光学学报, 2018, 38 (11): 1117002, 网络出版: 2019-05-09   

基于字典学习的稀疏角度采样光声信号重建 下载: 881次

Reconstruction for Sparse-View Sampling Photoacoustic Signals Based on Dictionary Learning
作者单位
南开大学电子信息与光学工程学院现代光学研究所, 天津 300350
图 & 表

图 1. (a)字典学习算法流程;(b)基于字典学习的光声信号重建算法流程

Fig. 1. Flow charts of (a) dictionary learning algorithm and (b) photoacoustic signal reconstruction algorithm based on dictionary learning

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图 2. 模拟区域结构

Fig. 2. Schematic of simulation

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图 3. (a)模拟出的光声数据;(b)图3(a)中白线处的信号

Fig. 3. (a) Simulated photoacoustic data; (b) signal at where marked with white line in Fig. 3 (a)

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图 4. (a)初始随机字典;(b)从样本集中学习得到的字典

Fig. 4. (a) Initial random dictionary; (b) learned dictionary from sample set

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图 5. (a)原始图像;(b) 160个采样点下的光声重建图像;(c) 40个采样点下的光声重建图像;(d) 40个采样点下基于所提算法的光声重建图像

Fig. 5. (a) Original image; (b) photoacoustic image reconstructed by measurement with 160 detector locations; (c) photoacoustic image reconstructed by measurement with 40 detector locations; (d) photoacoustic image reconstructed by measurement with 40 detector locations based on proposed algorithm in this paper

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表 1算法实现中选取的关键参数

Table1. Selected key parameters in algorithm implementation

Regularization parameter λ in formula (8)Number of atoms KDimension of atoms NSparsity level L0
0.9256644

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表 2不同采样点数和信噪比下不同算法的峰值信噪比与结构相似度

Table2. PSNR and SSIM obtained with different algorithms under the conditions of different sampled points and SNRs

Sampled pointSignal-noise-ratio /dBPSNR/SSIM
Original dataInterpolationProposed algorithmin this paper
404014.4484/0.113620.7743/0.575522.7456/0.6081
403014.4287/0.109320.7400/0.548422.6500/0.5682
402014.4207/0.088020.4837/0.374122.4436/0.4147
804018.5194/0.304524.0592/0.721627.6553/0.7314
803018.5218/0.295223.9550/0.654327.6764/0.6868
802018.6458/0.219723.1549/0.392426.4749/0.4894

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黄凯, 陈平, 刘伟伟, 林列. 基于字典学习的稀疏角度采样光声信号重建[J]. 光学学报, 2018, 38(11): 1117002. Kai Huang, Ping Chen, Weiwei Liu, Lie Lin. Reconstruction for Sparse-View Sampling Photoacoustic Signals Based on Dictionary Learning[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(11): 1117002.

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