基于物理启发性正则化的少数据光声断层成像重建
图像与视频处理
2020-12-29 v2
摘要
我们提出了一种基于模型的光声断层成像(PAT)图像重建方法，该方法引入了一种新颖的正则化形式，并证明了其能够从显著缩减的数据集中恢复出高质量图像的能力。该正则化针对典型PAT图像的物理结构而构建。我们通过将二阶导与强度结合成非凸形式来构造它，以利用我们所观察到的PAT图像的一种结构特性：在PAT图像中，高强度与高二阶导具有联合稀疏性。此处所构造的正则化具体形式是对荧光图像复原中所提出形式的一种修正。该正则化与数据保真代价相结合，所需图像作为该代价的最小化子获得。由于该正则化为非凸，最小化方法的效率对于获得无伪影重建结果至关重要。我们开发了一种定制的最小化方法以高效处理这一非凸最小化问题。此外，由于非凸最小化需要大量迭代，且数据保真项中的PAT前向模型必须在迭代中应用，我们提出了一种计算结构以高效实现该前向模型并降低内存需求。我们在模拟与实测数据集上评估了所提方法，并与一种基于著名快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的近期重建方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.1908.02313,
title = {Photo-acoustic tomographic image reconstruction from reduced data using physically inspired regularization},
author = {Nadaparambil Aravindakshan Rejesh and Sandeep Kumar Kalva and Manojit Pramanik and Muthuvel Arigovindan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02313},
year = {2020}
}
备注
This manuscript has been published in Journal of Instrumentation