| 研究課題/領域番号 |
21J13438
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
LIAO WEIHANG 東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-28 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
2022年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | photo-acoustic image / data restoration / data compression / Photo-acoustic image / Hyper-spectral PA / Restoration |
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| 研究開始時の研究の概要 |
HyperSpectral PhotoAcoustic (HSPA) is an bi-modal imaging technology that is promising in comprehensive applications. However, HSPA devices tend to suffer from long acquisition time and complex noise. It is therefore critical to research HSPA restoration from an incomplete and noisy observation.
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| 研究実績の概要 |
まず、私たちは異なる材料における信頼性のバラエティとノイズメカニズムを深く研究することにより、HSPA信頼性解析を改良しました。したがって、私たちは復元フレームワークの性能を向上させ、CVPR-2021に掲載されたプロトタイプの復元精度を向上させました。また、実際の患者データセットでの広範な実験を実施し、会議論文をジャーナルバージョンに拡張しました。
次に、PAデータボリュームの問題を考慮しました。そのため、次のようにフレームワークを拡張しました。i）PA信頼性のバラエティを分析し、データ相関をキャプチャするグラフモデルを組み込みました。ii）データ取得時間を加速するためにサンプル位置の数を減らしました。iii）不完全な観測を直接圧縮して、データのストレージと転送の圧力を軽減しました。iv）復元を実行して、完全なグリッド、高品質のPAデータを復元しました。
第三に、従来の圧縮方式（例：JPEG、HEVCなど）では圧縮が困難な不完全なPAデータのためのグラフベースの圧縮アルゴリズムを提案しました。提案手法には3つの異なる圧縮方法が含まれており、信頼性に基づくレート・歪み最適化技術を使用し、異なる信頼性レベルでPAデータを適応的に圧縮することができます。また、グラフラプラシアンの固有値に基づく量子化スキームを提案し、圧縮効率をさらに向上させました。
最後に、客観的評価と主観的評価（医師と一緒に）を実施しました。医師の検査を通じて、私たちのフレームワークは、実際の診断に必要な品質要件を満足できる可視化結果を提供できることが分かりました。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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