Deep-learning-based electrical noise removal for localized spectral optoacoustic contrast in deep tissue

Christoph Dehner, Ivan Olefir, Kaushik Basak Chowdhury, Dominik Justel, Vasilis Ntziachristos

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandKonferenzbeitragBegutachtung

Abstract

Image contrast in multispectral optoacoustic tomography can be reduced by electrical noise. We present a deep learning method to remove electrical noise from optoacoustic signals and thereby significantly enhance morphological and spectral contrast.

OriginalspracheEnglisch
TitelOpto-Acoustic Methods and Applications in Biophotonics V
Redakteure/-innenChulhong Kim, Jan Laufer, Roger J. Zemp
Herausgeber (Verlag)SPIE
ISBN (elektronisch)9781510647121
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021
VeranstaltungOpto-Acoustic Methods and Applications in Biophotonics V 2021 - Virtual, Online, Deutschland
Dauer: 20 Juni 202124 Juni 2021

Publikationsreihe

NameProgress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE
Band11923
ISSN (Print)1605-7422

Konferenz

KonferenzOpto-Acoustic Methods and Applications in Biophotonics V 2021
Land/GebietDeutschland
OrtVirtual, Online
Zeitraum20/06/2124/06/21

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Deep-learning-based electrical noise removal for localized spectral optoacoustic contrast in deep tissue“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Dieses zitieren