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Electron Microscope Tomography and Single-particle Reconstruction

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Transmission electron microscopy (TEM) can be used to determine the 3D structure of biological samples with the help of techniques such as electron microscope tomography and single-particle reconstruction. While single-particle reconstruction can examine macromolecules and macromolecular complexes in vitro conditions only, tomography permits the study of cell components or small cells in vivo.
Electron Tomography
Electron tomography can be performed either in TEM or STEM (scanning transmission...
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Computed Tomography

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Tomography refers to imaging by sections. Computed tomography (CT) is a non-invasive imaging technique that uses computers to analyze several cross-sectional X-rays to reveal minute details about structures in the body.
The technique was invented in the 1970s and is based on the principle that as X-rays pass through the body, they are absorbed or reflected at different levels. In the technique, a patient lies on a motorized platform while a computerized axial tomography (CAT) scanner rotates...
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Positron Emission Tomography

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Positron emission tomography (PET) is a medical imaging technique involving radiopharmaceuticals — substances that emit short-lived radiation. Although the first PET scanner was introduced in 1961, it took 15 more years before radiopharmaceuticals were combined with the technique and revolutionized its potential.
One of the main requirements of a PET scan is a positron-emitting radioisotope, which is produced in a cyclotron and then attached to a substance used by the part of the body...
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Imaging Studies III: Computed Tomography

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DefinitionComputed Tomography (CT) of the genitourinary (GU) tract is a non-invasive imaging modality that utilizes X-rays and computer processing to generate detailed cross-sectional images of the urinary system, encompassing the kidneys, ureters, bladder, and adjacent structures such as the adrenal glands.PurposeCT scans of the GU tract serve several diagnostic and therapeutic purposes, including:Diagnosis of Urinary Tract Diseases: Detects kidney stones, tumors, cysts, and congenital...
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Representación neuronal implícita para tomografía computarizada fotoacústica de vista dispersa

Shaoqi Huang1, Bowei Yao1, Shilong Cui1

  • 1School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, 201210, China.

Ultrasonics
|February 19, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un marco de representación neuronal implícita (INR) para la reconstrucción de imágenes de tomografía computarizada fotoacústica (PACT). El método INR mejora la calidad de la imagen y reduce los artefactos en la imagen PACT de vista dispersa.

Palabras clave:
representación neuronal implícitaperceptrón multicapatomografía computarizada fotoacústicamuestreo disperso

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Área de la Ciencia:

  • Imagenología Biomédica
  • Imagenología Computacional
  • Física Médica

Sus antecedentes:

  • La imagenología fotoacústica computarizada (PACT) de alta calidad requiere sistemas de alto canal para prevenir artefactos de aliasing.
  • La adquisición de vista dispersa en PACT puede generar artefactos, lo que impulsa la investigación en métodos de reconstrucción basados en modelos (MB) y aprendizaje profundo.
  • Los métodos de representación discreta existentes para la reconstrucción PACT están mal condicionados, son susceptibles a errores y empeoran con mayor resolución.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un marco de representación neuronal implícita (INR) para la reconstrucción de imágenes PACT utilizando arreglos de transductores anulares.
  • Abordar el mal condicionamiento y la propensión a errores de los métodos de representación discreta en PACT.
  • Mejorar la fidelidad de la imagen y la supresión de artefactos en la adquisición PACT de vista dispersa.

Principales métodos:

  • Representar la distribución de calor inicial como una función continua utilizando un perceptrón multicapa (MLP).
  • Entrenar los pesos del MLP de manera autocontrolada minimizando la discrepancia entre las señales fotoacústicas (PA) medidas y predichas.
  • Utilizar la red entrenada para mapear imágenes PA introduciendo coordenadas espaciales.

Principales resultados:

  • El método INR demostró un rendimiento superior al de la retroproyección universal y los métodos MB para preservar la fidelidad de la imagen y suprimir los artefactos en condiciones de adquisición idénticas.
  • Los datos experimentales mostraron que el método INR mejoró la relación señal/ruido (relación de contraste/ruido generalizada) en 1,1-24,0 dB (0,037-0,716) en comparación con otros métodos.
  • Los experimentos de simulación y fantasma validaron la eficacia del enfoque INR.

Conclusiones:

  • El marco INR ofrece un valor significativo para la reconstrucción de imágenes PACT de alta calidad, especialmente con adquisición de datos dispersos.
  • INR demuestra potencial para reducir la complejidad general de los sistemas PACT.
  • Este enfoque de representación continua mitiga eficazmente los artefactos y mejora la calidad de la imagen en PACT.