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Frequency domain, photoacoustic tomography with sparse frequency samples

机译:频域,具有稀疏频率样本的光声层析成像

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摘要

Photoacoustic imaging provides a high resolution imaging solution for biological tissues. In this paper, we consider recovering the z-averaged spatial distribution using a cylindrical array of sensors long in the z-direction. This configuration can be applied for breast imaging. In previous frequency domain algorithms there is no way to determine the optimum, minimum number of frequency samples required. We propose a novel frequency domain algorithm which uses a minimum number of frequency samples for image reconstruction. Further, we propose a method to calculate this minimum number of frequency samples. Provided there is no aliasing our proposed method, using a reduced number of frequency samples, provides similar results to previous frequency reconstruction methods.
机译:光声成像为生物组织提供了高分辨率的成像解决方案。在本文中,我们考虑使用在z方向上较长的圆柱形传感器阵列恢复z平均空间分布。该配置可以应用于乳房成像。在先前的频域算法中,无法确定所需的最佳,最小数量的频率样本。我们提出了一种新颖的频域算法,该算法使用最少数量的频率样本进行图像重建。此外,我们提出了一种方法来计算此最小数量的频率样本。在不减少混叠的情况下,我们提出的方法(使用减少的频率样本数量)可提供与以前的频率重建方法相似的结果。

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