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Evento

Model-based Fully Dense UNet for Image Enhancement in Software-defined Optoacoustic Tomography

González, Martín GermánIcon ; Rey Vega, Leonardo JavierIcon
Tipo del evento: Congreso
Nombre del evento: 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina
Fecha del evento: 07/09/2022
Institución Organizadora: Universidad Nacional de San Juan; Institute of Electrical and Electronics Engineers;
Título del Libro: 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina
Editorial: Institute of Electrical and Electronics Engineers
Idioma: Inglés
Clasificación temática:
Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Otras Ciencias de la Computación e Información

Resumen

A deep neural network architecture for improving the performance of a software-defined optoacoustic tomography device is presented. Our approach is a hybrid one, in the sense that a powerful data-driven architecture (a FD-UNet) is combined with a structure that exploits model-guided information, in the form of the forward and adjoint operators of the acoustic problem. Besides that, the findings of a previous work on the noise and other effects on the measured sinograms are also exploited, in order to make the structure more robust in the task of correcting the artifacts that are typically introduced in the reconstructed images. The proposed solution is numerically trained and evaluated. In terms of the average mean square error over the testing data-set, our approach shows better performance than well-established reconstruction algorithms in the field of optoacustic tomography. A series of examples shows that this superior performance also holds with respect to other reconstruction image quality measures.
Palabras clave: Software-Defined Hardware , Optoacoustic Imaging , Deep Learning
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/208993
URL: https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=Mod
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ARGENCON55245.2022.9940135
Colecciones
Eventos(CSC)
Eventos de CENTRO DE SIMULACION COMPUTACIONAL P/APLIC. TECNOLOGICAS
Eventos(SEDE CENTRAL)
Eventos de SEDE CENTRAL
Citación
Model-based Fully Dense UNet for Image Enhancement in Software-defined Optoacoustic Tomography; 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina; San Juan; Argentina; 2022; 1-6
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