Singular value decomposition analysis of a photoacoustic imaging system and 3D imaging at 07 FPS
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging is a non-ionizing imaging modality that provides contrast consistent with optical imaging techniques while the resolution and penetration depth is similar to ultrasound techniques. In a previous publication [Opt. Express 18, 11406 (2010)], a technique was introduced to experimentally acquire the imaging operator for a photoacoustic imaging system. While this was an important foundation for future work, we have recently improved the experimental procedure allowing for a more densely populated imaging operator to be acquired. Subsets of the imaging operator were produced by varying the transducer count as well as the measurement space temporal sampling rate. Examination of the matrix rank and the effect of contributing object space singular vectors to image reconstruction were performed. For a PAI system collecting only limited data projections, matrix rank increased linearly with transducer count and measurement space temporal sampling rate. Image reconstruction using a regularized pseudoinverse of the imaging operator was performed on photoacoustic signals from a point source, line source, and an array of point sources derived from the imaging operator. As expected, image quality increased for each object with increasing transducer count and measurement space temporal sampling rate. Using the same approach, but on experimentally sampled photoacoustic signals from a moving point-like source, acquisition, data transfer, reconstruction and image display took 1.4 s using one laser pulse per 3D frame. With relatively simple hardware improvements to data transfer and computation speed, our current imaging results imply that acquisition and display of 3D photoacoustic images at laser repetition rates of 10Hz is easily achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».