Improvement of optoacoustic angiographic images using one-dimensional deconvolution with adaptive real-time self-calibration

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This work introduces a method of one-dimensional deconvolution with Tikhonov regularization for enhancing three-dimensional optoacoustic images in vivo. The method employs adaptive self-calibration to eliminate frequency-dependent distortions associated with ultrasound propagation and detection. By adapting to the inhomogeneous frequency characteristics of the examined medium, the method eliminates the need for additional calibration experiments. The processing time for three-dimensional optoacoustic data of size 200x200x100 voxels is less than 5 ms, facilitating the real-time enhancement of angiographic images and improving the effective spatial resolution by more than 50%.

About the authors

E. M. Timanin

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: eugene@appl.sci-nnov.ru
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

I. S. Mikhailova

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

I. I. Fiks

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

A. A. Kurnikov

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

A. V. Kovalchuk

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

A. G. Orlova

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

O. A. Ugarova

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

M. Frenz

Institute of Applied Physics, University of Bern, Bern, 53012 Switzerland

Email: pavel.subochev@gmail.com
Switzerland, 53012, Bern

M. Jaeger

Institute of Applied Physics, University of Bern, Bern, 53012 Switzerland

Email: pavel.subochev@gmail.com
Switzerland, 53012, Bern

P. V. Subochev

Institute of Applied Physics, Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, 603155 Russia

Author for correspondence.
Email: pavel.subochev@gmail.com
Россия, 603155, Нижний Новгород, ул. Ульянова 46

