[論文レビュー] Compressive Sampling Approach for Image Acquisition with Lensless Endoscope

Stéphanie Guérit, Siddharth Sivankutty+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2018

Sparse and Compressive Sensing Techniques参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、従来のラスタースキャンに代わるランダムな照明パターンを単一モードファイバから生成することで、歪み補正を不要とするレンズレス内視鏡画像の圧縮サンプリング（CS）手法を提案する。この手法は、測定レートを低く抑えても、従来のラスタースキャンと同等またはそれ以上の画像再構成品質を達成しており、1つのランダムパターンを用いたCSは、視野の50％を超える圧縮が行われる状況で、ラスタースキャンを上回る性能を示す。

ABSTRACT

The lensless endoscope is a promising device designed to image tissues in vivo at the cellular scale. The traditional acquisition setup consists in raster scanning during which the focused light beam from the optical fiber illuminates sequentially each pixel of the field of view (FOV). The calibration step to focus the beam and the sampling scheme both take time. In this preliminary work, we propose a scanning method based on compressive sampling theory. The method does not rely on a focused beam but rather on the random illumination patterns generated by the single-mode fibers. Experiments are performed on synthetic data for different compression rates (from 10 to 100% of the FOV).

研究の動機と目的

• 焦点を合わせたビームを用いたラスタースキャンに依存する従来のレンズレス内視鏡における、時間のかかるキャリブレーションおよびスキャンプロセスを改善すること。
• 圧縮サンプリングを用いたランダムな照明パターンが、キャリブレーション済みの焦点を合わせた照明に代わって、生体内細胞画像の撮影に適しているかどうかを検討すること。
• 従来のラスタースキャンと比較して、測定回数を減らしても高品質な画像を再構成できる圧縮サンプリングの性能を評価すること。
• ランダムな照明パターンの数（P = 1, 2, 4）と圧縮率（M/N から 0.1 から 1.0）を変化させた場合の、画像再構成品質への影響を評価すること。

提案手法

• 画像取得を、画像と点スプアウト関数（PSF）との線形畳み込みとしてモデル化し、独立同一分布に従うガウスノイズによる観測を想定する。
• 圧縮サンプリングでは、測定数Mを画素数Nより小さく設定する（M < N）ものとし、観測は視野中央部に制限演算子Rを用いて行う。
• ビームキャリブレーションを必要としないランダムな照明パターン（スペークル）を生成し、前方モデルは複数のPSF（P = 1, 2, 4）をマスクした畳み込みの和を用いる。
• 画像再構成は、制約付き最適化問題において全変動（TV）正則化項を用い、交替方向乗数法（ADMM）により解く。
• 正則化パrameter ρ は、残差の白色性に基づいて反復的に調整され、データ適合性とスパarsityのバランスを取る。
• 未キャリブレーションの単一モードファイバから生じるスペークルパターンの固有のランダム性を活用することで、波面整形のキャリブレーションを回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 圧縮サンプリングを用いたランダムな照明パターンは、レンズレス内視鏡において、従来のラスタースキャンと同等またはそれ以上の画像再構成品質を達成できるか？
• RQ2 ランダムな照明パターンの数（P = 1, 2, 4）が、異なる圧縮率（M/N）における再構成性能に与える影響は何か？
• RQ3 SNRの観点から、圧縮サンプリング手法がラスタースキャンを上回るようになる圧縮率（M/N）はどの程度か？
• RQ4 圧縮サンプリングの設定においてビームキャリブレーションが欠落している場合、画像品質に悪影響を及ぼすか、その程度はいかほどか？
• RQ5 低測定条件下での再構成品質に、全変動正則化の選択がどのように影響を与えるか？

主な発見

• M/N = 1.0（圧縮なし）の状態では、1つのランダムパターンを用いた圧縮サンプリングは、ラスタースキャンを上回らないが、これは、完全なサンプリング下でキャリブレーションが最適であることを確認する。
• M/N < 0.5 の圧縮状態では、1つのランダムパターンを用いた圧縮サンプリングが、平均SNRにおいてラスタースキャンを上回る。これは、圧縮状態で性能が向上していることを示す。
• M/N = 0.5 のとき、4つのランダムパターンを用いることで、1つまたは2つのパターンよりも平均SNRが向上し、照明の多様性が再構成品質を向上させることを示している。
• M/N = 0.5 で4つのランダムパターンを用いた場合、圧縮サンプリングの平均SNRは約28 dBに達するが、ラスタースキャンでは同じ条件下で約25 dBにとどまる。
• これらの結果から、圧縮サンプリングは、測定回数を減らすことで撮影時間を短縮するか、同じ時間内に視野を拡大するかの両方の利点を有し、ビームキャリブレーションを不要とする。