Quantitative photoacoustic computed tomography (qPACT) is an emerging medical imaging modality that carries the promise of high-contrast, fine-resolution imaging of clinically relevant quantities like hemoglobin concentration and blood-oxygen saturation. However, qPACT image reconstruction is governed by a multiphysics, partial differential equation (PDE) based inverse problem that is highly non-linear and severely ill-posed. Compounding the difficulty of the problem is the lack of established design standards for qPACT imaging systems, as there is currently a proliferation of qPACT system designs for various applications and it is unknown which ones are optimal or how to best modify the systems under various design constraints. This work introduces a novel computational approach for the optimal experimental design (OED) of qPACT imaging systems based on the Bayesian Cram\'er-Rao bound (CRB). Our approach incorporates several techniques to address challenges associated with forming the bound in the infinite-dimensional function space setting of qPACT, including priors with trace-class covariance operators and the use of the variational adjoint method to compute derivatives of the log-likelihood function needed in the bound computation. The resulting Bayesian CRB based design metric is computationally efficient and independent of the choice of estimator used to solve the inverse problem. The efficacy of the bound in guiding experimental design was demonstrated in a numerical study of qPACT design schemes under a stylized two-dimensional imaging geometry. To the best of our knowledge, this is the first work to propose Bayesian CRB based design for systems governed by PDEs.


翻译:定量光声计算机断层扫描(qPACT)是一种新兴的医学成像技术,有望实现对血红蛋白浓度与血氧饱和度等临床相关参数的高对比度、精细分辨率成像。然而,qPACT图像重建受控于一个基于多物理场偏微分方程(PDE)的反问题,该问题具有高度非线性与严重的不适定性。该问题的复杂性因qPACT成像系统缺乏成熟的设计标准而加剧:目前针对不同应用场景涌现出多种qPACT系统设计方案,但尚未明确何种方案最优,亦不知如何在各类设计约束下对系统进行最佳改进。本研究提出一种基于贝叶斯克拉默-拉奥界(CRB)的qPACT成像系统最优实验设计(OED)计算新方法。为应对在qPACT无限维函数空间框架下构建该界限所面临的挑战,我们的方法整合了多项技术,包括采用具有迹类协方差算子的先验分布,以及运用变分伴随法计算界限求解所需的似然函数对数导数。所构建的基于贝叶斯CRB的设计度量具有计算高效性,且独立于求解反问题所采用的估计器选择。通过二维理想化成像几何下的qPACT设计方案数值研究,验证了该界限在指导实验设计方面的有效性。据我们所知,这是首个针对PDE约束系统提出基于贝叶斯CRB设计方法的研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

设计是对现有状的一种重新认识和打破重组的过程,设计让一切变得更美。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2020年11月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员