References

  1. Proskurnin M.A, Khabibullin V.R., Usoltseva L.O., Vyrko E.A., MikheevI.V., Volkov D.S. Photothermal and optoacoustic spectroscopy: state of the art and prospects // Physics-Uspekhi. 2022. V. 65. № 3. P. 270–312.
  2. Егерев С.В., Симановский Я.О. Оптоакустика неоднородных биомедицинских сред: конкуренция механизмов и перспективы применения (обзор) // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 1. С. 96–116.
  3. Attia A.B.E., Balasundaram G., Moothanchery M., Dinish U.S., Bi R., Ntziachristos V., Olivo M. A review of clinical photoacoustic imaging: Current and future trends // Photoacoustics. 2019. V. 16. P. 100–144.
  4. Deán-Ben X.L., Razansky D. Optoacoustic imaging of the skin // Experimental dermatology. 2021. V. 30. № 11. P. 1598–1609.
  5. Хохлова Т.Д., Пеливанов И.М., Карабутов А.А. Методы оптикоакустической диагностики биотканей // Акуст. журн. 2009. Т. 55. № 4–5. С. 672–683.
  6. Lin L., Wang L.V. The emerging role of photoacoustic imaging in clinical oncology // Nature Reviews Clinical Oncology. 2022. V. 19. № 6. P. 365–384.
  7. Jeon S., Kim J., Lee D., Baik J.W., Kim C. Review on practical photoacoustic microscopy // Photoacoustics. 2019. V. 15. P. 100–141.
  8. Gröhl J., Dreher K.K., Schellenberg M., Rix T., Holzwarth N., Vieten P., Ayala L., Bohndiek S.E., Seitel A., Maier-Hein L. SIMPA: an open-source toolkit for simulation and image processing for photonics and acoustics // J. Biomed. Opt. 2022. V. 27. № 8. P. 083010 (1–21).
  9. Cox B.T., Laufer J.G., Beard P.C., Arridge S.R. Quantitative spectroscopic photoacoustic imaging: a review // J. Biomed. Opt. 2012. V. 17. № 6. P. 061202 (1–22).
  10. Rosenthal A., Ntziachristos V., Razansky D. Acoustic inversion in optoacoustic tomography: A review // Current Medical Imaging. 2013. V. 9. № 4. P. 318–336.
  11. Treeby B.E., Cox B.T. k-Wave: MATLAB toolbox for the simulation and reconstruction of photoacoustic wave fields // J. of Biomedical Optics. 2010. V. 15. № 2. P. 021314 (1–12).
  12. Perekatova V.V., Fiks I.I., Subochev P.V. Image correction in optoacoustic microscopy. Numerical simulation // Radiophysicsand Quantum Electronics. 2014. V. 57. № 1. P. 67–79.
  13. Chowdhury K.B., Prakash J., Karlas A., Justel D., Ntziachristos V. A synthetic total impulse response characterization method for correction of hand-held optoacoustic images // IEEE Trans. on medical imaging. 2020. V. 39. № 10. P. 3218–3230.
  14. Hirsch L., Gonzalez M.G., Rey Vega L. On the robustness of model-based algorithms for photoacoustic tomography: comparison between time and frequency domains // Review of Scientific Instruments. 2021. V. 92. № 11. P. 114901 (1–9).
  15. Li W., Hofmann U.A.T., Rebling J., Zhou Q., Chen Z., Ozbek A., Gong Y., Subochev P., Razansky D., Deán-Ben X.L. Broadband model based optoacoustic mesoscopy enables deep tissue imaging beyond the acoustic diffraction limit // Laser & Photonics Reviews. 2022. V. 16. № 5. P. 2100381 (1–11).
  16. Ультразвук в медицине. Физические основы применения / Под. ред. Хилла К., Бэмбера Дж., тер Хаар Г. Пер. с англ. под ред. Гаврилова Л.В., Хохловой В.А., Сапожникова О.А. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 544 с. ISBN 978-5-9221-0894-2.
  17. Jin H., Liu S., Zhang R., Zheng Z., Zheng Y. Attenuation compensation for high-frequency acoustic-resolution photoacoustic imaging // 2020 IEEE Int. Symp. on Circuits and Systems (ISCAS). IEEE, 2020. P. 1–5.
  18. Awasthi N., Jain G., Kalva S.K., Pramanik M., Yalavarthy P.K. Deep neural network-based sinogram super-resolution and bandwidth enhancement for limited-data photoacoustic tomography // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control. 2020. V. 67. № 12. P. 2660–2673.
  19. Kim M.W., Jeng G.-S., Pelivanov I., O’Donnell M. Deep-learning image reconstruction for real-time photoacoustic system // IEEE Trans. on medical imaging. 2020. V. 39. № 11. P. 3379–3390.
  20. Yang C., Jiao Y., Jian X., Cui Y. Image deconvolution with hybrid reweighted adaptive total variation (HRATV) for optoacoustic tomography // Photonics. MDPI, 2021. V. 8. № 2. P. 25(1–20).
  21. Wang J., Zhang C., Wang Y. A photoacoustic imaging reconstruction method based on directional total variation with adaptive directivity // Biomedical engineering online. 2017. V. 16. № 1. P. 1–30.
  22. Cai D., Li Z., Chen S.L. In vivo deconvolution acoustic-resolution photoacoustic microscopy in three dimensions // Biomedical Optics Express. 2016. V. 7. P. 369–380.
  23. van de Sompel D., Sasportas L.S., Jokerst J.V., Gambhir S.S. Comparison of deconvolution filters for photoacoustic tomography // PLoS ONE. 2016. V. 11. P. 0152597 (1–28).
  24. Warbal P., Saha R.K. Performance comparison of commonly used photoacoustic tomography reconstruction algorithms under various blurring conditions // J. Modern Optics. 2022. V. 69. № 9. P. 487–501.
  25. Hofmann U.A.T., Li W., Deán-Ben X.L., Subochev P., Estrada H., Razansky D. Enhancing optoacoustic mesoscopy through calibration-based iterative reconstruction // Photoacoustics. 2022. V. 28. P. 100405 (1–8).
  26. Kurnikov A.A., Pavlova K.G., Orlova A.G., Khilov A.V., Perekatova V.V., Kovalchuk A.V., Subochev P.V. Broadband (100 kHz–100 MHz) ultrasound PVDF detectors for raster-scan optoacoustic angiography with acoustic resolution // Quantum Electronics. 2021. V. 51. № 5. P. 383–388.
  27. https://github.com/photoacousticsRU/TRDeconv

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (305KB)
3.

Download (590KB)
4.

Download (147KB)
5.

Download (1MB)
6.

Download (1MB)
7.

Download (88KB)

Copyright (c) 2023 Е.М. Тиманин, И.С. Михайлова, И.И. Фикс, А.А. Курников, А.В. Ковальчук, А.Г. Орлова, О.А. Угарова, M. Frenz, M. Jaeger, П.В. Субочев

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».