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

E. M. Timanin; Тиманин Е. М.; I. S. Mikhailova; Михайлова И. С.; I. I. Fiks; Фикс И. И.; A. A. Kurnikov; Курников А. А.; A. V. Kovalchuk; Ковальчук А. В.; A. G. Orlova; Орлова А. Г.; O. A. Ugarova; Угарова О. А.; M. Frenz; Frenz M.; M. Jaeger; Jaeger M.; P. V. Subochev; Субочев П. В.

doi:10.31857/S0320791923600750

Улучшение оптоакустических изображений биотканей методом одномерной обратной свертки с адаптивной самокалибровкой в реальном времени

Авторы: Тиманин Е.М.¹, Михайлова И.С.¹, Фикс И.И.¹, Курников А.А.¹, Ковальчук А.В.¹, Орлова А.Г.¹, Угарова О.А.¹, Frenz M.², Jaeger M.², Субочев П.В.¹
Учреждения:
1. Институт прикладной физики РАН
2. Institute of Applied Physics, University of Bern, Sidlerstrasse
Выпуск: Том 69, № 6 (2023)
Страницы: 800-807
Раздел: АКУСТИКА ЖИВЫХ СИСТЕМ. БИОМЕДИЦИНСКАЯ АКУСТИКА
URL: https://journals.rcsi.science/0320-7919/article/view/233408
DOI: https://doi.org/10.31857/S0320791923600750
EDN: https://elibrary.ru/CPLOMZ
ID: 233408

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Только для подписчиков

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Предложен метод одномерной деконволюции с использованием регуляризации Тихонова для улучшения трехмерных оптоакустических изображений in vivo. Метод использует адаптивную самокалибровку для устранения частотно-зависимых искажений, связанных с распространением и регистрацией ультразвука. Адаптируясь к неоднородным частотным характеристикам исследуемой среды, метод не требует дополнительных калибровочных экспериментов. Время обработки трехмерных оптоакустических данных размером 200 × 200 × 100 вокселей составляет менее 5 мс, позволяя улучшать ангиографические изображения в режиме реального времени и повышать эффективное пространственное разрешение на более чем 50%.

Ключевые слова

оптоакустическая визуализация, улучшение изображений, метод обратной свертки, Тихоновская регуляризация

Список литературы

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.
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.
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.
Deán-Ben X.L., Razansky D. Optoacoustic imaging of the skin // Experimental dermatology. 2021. V. 30. № 11. P. 1598–1609.
Хохлова Т.Д., Пеливанов И.М., Карабутов А.А. Методы оптикоакустической диагностики биотканей // Акуст. журн. 2009. Т. 55. № 4–5. С. 672–683.
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.
Jeon S., Kim J., Lee D., Baik J.W., Kim C. Review on practical photoacoustic microscopy // Photoacoustics. 2019. V. 15. P. 100–141.
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).
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).
Rosenthal A., Ntziachristos V., Razansky D. Acoustic inversion in optoacoustic tomography: A review // Current Medical Imaging. 2013. V. 9. № 4. P. 318–336.
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).
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.
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.
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).
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).
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.
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.
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.
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.
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).
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.
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.
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).
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.
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).
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.
https://github.com/photoacousticsRU/TRDeconv