Deconvolution based photoacoustic reconstruction with sparsity regularization
Notice bibliographique
Résumé
In most photoacoustic tomography (PAT) reconstruction approaches, it is assumed that the receiving transducers have omnidirectional response and can fully surround the region of interest. These assumptions are not satisfied in practice. To deal with these limitations, we present a novel deconvolution based photoacoustic reconstruction with sparsity regularization (DPARS) technique. The DPARS algorithm is a semi-analytical reconstruction approach in which the projections of the absorber distribution derived from a deconvolution-based method are computed and used to generate a large linear system of equations. In these projections, computed over limited viewing angles, the directivity effect of the transducer is taken into account. The distribution of absorbers is computed using a sparse representation of absorber coefficients obtained from the discrete cosine transform. This sparse representation helps improve the numerical conditioning of the system of equations and reduces the computation time of the deconvolution-based approach by one order of magnitude relative to Tikhonov regularization. The algorithm has been tested in simulations, and using two-dimensional and three-dimensional experimental data obtained with a conventional ultrasound transducer. The results show that DPARS, when evaluated using contrast-to-noise ratio and root-mean-square errors, outperforms the conventional delay-and-sum (DAS) reconstruction method.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».