(3D-PAT)は、広帯域光音響(PA)信号の高周波成分に符号化されたより微細な構造の詳細に対して、ほぼ一方向の受信と感度を向上させる。 しかし、サンプリングレートが制限されたチャンネル数などの実用的な制約は、画像品質を低下させるスパースと帯域制限センサーをもたらすことが多い。 そこで本研究では,2次元深層学習(DL)アプローチをセンサワイドPA無線周波数(PARF)データに直接適用する手法を再検討する。 具体的には、観測帯域制限および高周波PARFデータからPARF信号のブロードバンド特性を復元するために、DLモデルに正弦波の活性化を導入する。 3Dトレーニングデータの不足を踏まえ、ランダムな球面吸収体を模擬して簡易なトレーニング戦略を採用する。 この正弦活性化モデルとランダム化トレーニングの組み合わせは、データセット記憶よりも帯域幅学習を強調するように設計されている。 モデルとして, 葉骨格ファントム, 微小CTで検証した3Dスパイラルファントム, および生体内パーム血管について検討した。 その結果, センサ密度を効果的に増加させ, 時空間帯域幅を回復させることにより, 正弦波モデル上でのトレーニング機構が, 異なる試験にわたって良好に一般化されたことがわかった。 定性的には、シネ活性化モデルは、少ない人工物でより鮮明な血管構造を生産する高周波成分を独自に増強する。 シンアクティベートモデルでは、12dBのスペクトルでフル帯域幅を示し、構造的類似度指数の損失を最小限に抑えたコントラスト/ノイズ比を著しく高めている。 最後に, 高速な3D-PATを毎秒2ボリュームで実現し, 高速な3D-PATを実現するためのアプローチを最適化した。

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