[論文レビュー] Imaging at depth in tissue with a single-pixel camera

Vicente Durán, Fernando Soldevila+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2014

Random lasers and scattering media参考文献 24被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、単一画素カメラと構造化不整合照明を用いて、非侵襲的かつコherent光を用いない方法で深部組織イメージングを実現する。単一の検出器が測定する光の揺らぎに圧縮センシングを適用することで、可視波長域で6 mm 厚のチキンブレスト組織に埋め込まれた物体の高精細なイメージを再構成することに成功し、時間ゲート型や走査型システムを必要としない実用的ポテンシャルを示した。

ABSTRACT

One challenge that has long held the attention of scientists is that of clearly seeing objects hidden by turbid media, as smoke, fog or biological tissue, which has major implications in fields such as remote sensing or early diagnosis of diseases. Here, we combine structured incoherent illumination and bucket detection for imaging an object completely embedded in a turbid medium. A sequence of low-intensity microstructured light patterns is launched onto the object, whose image is accurately reconstructed through the light fluctuations measured by a single-pixel detector. Our technique is noninvasive, does not require coherent sources, raster scanning nor time-gated detection and benefits from the compressive sensing strategy. We experimentally retrieve the image at visible wavelengths of a transilluminated target embedded in a 6mm-thick sample of chicken breast.

研究の動機と目的

• 散乱性の高い生物学的媒体（例：組織）に埋め込まれた物体を深くイメージングする課題を克服すること。
• 生物学的環境ではしばしば不切実または損傷を引き起こすコherent光源を避ける非侵襲的イメージング法を開発すること。
• 単一画素検出器と構造化照明を用いて、散乱媒体内でも高分解能のイメージ再構成を可能とすること。
• 圧縮センシングとバケツ検出を組み合わせた手法が、深部組織イメージングに実現可能であることを示すこと。
• 時間ゲート型や走査型技術を用いずに、厚い散乱試料（チキンブレストを含む）においても明確なイメージ回復を達成すること。

提案手法

• 本手法は、ターゲットを散乱媒体に埋め込んだ状態で、微細構造を持つ光パターンを順次照射する構造化不整合照明を採用する。
• 単一画素検出器は、各照明パターンごとに透過光の全強度（バケツ信号）を測定し、試料の統合応答を取得する。
• 画像再構成には圧縮センシングアルゴリズムを用い、適切な基底におけるターゲット画像のスパarsityを活用して、従来手法よりも少ない測定数からもオブジェクトを回復する。
• 本手法はコherent照明、時間ゲート検出、機械的走査を回避し、照明パターンと測定強度との間の統計的相関に依存する。
• 再構成プロセスでは、照明パターンから導出された既知の測定行列を用い、最適化問題を解いて画像を回復する。
• 本手法は、可視波長照明と単一画素検出器を用いて、6 mm 厚のチキンブレスト試料を散乱媒体として実験的に検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不整合光と単一画素検出器を用いて、強い散乱を示す生物学的組織内に埋め込まれた物体の高精細イメージングが可能か？
• RQ2 コherent照明を用いずに、散乱媒体内での画像再構成に必要な測定数を、圧縮センシングによってどの程度削減できるか？
• RQ3 時間ゲート検出や走査走査を用いずに、単一画素カメラシステムが厚い散乱試料において信頼性の高い画像回復を達成できるか？
• RQ4 解像度、SNR、生物学的環境における実用性の観点から、本手法は従来のイメージング技術と比べてどの程度優れているか？
• RQ5 本不整合光、単一画素、圧縮センシングを用いた手法で、in vitro 組織において得られる最大のイメージング深度は何か？

主な発見

• 本手法は、6 mm 厚のチキンブレスト試料に埋め込まれた透過照明ターゲットの高精細なイメージを、単一画素検出器と不整合照明のみを用いて再構成に成功した。
• コherent光源、時間ゲート検出、機械的走査を一切使用せず、実験装置の簡素化を実現した。
• 圧縮センシングを活用して、ターゲット画像の画素数よりも著しく少ない測定数からも画像を回復した。
• 実験結果から、単一画素カメラシステムが、組織内での強い光散乱にもかかわらず、ターゲットの微細構造を解像可能であることが示された。
• 複数回の散乱と信号劣化によって従来手法が失敗する深さにおいても、本手法は画像品質とコントラストを維持した。
• 本研究は、非侵襲的で低コストかつ生体適合性に優れた方法として、不整合構造照明とバケツ検出を用いた深部組織イメージングの実現可能性を確認した。