A Novel Dictionary-Based Image Reconstruction for Photoacoustic Computed Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the major concerns in photoacoustic computed tomography (PACT) is obtaining a high-quality image using the minimum number of ultrasound transducers/view angles. This issue is of importance when a cost-effective PACT system is needed. On the other hand, analytical reconstruction algorithms such as back projection (BP) and time reversal, when a limited number of view angles is used, cause artifacts in the reconstructed image. Iterative algorithms provide a higher image quality, compared to BP, due to a model used for image reconstruction. The performance of the model can be further improved using the sparsity concept. In this paper, we propose using a novel sparse dictionary to capture important features of the photoacoustic signal and eliminate the artifacts while few transducers is used. Our dictionary is an optimum combination of Wavelet Transform (WT), Discrete Cosine Transform (DCT), and Total Variation (TV). We utilize two quality assessment metrics including peak signal-to-noise ratio and edge preservation index to quantitatively evaluate the reconstructed images. The results show that the proposed method can generate high-quality images having fewer artifacts and preserved edges, when fewer view angles are used for reconstruction in PACT.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle