Blanket illumination vs scanned-mosaicking imaging schemes for wide-area photoacoustic tomography
Notice bibliographique
Résumé
We compare scanned-mosaicking and blanket illumination schemes for wide-field photoacoustic tomography with potential applications to breast imaging. For each illumination, a locally high-SNR image patch is reconstructed then mosaicked with image patches from other illuminations. Because the beam is not diffused over the entire area, the fluence of the beam can be maximized, therefore maximizing the signal generated. Moreover, the imaging can potentially still be done fast enough within a breath-hold. A Monte Carlo simulation as a function of beam-spot size and depth is performed to quantify this signal gain. We experimentally test both schemes using a 256-element Imasonic ring array on a tissue-mimicking phantom. We were able to verify the simulated signal gain of 2.9x under 0.5 cm of tissue with the experimental data, and measured the signal gain decrease expected when imaging deeper into the tissue. We also measured the effectiveness of averaging the diffused beam versus the scanned-mosaicking approach, and observed that for the same scan times and limited laser power output, scanned-mosaicking was able to produce a higher SNR than the blanket illumination approach. We have shown that this technique will allow wide-area PAT to utilize the maximum SNR available from any system while minimizing the number of acquisitions to reach this SNR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».