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Enhancing vascular network visualization in 3D photoacoustic imaging: in vivo experiments with a vasculature filter

可视化 光学 生物医学中的光声成像 体内 衰减系数 材料科学 临床前影像学 滤波器(信号处理) 生物医学工程 计算机科学 计算机视觉 人工智能 物理 医学 生物 生物技术
作者
Mohammadreza Amjadian,Seyed Masood Mostafavi,Jiangbo Chen,Jingyi Zhu,Jun Ma,Zhengtang Luo,Lidai Wang
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:32 (15): 25533-25533
标识
DOI:10.1364/oe.513911
摘要

Filter-based vessel enhancement algorithms facilitate the extraction of vascular networks from medical images. Traditional filter-based algorithms struggle with high noise levels in images with false vessel extraction, and a low standard deviation (σ) value may introduce gaps at the centers of wide vessels. In this paper, a robust technique with less sensitivity to parameter tuning and better noise suppression than other filter-based methods for two-dimensional and three-dimensional images is implemented. In this study, we propose a filter that employs non-local means (NLM) for denoising, applying the vesselness function to suppress blob-like structures and filling the gaps in wide vessels without compromising edge quality or details. Acoustic resolution photoacoustic microscopy (AR-PAM) systems generate high-resolution volumetric photoacoustic images, but their vascular structure imaging suffers from out-of-focal signal-to-noise ratio (SNR) and lateral resolution loss. Implementing a synthetic aperture focusing technique (SAFT) based on a virtual detector (VD) improves out-of-focal region resolution and SNR. Combining the proposed filter with the SAFT algorithm enhances vascular structural imaging in AR-PAM systems. The proposed method is robust and applicable for animal tissues with less error of vasculature structure extraction in comparison to traditional fliter-based methods like Frangi and Sato filter. Also, the method is faster in terms of processing speed and less tuning parameters. We applied the method to a digital phantom to validate our approach and conducted in vivo experiments to demonstrate its superiority for real volumetric tissue imaging.
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