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【2h】

Parameterized joint reconstruction of the initial pressure and sound speed distributions for photoacoustic computed tomography

机译：光声计算机断层扫描的初始压力和声速分布的参数化联合重建

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Accurate estimation of the initial pressure distribution in photoacoustic computed tomography (PACT) depends on knowledge of the sound speed distribution. However, the sound speed distribution is typically unknown. Further, the initial pressure and sound speed distributions cannot both, in general, be stably recovered from PACT measurements alone. In this work, a joint reconstruction (JR) method for the initial pressure distribution and a low-dimensional parameterized model of the sound speed distribution is proposed. By employing a priori information about the structure of the sound speed distribution, both the initial pressure and sound speed can be accurately recovered. The JR problem is solved by use of a proximal optimization method that allows constraints and non-smooth regularization functions for the initial pressure distribution. The gradients of the cost function with respect to the initial pressure and sound speed distributions are calculated by use of an adjoint state method that has the same per-iteration computational cost as calculating the gradient with respect to the initial pressure distribution alone. This approach is evaluated through 2D computer-simulation studies for a small animal imaging model and by application to experimental in vivo measurements of a mouse.
机译：对光声计算机断层扫描（PACT）中初始压力分布的准确估计取决于对声速分布的了解。但是，声速分布通常是未知的。此外，通常不能仅从PACT测量值中稳定地恢复初始压力分布和声速分布。在这项工作中，提出了一种用于初始压力分布的联合重构（JR）方法和声速分布的低维参数化模型。通过使用关于声速分布的结构的先验信息，可以准确地恢复初始压力和声速。通过使用一种近端优化方法解决了JR问题，该方法允许对初始压力分布使用约束和不平滑的正则化功能。通过使用伴随状态方法来计算成本函数相对于初始压力和声速分布的梯度，该伴随状态方法具有与单独计算相对于初始压力分布的梯度相同的每迭代计算成本。通过针对小型动物成像模型的2D计算机模拟研究并通过将其应用于小鼠的体内实验测量，对该方法进行了评估。

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