基于神经表示的稀疏视角信号域光学相干断层扫描重建方法
图像与视频处理
2024-06-26 v1
摘要
光学相干断层扫描是一种融合声学和光学成像优势的生物医学技术。然而，对于传统图像重建方法，在稀疏采样条件下会明显影响图像质量。本文提出了一种基于隐式神经表示的稀疏重建模型方法，用于提高稀疏数据重建图像的质量。具体而言，将初始声学压力分布建模为空间坐标的连续函数，并由多层感知器（MLP）参数化。多层感知器的权重通过自监督方式训练确定。我们还采用总变异正则化项来提供先验知识。我们对照了一些消融研究，结果表明该方法在仿真和实验数据上均优于现有方法。在稀疏采样条件下，该方法有效抑制了伪影，避免了病弱问题，重建出信噪比和对比度噪声比更高的图像。这种针对稀疏数据的高质量结果，使该方法有望进一步降低光学相干断层扫描系统的硬件成本。
引用
@article{arxiv.2406.17578,
title = {Sparse-view Signal-domain Photoacoustic Tomography Reconstruction Method Based on Neural Representation},
author = {Bowei Yao and Yi Zeng and Haizhao Dai and Qing Wu and Youshen Xiao and Fei Gao and Yuyao Zhang and Jingyi Yu and Xiran Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17578},
year = {2024}
}