論文の概要: Optical Inversion and Spectral Unmixing of Spectroscopic Photoacoustic Images with Physics-Informed Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16357v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 10:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.582675
• Title: Optical Inversion and Spectral Unmixing of Spectroscopic Photoacoustic Images with Physics-Informed Neural Networks
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークを用いた分光光音響画像の光インバージョンとスペクトルアンミックス
• Authors: Sarkis Ter Martirosyan, Xinyue Huang, David Qin, Anthony Yu, Stanislav Emelianov,
• Abstract要約: 分光光音響光インバージョンオートエンコーダ(SPOI-AE)は、sPA光インバージョンとスペクトルアンミックス問題に対処することを目的としている。 SPOI-AEは、従来のアルゴリズムよりも入力sPAピクセルをよりよく再構成し、光学パラメータ、色調濃度、組織の酸素飽和率の生物学的にコヒーレントな見積もりを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.631532302675318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate estimation of the relative concentrations of chromophores in a spectroscopic photoacoustic (sPA) image can reveal immense structural, functional, and molecular information about physiological processes. However, due to nonlinearities and ill-posedness inherent to sPA imaging, concentration estimation is intractable. The Spectroscopic Photoacoustic Optical Inversion Autoencoder (SPOI-AE) aims to address the sPA optical inversion and spectral unmixing problems without assuming linearity. Herein, SPOI-AE was trained and tested on \textit{in vivo} mouse lymph node sPA images with unknown ground truth chromophore concentrations. SPOI-AE better reconstructs input sPA pixels than conventional algorithms while providing biologically coherent estimates for optical parameters, chromophore concentrations, and the percent oxygen saturation of tissue. SPOI-AE's unmixing accuracy was validated using a simulated mouse lymph node phantom ground truth.
• Abstract（参考訳）: 分光光音響(sPA)画像におけるクロモフォアの相対濃度の正確な推定は、生理的過程に関する大きな構造的、機能的、分子的情報を明らかにすることができる。 しかし, sPA画像に固有の非線形性や不均一性のため, 濃度推定は困難である。 分光光音響光インバージョンオートエンコーダ(SPOI-AE)は、線形性を仮定することなく、sPA光インバージョンとスペクトルアンミックス問題に対処することを目的としている。 ここでは,SPOI-AEをトレーニングし,マウスリンパ節sPA画像の真性染色体濃度を未知とした試験を行った。 SPOI-AEは、従来のアルゴリズムよりも入力sPAピクセルをよりよく再構成し、光学パラメータ、色調濃度、組織の酸素飽和率の生物学的にコヒーレントな見積もりを提供する。 SPOI-AEの未混合精度は, 模擬マウスリンパ節ファントムグラウンド真実を用いて検証した。

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