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基于神经网络的高速体积动态光学相干断层扫描

Neural-network based high-speed volumetric dynamic optical coherence tomography

Yusong Liu, Ibrahim Abd El-Sadek, Rion Morishita, Shuichi Makita, Tomoko Mori, Atsuko Furukawa, Satoshi Matsusaka, Yoshiaki Yasuno

AI总结:

本研究提出一种基于深度学习的动态OCT方法,仅用四帧图像生成高质量LIV图像,并通过定制损失函数提高准确性,实现6.55秒/体积的快速体积成像。

摘要:

我们展示了一种基于深度学习神经网络(NN)的动态光学相干断层扫描(DOCT)方法,该方法仅从四帧OCT图像即可生成高质量的对数强度方差(LIV)DOCT图像。针对肿瘤球体样本,使用定制的损失函数——加权平均绝对误差——对NN模型进行训练。该损失函数使得LIV图像生成具有高度准确性。通过主观图像观察和基于图像的指标的统计分析,检验了生成的LIV图像与使用32帧OCT图像生成的真实LIV图像之间的保真度。使用这种基于NN的方法,实现了采集时间为6.55秒/体积的快速体积DOCT成像。

英文摘要:

Wedemonstratedeep-learningneuralnetwork(NN)-baseddynamicopticalcoherence tomography (DOCT), which generates high-quality logarithmic-intensity-variance (LIV) DOCT images from only four OCT frames. The NN model is trained for tumor spheroid samples using a customized loss function: the weighted mean absolute error. This loss function enables highly accurate LIV image generation. The fidelity of the generated LIV images to the ground truth LIV images generated using 32 OCT frames is examined via subjective image observation and statistical analysis of image-based metrics. Fast volumetric DOCT imaging with an acquisition time of 6.55 s/volume is demonstrated using this NN-based method.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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