論文の概要: Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09894v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 23:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.942461
• Title: Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドなニューラル演算子を用いた3次元光音響CTの高速化
• Authors: Jiayun Wang, Yousuf Aborahama, Arya Khokhar, Yang Zhang, Chuwei Wang, Karteekeya Sastry, Julius Berner, Yilin Luo, Boris Bonev, Zongyi Li, Kamyar Azizzadenesheli, Lihong V. Wang, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。 現在の実装では、高密度トランスデューサアレイと長い取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。 本研究では,センサ計測からボリューム再構成まで,逆音響マッピングを直接学習する物理認識モデルであるPanoを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.65171736966131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photoacoustic computed tomography (PACT) combines optical contrast with ultrasonic resolution, achieving deep-tissue imaging beyond the optical diffusion limit. While three-dimensional PACT systems enable high-resolution volumetric imaging for applications spanning transcranial to breast imaging, current implementations require dense transducer arrays and prolonged acquisition times, limiting clinical translation. We introduce Pano (PACT imaging neural operator), an end-to-end physics-aware model that directly learns the inverse acoustic mapping from sensor measurements to volumetric reconstructions. Unlike existing approaches (e.g. universal back-projection algorithm), Pano learns both physics and data priors while also being agnostic to the input data resolution. Pano employs spherical discrete-continuous convolutions to preserve hemispherical sensor geometry, incorporates Helmholtz equation constraints to ensure physical consistency and operates resolutionindependently across varying sensor configurations. We demonstrate the robustness and efficiency of Pano in reconstructing high-quality images from both simulated and real experimental data, achieving consistent performance even with significantly reduced transducer counts and limited-angle acquisition configurations. The framework maintains reconstruction fidelity across diverse sparse sampling patterns while enabling real-time volumetric imaging capabilities. This advancement establishes a practical pathway for making 3D PACT more accessible and feasible for both preclinical research and clinical applications, substantially reducing hardware requirements without compromising image reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。 3次元のPACTシステムは、経頭蓋骨から乳房画像にまたがるアプリケーションのための高解像度のボリュームイメージングを可能にするが、現在の実装では、高密度のトランスデューサアレイと長期の取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。 本稿では,センサ計測からボリューム再構成への逆音響マッピングを直接学習する,エンドツーエンドの物理認識モデルであるパノ(PACTイメージングニューラル演算子)を紹介する。 既存のアプローチ(例えば普遍的なバックプロジェクションアルゴリズム)とは異なり、パノは物理とデータの両方を学習し、入力データ解決にも無関係である。 パノは球面的な離散連続的な畳み込みを用いて半球のセンサー形状を保ち、ヘルムホルツ方程式の制約を組み込んで物理的整合性を確保し、様々なセンサー構成に対して分解独立に操作する。 シミュレーションおよび実実験データから高品質な画像を再構成する際のパノのロバストさと効率を実証し、トランスデューサ数を大幅に削減し、限られた角度の取得構成でも一貫した性能を実現した。 このフレームワークは、様々なスパースサンプリングパターンにまたがる再構成の忠実さを維持しながら、リアルタイムのボリュームイメージング機能を実現している。 この進歩は、3D PACTをよりアクセシブルにし、プリクリニカル研究と臨床応用の両方に実現し、画像再構成の品質を損なうことなく、ハードウェア要件を大幅に削減する実用的な経路を確立する。

関連論文リスト

• From Slices to Structures: Unsupervised 3D Reconstruction of Female Pelvic Anatomy from Freehand Transvaginal Ultrasound [8.740779457368255]
  本稿では,2次元経血管超音波(TVS)スイープから3次元解剖構造を再構築するための新しい枠組みを提案する。 本手法はガウス散乱の原理を超音波領域に適用し,スライスアウェアで微分可能な空間化器を導入する。 その結果、コンパクトで柔軟性があり、メモリ効率のよい表現となり、高い忠実さで解剖学的詳細を捉えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T09:09:06Z)
• Enhancing Free-hand 3D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction using Deep Learning [3.8426872518410997]
  本研究では,携帯型光音響・超音波(PAUS)画像における3次元再構成を支援するため,グローバルローカル自己保持モジュール(MoGLo-Net)を用いたモーションベース学習ネットワークを提案する。 MoGLo-Netは、連続した超音波画像内の完全に発達したスペックル領域や高発癌組織領域などの臨界領域を利用して、運動パラメータを正確に推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T11:59:23Z)
• PHOCUS: Physics-Based Deconvolution for Ultrasound Resolution Enhancement [36.20701982473809]
  超音波イメージングシステムのインパルス機能はポイントスプレッド機能(PSF)と呼ばれ、画像形成過程における反射体の空間分布と結びついている。 我々は、より一般的なBモード画像を直接扱う、モデル付きPSFを用いた物理ベースのデコンボリューションプロセスを導入する。 Inlicit Neural Representations (INR) を利用することで、空間位置からそれぞれのエコー原性値への連続的なマッピングを学習し、離散化された画像空間を効果的に補償する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T09:52:30Z)
• Limited-View Photoacoustic Imaging Reconstruction Via High-quality Self-supervised Neural Representation [4.274771298029378]
  HIgh-quality Self-supervised Neural representation (HIS) と呼ばれる自己教師ネットワークを導入する。 HISは、限られた視点で取得したセンサデータから高品質な光音響画像を再構成するために、光音響イメージングの逆問題に取り組む。 その結果,提案したHISモデルは,光音響画像再構成によく用いられる3つの手法と比較して,画質が優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T06:07:54Z)
• FLex: Joint Pose and Dynamic Radiance Fields Optimization for Stereo Endoscopic Videos [79.50191812646125]
  内視鏡的シーンの再構築は、外科手術後の分析から教育訓練まで、様々な医療応用にとって重要な要素である。 変形組織の非常にダイナミックな環境下での移動内視鏡の挑戦的なセットアップに着目する。 複数重重なり合う4次元ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)への暗黙的なシーン分離と、再構成とカメラのスクラッチからのポーズを協調的に最適化するプログレッシブ最適化手法を提案する。 これにより、使いやすさが向上し、5000フレーム以上の手術ビデオの処理に間に合うように復元能力を拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T19:13:02Z)
• INeAT: Iterative Neural Adaptive Tomography [34.84974955073465]
  反復型ニューラルアダプティブ・トモグラフィ(INeAT)は、姿勢の最適化を組み込んで、姿勢の摂動の影響を抑える。 IneAT は, 顕著なポーズ障害を伴うシナリオにおいて, アーティファクト抑制, 解像度向上を達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T01:00:36Z)
• 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)
• Deep Learning for Ultrasound Beamforming [120.12255978513912]
  受信した超音波エコーを空間画像領域にマッピングするビームフォーミングは、超音波画像形成チェーンの心臓に位置する。 現代の超音波イメージングは、強力なデジタル受信チャネル処理の革新に大きく依存している。 ディープラーニング手法は、デジタルビームフォーミングパイプラインにおいて魅力的な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:15:21Z)
• Tattoo tomography: Freehand 3D photoacoustic image reconstruction with an optical pattern [49.240017254888336]
  光音響トモグラフィ(PAT)は、形態学的および機能的組織特性の両方を解決することができる新しいイメージング技術である。 現在の欠点は、従来の2Dプローブによって提供される視野の制限である。 本研究では,外部追跡システムを必要としないPATデータの3次元再構成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:27:56Z)

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。