Menos energía, imágenes de microscopía fotoacústica de mejor calidad con aprendizaje automático
A la izquierda hay una imagen de microscopía fotoacústica ruidosa y de baja fluencia de los vasos sanguíneos. Mediante el uso del aprendizaje automático, representado como un puente, el equipo pudo crear una imagen sin ruido, que se muestra a la derecha. Crédito: laboratorio Hu.
La microscopía fotoacústica (PAM) permite a los investigadores ver los vasos más pequeños dentro de un cuerpo, pero puede generar algunas señales o ruidos no deseados. Un equipo de investigadores de la Escuela de Ingeniería McKelvey de la Universidad de Washington en St. Louis encontró una manera de reducir significativamente el ruido y mantener la calidad de la imagen al tiempo que reduce la energía láser necesaria para generar imágenes en un 80 %.
Song Hu, profesor asociado de ingeniería biomédica, y los miembros de su laboratorio idearon este nuevo método utilizando una técnica de procesamiento de imágenes basada en el aprendizaje automático, llamada codificación dispersa, para eliminar el ruido de las imágenes PAM de la estructura de los vasos, la saturación de oxígeno y flujo sanguíneo en el cerebro de un ratón. Los resultados del trabajo se publicaron en línea en IEEE Transactions on Medical Imaging.
Para adquirir tales imágenes, los investigadores necesitan una muestra densa de datos, lo que requiere una alta tasa de repetición de pulsos láser que puede plantear problemas de seguridad. Sin embargo, la reducción de la energía del pulso láser conduce a una calidad de imagen deteriorada y a una medición inexacta de la oxigenación y el flujo de la sangre. Ahí es donde Zhuoying Wang, estudiante de doctorado en el laboratorio de Hu y primer autor del artículo, aportó una codificación escasa, un tipo de aprendizaje automático que se usa a menudo en el procesamiento de imágenes que no necesita una verdad básica sobre la cual entrenar, para mejorar la imagen. calidad y precisión cuantitativa utilizando dosis bajas de láser.
El equipo aplicó la técnica a imágenes de concentración, oxigenación y flujo de hemoglobina en sangre en el cerebro de un ratón con niveles de energía normales y reducidos. Su enfoque de dos pasos funcionó muy bien, reduciendo significativamente el ruido y logrando una calidad de imagen similar que anteriormente solo era posible con una energía láser cinco veces mayor.
«En el primer paso de nuestro enfoque, la codificación escasa separó el señales vasculares del ruido en los escaneos transversales adquiridos en diferentes ubicaciones de tejido, llamados escaneos B, porque el ruido es menos escaso que las señales», dijo Wang. «Luego, aplicamos la misma estrategia de codificación dispersa en la imagen de proyección formada por escaneos B sin ruido en el segundo paso para suprimir aún más el ruido de fondo». imágenes, su método de dos pasos es un paso adelante.
«Nuestro enfoque nos permite eliminar el ruido y dejar la señal intacta», dijo Hu. «No solo proporciona una mayor visibilidad de los microvasos, sino que también preserva la presentación de la señal para darnos la oportunidad de obtener imágenes cuantitativas».
Si bien esta es la demostración inicial de lo que pueden hacer estas herramientas de aprendizaje automático, Hu dijo que muestra la importancia de las herramientas computacionales avanzadas en imágenes en general y en microscopía fotoacústica en particular.
«La reducción de cinco veces en la energía láser es prometedora, pero creemos que podríamos hacer más con el seguimiento avances, no solo para reducir la energía del láser, sino también para mejorar la resolución temporal, o lo rápido que podemos tomar la imagen sin perder resolución y cobertura espacial”, dijo.
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Vídeo: El cerebro durante un ataque al corazón Más información: Zhuoying Wang et al, microscopía fotoacústica multiparamétrica de baja fluencia habilitada con codificación dispersa, transacciones IEEE en imágenes médicas (2021). DOI: 10.1109/TMI.2021.3124124 Proporcionado por la Universidad de Washington en St. Louis Cita: Menos energía, imágenes de microscopía fotoacústica de mejor calidad con aprendizaje automático (22 de noviembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https:// medicalxpress.com/news/2021-11-energy-quality-photoacoustic-microscopy-images.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.