Speeding up Photoacoustic Imaging using Diffusion Models

📄 arXiv: 2312.08834v1 📥 PDF

作者: Irem Loc, Mehmet Burcin Unlu

分类: physics.med-ph, cs.AI

发布日期: 2023-12-14

备注: 10 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出DiffPam算法，利用扩散模型加速光声成像重建，无需大量训练数据。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 光声成像 扩散模型 图像重建 欠采样 深度学习

📋 核心要点

  1. 光声显微镜在扫描大面积区域时，受限于激光脉冲重复频率，导致成像速度慢，限制了其应用。
  2. DiffPam算法利用预训练的扩散模型，无需大量特定领域数据训练，即可实现快速光声图像重建。
  3. 实验表明，DiffPam在小鼠脑微血管数据集上，性能与专用U-Net模型相当，且计算时间更短。

📝 摘要（中文）

背景：光声显微镜(PAM)结合了光学和声学成像，增强了组织中光吸收成分的探测深度。然而，在高空间分辨率下扫描大面积区域面临挑战。由于激光脉冲重复频率的限制，计算方法在加速PAM成像方面的作用日益重要。目的：我们提出了一种新颖且高度适应性的DiffPam算法，该算法利用扩散模型来加速光声成像过程。方法：我们利用仅在自然图像上训练的扩散模型，并将其性能与使用小鼠脑微血管PAM图像数据集训练的U-Net模型进行比较。结果：我们的研究结果表明，DiffPam在不需要大量数据集或训练深度学习模型的情况下，实现了与专用U-Net模型相当的性能。该研究还介绍了缩短扩散过程在减少计算时间而不影响准确性方面的有效性。结论：这项研究强调了DiffPam作为一种重建欠采样PAM图像的实用算法的重要性，特别是对于AI专业知识和计算资源有限的研究人员。

🔬 方法详解

问题定义：光声成像(PAM)在生物医学领域应用广泛，但高分辨率大范围成像速度慢是主要瓶颈。传统的图像重建方法或需要大量数据训练的深度学习模型，对计算资源和AI专业知识要求较高。因此，如何在资源有限的情况下，快速重建高质量的PAM图像是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的扩散模型，将图像重建问题转化为一个条件生成问题。扩散模型在自然图像生成方面表现出色，具备强大的先验知识。通过将欠采样PAM图像作为条件，引导扩散模型生成高质量的重建图像，从而避免了从头训练深度学习模型的需求。

技术框架：DiffPam算法主要包含以下几个阶段：1) 欠采样PAM图像获取；2) 扩散过程：将欠采样图像逐步加入噪声，直至完全噪声化；3) 逆扩散过程：从纯噪声开始，逐步去除噪声，并在每一步骤中利用欠采样图像作为条件，引导图像生成；4) 重建图像输出。整个框架利用预训练的扩散模型，无需额外的训练过程。

关键创新：DiffPam的关键创新在于将扩散模型应用于光声图像重建，并利用预训练的自然图像扩散模型，避免了对大量特定领域数据的依赖。此外，该研究还探索了缩短扩散过程的可能性，以进一步降低计算成本。

关键设计：该研究使用了预训练的扩散模型，具体模型结构未知。关键设计在于如何将欠采样PAM图像作为条件融入到逆扩散过程中。具体实现细节未知，但推测可能通过在每一步的去噪过程中，将欠采样图像的信息融入到噪声预测网络中。此外，缩短扩散过程的具体策略也未知，可能通过减少扩散步骤或调整噪声水平来实现。

📊 实验亮点

DiffPam算法在小鼠脑微血管PAM图像数据集上进行了验证，结果表明，该算法在不需要大量训练数据的情况下，实现了与专用U-Net模型相当的重建性能。此外，研究还发现，通过缩短扩散过程，可以在不显著降低重建质量的前提下，有效减少计算时间，提升了算法的实用性。

🎯 应用场景

DiffPam算法可应用于生物医学成像领域，加速光声显微镜的图像重建过程，尤其适用于需要快速扫描大面积组织的场景，如肿瘤检测、血管成像等。该算法降低了对AI专业知识和计算资源的要求，使得更多研究人员能够利用光声成像技术进行研究，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Background: Photoacoustic Microscopy (PAM) integrates optical and acoustic imaging, offering enhanced penetration depth for detecting optical-absorbing components in tissues. Nonetheless, challenges arise in scanning large areas with high spatial resolution. With speed limitations imposed by laser pulse repetition rates, the potential role of computational methods is highlighted in accelerating PAM imaging. Purpose: We are proposing a novel and highly adaptable DiffPam algorithm that utilizes diffusion models for speeding up the photoacoustic imaging process. Method: We leveraged a diffusion model trained exclusively on natural images, comparing its performance with an in-domain trained U-Net model using a dataset focused on PAM images of mice brain microvasculature. Results: Our findings indicate that DiffPam achieves comparable performance to a dedicated U-Net model, without the need for a large dataset or training a deep learning model. The study also introduces the efficacy of shortened diffusion processes for reducing computing time without compromising accuracy. Conclusion: This study underscores the significance of DiffPam as a practical algorithm for reconstructing undersampled PAM images, particularly for researchers with limited AI expertise and computational resources.