Abstract - Interventionella tillämpningar av fotoakustisk avbildning kräver vanligtvis visualisering av punktliknande mål, såsom små, cirkulära, tvärsnittsspetsar av nålar, katetrar, eller brachyterapi frön. När dessa punktliknande mål avbildas i närvaro av mycket ekogena strukturer, den resulterande fotoakustiska vågen skapar en reflex artefakt som kan visas som en sann signal. Vi föreslår att använda djupinlärning tekniker för att identifiera dessa typer av buller artefakter för avlägsnande i experimentella fotoakustiska data. För att uppnå detta mål tränades först ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att lokalisera och klassificera källor och artefakter i förbeamformade data simulerade med k-Wave. Simuleringar innehöll initialt en källa och en artefakt med olika medelstora ljudhastigheter och 2-D mål platser. Baserat på 3.468 testbilder uppnådde vi 100% framgång med att klassificera både källor och artefakter. Efter att ha lagt till buller för att bedöma potentiella prestanda i mer realistiska bildmiljöer uppnådde vi minst 98 % framgång för signal-till-brusförhållande (SNR) på −9dB eller mer, med en kraftig minskning av prestandan under −21dB kanal SNR. Vi utforskade sedan utbildning med flera källor och två typer av akustiska mottagare och uppnådde liknande framgång med att upptäcka punktkällor. Nätverk som utbildats med simulerade data överfördes sedan till experimentella vattenbad- och fantomdata med 100% respektive 96,67 % källklassificeringsnoggrannhet (särskilt när nätverk testades på djup som ingick under utbildningen). Motsvarande medelvärde ± en standardavvikelse för felet vid punktkällans placering var 0,40 ± 0,22 mm och 0,38 ± 0,25 mm för experimentdata från vattenbad respektive fantom, vilket ger en viss indikation på upplösningsgränserna för vårt nya CNN-baserade bildsystem. Vi visar slutligen att CNN-baserad information kan visas i en ny artefaktfri bildformat, vilket gör att vi effektivt ta bort reflektion artefakter från fotoakustiska bilder, vilket inte är möjligt med traditionell geometri-baserad strålformning.
Tekniker har utvecklats för att upptäcka de typer av buller artefakter för avlägsnande i experimentella data och analys REF.
Photoacoustic Source Detection and Reflection Artifact Removal Enabled by Deep Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}