Super-resolution photoacoustic imaging of sparse absorbers using L1-norm minimization (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Delay and sum beamformed acoustic-resolution photoacoustic images are limited in resolution by the wavelength of the received acoustic signal. We seek to improve on this resolution in the case when the received signal is known to be generated by only a few absorbers. When the absorbers to be imaged are known a priori to be sparse then the reconstruction problem can be stated as an optimization problem aiming to minimize the residual between model predictions and measured channel data and also an L1-norm-based metric of sparsity. In brief, the strategy aims to express experimentally observed curved wavefronts in channel data as a super-position of simulated point-spread functions with a constraint on sparsity. The approach is similar in spirit to recent super-resolution contrast ultrasound approaches but uses an L1-norm minimization strategy. We have applied this optimization strategy to photoacoustic beamforming in both simulation and experiment. Simulation was conducted using Field II, and an experimental measure of resolving power was obtained by imaging the cross section of two wires at successively smaller separations. Experimental channel data was acquired using a 21-MHz Visualsonics array transducers with a Verasonics Vantage ultrasound platform for data acquisition. Simulations indicate potential to beat the ultrasound diffraction limit by a factor of four or more while current experiments achieve a factor of two resolution improvement. A possible application of this approach is for providing increased resolution images of the microvasculature surrounding cancerous tumors. Ongoing work aims to investigate in vivo performance of the proposed sparsity-constrained super-resolution approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».