Fast analysis of multiple exposure speckle data to provide relative blood flow maps using convolutional neural networks
Notice bibliographique
Résumé
Laser Speckle Contrast Imaging is a well-established technique able to produce relative blood flow maps contactless and without using dyes. It relies on the statistical analysis of dynamic speckle images, observed when a coherent light is used to illuminate a medium that contains moving scatterers. The local speckle contrast is related to the movements of the scatterers. Multiple exposure speckle imaging (MESI) is a variant of the technique that takes advantage of multiple exposure data to retrieve more quantitative flow maps by accounting for the unwanted and superimposed contribution of static scatterers. Yet, in MESI, a model is adjusted pixelwise to the experimental data requiring long computation times and an a priori guess on the flow regimes. These issues hindered so far, the translation of MESI to clinical applications though some studies have already demonstrated its potential. Here we propose an alternative method based on Convolutional Neural Networks to analyze MESI data. The proposed CNN architecture has been trained and validated using experimental data acquired on calibrated microfluidics flow phantoms. Then, the trained network was applied to analyze MESI data acquired in vivo in mice brain. In addition to be model-bias-free, we have found that the CNN approach infers flow maps much faster than the classical pixelwise regression approach. This new approach is promising for the clinical translation of MESI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».