SPADE: Spectroscopic Photoacoustic Denoising using an Analytical and Data-free Enhancement Framework

要約

分光光音響 (sPA) イメージングでは、複数の波長を使用して、発色団をその固有の光吸収スペクトルに基づいて区別します。
この技術は、血管マッピング、腫瘍検出、治療モニタリングなどの分野で広く応用されています。
ただし、sPA イメージングは​​ノイズの影響を非常に受けやすいため、信号対雑音比 (SNR) が低下し、画質が低下します。
フレーム平均化などの従来のノイズ除去技術は、SNR の向上には効果的ですが、フレーム レートが低下するため、ダイナミック イメージング シナリオでは実用的ではない場合があります。
学習ベースのアプローチや分析アルゴリズムなどの高度な手法は有望であることが実証されていますが、多くの場合、広範なトレーニング データとパラメータ調整が必要となり、リアルタイムの臨床使用への適応性が制限されます。
この研究では、sPA 画像のノイズを除去するためのチューニング不要の分析およびデータフリーの拡張 (SPADE) フレームワークを使用した sPA ノイズ除去を提案します。
このフレームワークは、データフリーの学習ベースの手法と効率的な BM3D ベースの分析アプローチを統合すると同時に、スペクトルの線形性を維持し、ノイズを低減し、機能情報が確実に維持されるようにします。
SPADE フレームワークは、シミュレーション、ファントム、ex vivo、および in vivo 実験を通じて検証されました。
結果は、SPADE が SNR を改善し、スペクトル情報を保存し、特に困難なイメージング条件において従来の方法を上回る性能を発揮することを実証しました。
SPADE は、ノイズ低減とスペクトル保存が重要な臨床用途において、sPA イメージング品質を向上させるための有望なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Spectroscopic photoacoustic (sPA) imaging uses multiple wavelengths to differentiate chromophores based on their unique optical absorption spectra. This technique has been widely applied in areas such as vascular mapping, tumor detection, and therapeutic monitoring. However, sPA imaging is highly susceptible to noise, leading to poor signal-to-noise ratio (SNR) and compromised image quality. Traditional denoising techniques like frame averaging, though effective in improving SNR, can be impractical for dynamic imaging scenarios due to reduced frame rates. Advanced methods, including learning-based approaches and analytical algorithms, have demonstrated promise but often require extensive training data and parameter tuning, limiting their adaptability for real-time clinical use. In this work, we propose a sPA denoising using a tuning-free analytical and data-free enhancement (SPADE) framework for denoising sPA images. This framework integrates a data-free learning-based method with an efficient BM3D-based analytical approach while preserves spectral linearity, providing noise reduction and ensuring that functional information is maintained. The SPADE framework was validated through simulation, phantom, ex vivo, and in vivo experiments. Results demonstrated that SPADE improved SNR and preserved spectral information, outperforming conventional methods, especially in challenging imaging conditions. SPADE presents a promising solution for enhancing sPA imaging quality in clinical applications where noise reduction and spectral preservation are critical.

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