Lebih sedikit energi, gambar PAM berkualitas lebih baik dengan pembelajaran mesin
Tech

Lebih sedikit energi, gambar PAM berkualitas lebih baik dengan pembelajaran mesin

Mikroskop fotoakustik (PAM) memungkinkan peneliti untuk melihat pembuluh terkecil di dalam tubuh, tetapi dapat menghasilkan beberapa sinyal atau suara yang tidak diinginkan. Sebuah tim peneliti di McKelvey School of Engineering di Washington University di St. Louis menemukan cara untuk secara signifikan mengurangi noise dan menjaga kualitas gambar sekaligus mengurangi energi laser yang dibutuhkan untuk menghasilkan gambar hingga 80%.

Song Hu, profesor teknik biomedis, dan anggota labnya merancang metode baru ini menggunakan teknik pemrosesan gambar berbasis pembelajaran mesin, yang disebut sparse coding, untuk menghilangkan noise dari gambar PAM tentang struktur pembuluh, saturasi oksigen, dan aliran darah di otak tikus. Hasil pekerjaan dipublikasikan secara online di IEEE Transactions on Medical Imaging.

Di sebelah kiri adalah gambar mikroskop fotoakustik low-fluence yang bising dari pembuluh darah. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, yang direpresentasikan sebagai jembatan, tim dapat membuat gambar denoise, yang digambarkan di sebelah kanan. Kredit gambar: Hu lab

Untuk memperoleh gambar seperti itu, para peneliti membutuhkan pengambilan sampel data yang padat, yang membutuhkan tingkat pengulangan pulsa laser yang tinggi yang dapat meningkatkan masalah keamanan. Mengurangi energi pulsa laser, bagaimanapun, menyebabkan penurunan kualitas gambar dan pengukuran oksigenasi dan aliran darah yang tidak akurat. Di situlah Zhuoying Wang, seorang mahasiswa doktoral di lab Hu dan penulis pertama makalah ini, membawa pengkodean yang jarang, sejenis pembelajaran mesin yang sering digunakan dalam pemrosesan gambar yang tidak memerlukan kebenaran dasar untuk dilatih, untuk meningkatkan citra. kualitas dan akurasi kuantitatif saat menggunakan dosis laser rendah.

Tim menerapkan teknik tersebut pada gambar konsentrasi hemoglobin darah, oksigenasi dan aliran di otak tikus pada tingkat energi normal dan berkurang. Pendekatan dua langkah mereka bekerja dengan sangat baik, secara signifikan mengurangi noise dan mencapai kualitas gambar serupa yang sebelumnya hanya mungkin dilakukan dengan energi laser lima kali lebih tinggi.

“Pada langkah pertama pendekatan kami, pengkodean yang jarang memisahkan sinyal vaskular dari kebisingan dalam pemindaian penampang yang diperoleh di lokasi jaringan yang berbeda, yang disebut pemindaian B, karena kebisingannya kurang jarang daripada sinyalnya,” kata Wang. “Kemudian kami menerapkan strategi pengkodean sparse yang sama pada gambar proyeksi yang dibentuk oleh pemindaian B yang dihilangkan pada langkah kedua untuk lebih menekan kebisingan latar belakang.”

Hu mengatakan sementara pembelajaran mesin sebelumnya telah digunakan untuk menghilangkan noise gambar fotoakustik, metode dua langkah mereka selangkah lebih maju.

“Pendekatan kami memungkinkan kami untuk menghilangkan kebisingan dan membiarkan sinyal tetap utuh,” kata Hu. “Ini tidak hanya memberikan visibilitas yang lebih tinggi dari kapal mikro tetapi juga mempertahankan presentasi sinyal untuk memberi kami kesempatan untuk melakukan pencitraan kuantitatif.”

Meskipun ini adalah demonstrasi awal dari apa yang dapat dilakukan oleh alat pembelajaran mesin ini, Hu mengatakan ini menunjukkan pentingnya alat komputasi canggih dalam pencitraan pada umumnya dan mikroskop fotoakustik pada khususnya.

“Pengurangan energi laser lima kali lipat menjanjikan, tetapi kami pikir kami dapat berbuat lebih banyak dengan kemajuan lanjutan, tidak hanya untuk mengurangi energi laser tetapi juga untuk meningkatkan resolusi temporal, atau seberapa cepat kami dapat mengambil gambar tanpa kehilangan energi. resolusi dan cakupan spasial,” katanya.

Sumber: Universitas Washington di St. Louis



Posted By : pengeluaran hk hari ini