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photoacoustic tomography
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CNN引导的优化增强了光声断层扫描
研究人员开发了一种新颖的光声断层扫描（PAT）框架，该框架将卷积神经网络（CNN）与无梯度优化方法相结合。该方法旨在通过模拟复杂的非线性粘性波传播来恢复生物医学成像中的初始压力分布。CNN提供了有信息量的初始猜测，而优化策略则确保了对控制偏微分方程的遵守，与现有方法相比，可提高重建质量和鲁棒性。
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新的PAGS框架通过速度自适应改进光声断层成像
研究人员开发了PAGS，一种用于光声计算机断层成像（PACT）的新型框架，解决了未知声速异质性的挑战。该方法使用声速自适应高斯泼溅实现盲自动对焦，用稀疏高斯光声源表示初始压力场。PAGS直接从测量数据更新源参数和声速场，无需校准的声速先验，并展示了重建清晰度和计算效率的提高。