压缩感知理论在PIE显微成像中的应用研究

"基于压缩感知理论的PIE显微成像研究" 文章深入探讨了如何利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论解决在Photoacoustic Imaging with Encoded Excitation (PIE)成像中遇到的大数据量问题。PIE成像是一种结合光吸收和声学信号的成像技术，其数据采集过程通常会产生海量信息，这不仅增加了存储需求，也加大了实时处理的难度。 压缩感知理论的核心思想是，如果一个信号在某个基或变换域内是稀疏的，那么只需要远小于奈奎斯特定理所要求的采样率就可以重构该信号。在PIE成像中，研究人员将捕获到的衍射斑进行稀疏变换，通过压缩来减少数据量。论文中提到了两种重构算法：子空间匹配追踪算法（Subspace Pursuit, SP）和正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）。这两种算法都可以用来恢复散射斑的原始分布，进而使用常规的PIE算法进行图像重建。 实验结果显示，即使在压缩采样率仅为30%的情况下，也能重构出高质量的图像。这大大减少了数据处理和存储的需求，提高了PIE成像的效率。值得注意的是，SP算法相对于OMP算法在PIE成像的应用中表现出更好的性能，可能是因为SP算法能更有效地处理数据的稀疏性和子空间特性。 关键词涉及的领域包括图像处理、PIE成像、稀疏表示、压缩感知以及重构算法。这些关键词揭示了研究的主要方向和技术手段。文章的贡献在于将压缩感知理论成功地应用于实际的PIE成像系统中，为优化此类成像技术提供了一种有效且实用的方法。这一研究成果对于提高生物医学成像的效率和质量，特别是在资源有限的环境中，具有重要的意义。