論文の概要: PAGS: Autofocusing Photoacoustic Tomography via Speed-of-Sound-Adaptive Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25472v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 07:44:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.648715
- Title: PAGS: Autofocusing Photoacoustic Tomography via Speed-of-Sound-Adaptive Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: PAGS: 音速適応型ガウススプラッティングによる光音響トモグラフィ
- Abstract要約: 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光吸収コントラストと音響検出を組み合わせた高分解能深部イメージングである。
既存のSoS適応方式は、校正された音の先行値に依存するか、高密度な物理媒体モデルを最適化する。
我々は,音速適応型ガウススプラッティングによるPACTの視覚的自己焦点化のための差別化可能なフレームワークであるPAGSを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.924702398327582
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Photoacoustic computed tomography (PACT) combines optical absorption contrast with acoustic detection for high-resolution deep-tissue imaging. A persistent challenge is that unknown speed-of-sound (SoS) heterogeneity changes acoustic time-of-flight, causing defocusing artifacts when reconstruction assumes a uniform SoS. Existing SoS-adaptive methods either rely on calibrated acoustic priors or optimize dense physical medium models, which becomes expensive and difficult to scale in 3D. We propose PAGS, a differentiable framework for blind autofocusing PACT via speed-of-sound-adaptive Gaussian splatting. PAGS represents the initial pressure field with sparse Gaussian photoacoustic (PA) sources and replaces explicit medium recovery with a compact anisotropic path-averaged SoS (ASoS) field parameterized by spherical harmonic probes. This latent propagation field directly controls source-to-transducer arrival-time alignment, while an analytic Gaussian acoustic projection maps the source representation to transducer signals efficiently. The resulting closed-loop signal-domain optimization jointly updates the Gaussian PA source parameters and the ASoS field from measured data, without calibrated SoS priors. Experiments on simulated and physical phantom data demonstrate improved reconstruction sharpness under heterogeneous acoustic media, robustness to sparse-view sampling, and computational benefits from the analytic Gaussian projection.
- Abstract（参考訳）: 光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光吸収コントラストと音響検出を組み合わせた高分解能深部イメージングである。
持続的な課題は、未知の音速(SoS)の不均一性が飛行時間を変化させることであり、再構成が一様 SoS を前提とすると、破滅的なアーティファクトが発生することである。
既存のSoS適応方式は、校正された音の先行値に依存するか、高密度な物理媒体モデルを最適化する。
我々は,音速適応型ガウススプラッティングによるPACTの視覚的自己焦点化のための差別化可能なフレームワークであるPAGSを提案する。
PAGSは疎ガウス光音響(PA)源で初期圧力場を表現し、球面高調波プローブによってパラメータ化されたコンパクトな異方性パス平均SOS(ASoS)場に置き換える。
この潜在伝搬場は、ソース・トゥ・トランスデューサの到着時刻アライメントを直接制御し、解析的なガウス音響投影はソース表現をトランスデューサ信号に効率的にマッピングする。
得られた閉ループ信号領域最適化は、測定データからガウスPAソースパラメータとASoSフィールドをキャリブレーションせずに共同で更新する。
シミュレーションおよび物理ファントムデータを用いた実験により、異種音響媒体による再構成シャープネスの改善、スパースビューサンプリングへの堅牢性、解析ガウス射影による計算的利点が示された。
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