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基于字典学习的稀疏角度采样光声信号重建  
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【英文篇名】 Reconstruction for Sparse-View Sampling Photoacoustic Signals Based on Dictionary Learning
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【作者】 黄凯; 陈平; 刘伟伟; 林列;
【英文作者】 Huang Kai; Chen Ping; Liu Weiwei; Lin Lie; Institute of Modern Optics; College of Electronic Information and Optical Engineering; Nankai University;
【作者单位】 南开大学电子信息与光学工程学院现代光学研究所;
【文献出处】 光学学报 , Acta Optica Sinica, 编辑部邮箱 2018年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 生物光学; 光声成像; 字典学习; 重建图像; 稀疏表示; 稳健性;
【英文关键词】 biotechnology; photoacoustic imaging; dictionary learning; reconstruction image; sparse representation; robustness;
【摘要】 光声成像兼具光学成像的高对比度和超声成像对深层组织的高分辨率等优点,在生物医学成像领域具有巨大的潜力,而且发展十分迅速;光声成像通过在多个角度进行光声信号的采集,可以获得生物组织的二维或三维光学吸收分布图像;但实际的光声成像往往因硬件条件和成像时间的制约而难以采集角度足够多的光声信号;在信号采样不足的情况下,光声图像的重建质量会严重下降,出现大量伪迹。针对该问题,提出了一种基于字典学习与稀疏表示的恢复重建算法,采用该算法对光声信号进行预处理,并进行仿真实验。结果表明:与不经过光声信号超分辨率重建的时间反演法图像重建结果相比,经所提算法处理后的光声重建图像的伪迹显著减少,细节更加清晰,峰值信噪比提高了8 dB左右;不同信噪比下的仿真实验验证了所提出算法具有良好的稳健性。
【英文摘要】 Photoacoustic imaging has great potential in the field of biomedical imaging because it is a beneficial combination of the high contrast of pure optical imaging and the high resolution of ultrasound imaging for deep-tissue. By acquiring the photoacoustic signals at multiple locations, we can obtain a two-dimensional or three-dimensional optical absorption distribution image of the biological tissue. However, it is difficult for actual photoacoustic imaging to acquire the photoacoustic signals with enough de...
【基金】 天津市科技支撑重点项目(15ZCZDGX00250,08ZCKFGX09400); 发光学及应用国家重点实验室开放基金
【更新日期】 2018-12-25
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1 引 言 光声成像作为一种新型的无损医学成像技术,近年来在国内外受到了广泛关注[1-3]。在脉冲激光的照射下,生物组织吸收光能之后由于热弹性效应会产生压力,进而释放出声波,这种现象即为光声效应。光声成像技术通过超声换能器探测光声效应产生的声波信号,反演光吸收的强弱分

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