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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Medical Imaging >Multiscale Multispectral Optoacoustic Tomography by a Stationary Wavelet Transform Prior to Unmixing
【24h】

Multiscale Multispectral Optoacoustic Tomography by a Stationary Wavelet Transform Prior to Unmixing

机译：分解前的固定小波变换进行多尺度多谱光声层析成像。

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Multispectral optoacoustic tomography (MSOT) utilizes broadband ultrasound detection for imaging biologically-relevant optical absorption features at a range of scales. Due to the multiscale and multispectral features of the technology, MSOT comes with distinct requirements in implementation and data analysis. In this work, we investigate the interplay between scale, which depends on ultrasonic detection frequency, and optical multispectral spectral analysis, two dimensions that are unique to MSOT and represent a previously unexplored challenge. We show that ultrasound frequency-dependent artifacts suppress multispectral features and complicate spectral analysis. In response, we employ a wavelet decomposition to perform spectral unmixing on a per-scale basis (or per ultrasound frequency band) and showcase imaging of fine-scale features otherwise hidden by low frequency components. We explain the proposed algorithm by means of simple simulations and demonstrate improved performance in imaging data of blood vessels in human subjects.
机译：多光谱光声层析成像（MSOT）利用宽带超声检测技术在一定范围内对生物学相关的光吸收特征进行成像。由于该技术具有多尺度和多光谱特性，因此MSOT在实施和数据分析方面有不同的要求。在这项工作中，我们研究了取决于超声波检测频率的标度和光学多光谱光谱分析之间的相互影响，这是MSOT特有的两个维度，代表了以前未曾探索的挑战。我们表明，超声频率相关的伪影会抑制多光谱特征并使频谱分析复杂化。作为响应，我们采用小波分解在每个尺度（或每个超声频带）上执行频谱分解，并展示由低频分量隐藏的精细尺度特征的成像。我们通过简单的模拟解释了提出的算法，并演示了在人类受试者的血管成像数据中的改进性能。

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