[논문 리뷰] Imaging at depth in tissue with a single-pixel camera

Vicente Durán, Fernando Soldevila외 5명|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 11.

Random lasers and scattering media참고 문헌 24인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 단일 픽셀 카메라와 구조화된 비코herent 조명을 사용하여 깊은 조직 영상에 대한 비침습적이고 코herent 빛을 사용하지 않는 방법을 제시한다. 단일 검출기로 측정한 빛의 변동성에 압축 감지 기법을 적용함으로써, 가시광선 영역에서 6 mm 두께의 닭가슴살 조직에 임bed된 물체의 고해상도 영상을 성공적으로 재구성하였다. 이는 시간에 따라 감지하거나 래스터 스캔 시스템을 사용하지 않고도 생물의학 진단에 실용적인 잠재력을 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 흡습성 생물 조직(예: 조직) 내에 깊이 임베드된 물체를 영상화하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 일반적으로 생물학적 환경에서 실용적이거나 손상이 가는 경우가 많은 코herent 광원이 필요로 하지 않는 비침습적 영상 방법을 개발하기 위해.
• 구조화된 조명과 단일 픽셀 검출기를 사용하여 산산이 흩어지는 매질에서 고해상도 영상 재구성을 가능하게 하기 위해.
• 압축 감지 기법과 버킷 검출을 결합하여 깊은 조직 영상에 적용할 수 있는 가능성을 입증하기 위해.
• 시간에 따라 감지하거나 래스터 스캔 기술 없이도 두꺼운, 강하게 산산이 흩어지는 샘플(예: 닭가슴살)에서 명확한 영상 복원을 달성하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 구조화된 비코herent 조명을 사용하며, 투명성 있는 매질 내에 임베드된 대상에 일련의 마이크로 구조 조명 패턴을 투사한다.
• 단일 픽셀 검출기가 각 조명 패턴에 대해 총 투과된 빛의 강도(버킷 신호)를 측정하여 샘플의 통합 반응을 캡처한다.
• 영상 재구성은 압축 감지 알고리즘을 사용하여 수행되며, 적절한 기저에서 대상 영상의 희박성 특성을 활용하여 전통적인 방법보다 더 적은 측정 수로 물체를 복원한다.
• 이 기법은 코herent 조명, 시간에 따라 감지, 기계적 스캔을 피하며, 대신 조명 패턴과 측정된 강도 사이의 통계적 상관관계에 의존한다.
• 재구성 과정은 조명 패턴에서 유도된 알려진 측정 행렬을 사용하고, 영상 복원을 위해 최적화 문제를 해결한다.
• 이 방법은 가시광선 영역에서 조명하고 단일 픽셀 검출기를 사용하며, 6 mm 두께의 닭가슴살 샘플을 흡습성 매질로 사용하여 실험적으로 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비코herent 빛과 단일 픽셀 검출기를 사용하여 강하게 산산이 흩어지는 생물 조직 내에 깊이 임베드된 물체의 고해상도 영상 재구성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 코herent 조명 없이도 투명성 있는 매질에서 영상 재구성을 위한 측정 수를 압축 감지 기법이 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 시간에 따라 감지나 래스터 스캔 없이도 두꺼운 산산이 흩어지는 샘플에서 단일 픽셀 카메라 시스템이 신뢰성 있는 영상 복원을 달성할 수 있는가?
• RQ4 이 방법의 성능은 해상도, 신호 대 잡음비, 생물학적 환경에서의 실용성 측면에서 기존 영상 기법과 비교하여 어떻게 되는가?
• RQ5 이 비코herent, 단일 픽셀, 압축 감지 기반 접근법을 사용할 때, 체외 조직에서의 최대 영상 심도는 얼마인가?

주요 결과

• 비코herent 조명과 단일 픽셀 검출기만을 사용하여 6 mm 두께의 닭가슴살 샘플 내에 임베드된 투과 영상 대상의 고해상도 영상을 성공적으로 재구성하였다.
• 코herent 광원, 시간에 따라 감지, 기계적 래스터 스캔을 사용하지 않고도 영상 재구성을 달성하여 실험 설정을 크게 단순화하였다.
• 압축 감지 기법을 활용하여 대상 영상의 픽셀 수보다 훨씬 적은 측정 수로 영상을 복원하였다.
• 실험 결과는 단일 픽셀 카메라 시스템이 조직 내 강한 빛 산산이 흩어지는 현상에도 불구하고 세밀한 구조적 세부 사항을 해상할 수 있음을 보여주었다.
• 기존 영상 기법이 다중 산산이 흩어짐과 신호 열화로 인해 실패할 수 있는 깊이에서도 이 방법은 영상 품질과 대trast를 유지하였다.
• 이 연구는 비코herent 구조 조명과 버킷 검출을 사용하여 비침습적, 저비용, 생체 적합성 있는 방식으로 깊은 조직 영상에 적용할 수 있음을 확인한다.