Published April 23, 2021 | Version v1
Publication

Three-dimensional imaging through turbid media using deep learning: NIR transillumination imaging of animal bodies

  • 1. Waseda University
  • 2. Ho Chi Minh City University of Technology
  • 3. Vietnam National University Ho Chi Minh City

Description

Using near-infrared (NIR) light with 700–1200 nm wavelength, transillumination images of small animals and thin parts of a human body such as a hand or foot can be obtained. They are two-dimensional (2D) images of internal absorbing structures in a turbid medium. A three-dimensional (3D) see-through image is obtainable if one can identify the depth of each part of the structure in the 2D image. Nevertheless, the obtained transillumination images are blurred severely because of the strong scattering in the turbid medium. Moreover, ascertaining the structure depth from a 2D transillumination image is difficult. To overcome these shortcomings, we have developed a new technique using deep learning principles. A fully convolutional network (FCN) was trained with 5,000 training pairs of clear and blurred images. Also, a convolutional neural network (CNN) was trained with 42,000 training pairs of blurred images and corresponding depths in a turbid medium. Numerous training images were provided by the convolution with a point spread function derived from diffusion approximation to the radiative transport equation. The validity of the proposed technique was confirmed through simulation. Experiments demonstrated its applicability. This technique can provide a new tool for the NIR imaging of animal bodies and biometric authentication of a human body.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

باستخدام ضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) بطول موجي 700–1200 نانومتر، يمكن الحصول على صور انتقال الضوء للحيوانات الصغيرة والأجزاء الرقيقة من جسم الإنسان مثل اليد أو القدم. وهي صور ثنائية الأبعاد (2D) لهياكل الامتصاص الداخلية في وسط عكر. يمكن الحصول على صورة شفافة ثلاثية الأبعاد (3D) إذا كان بإمكان المرء تحديد عمق كل جزء من الهيكل في الصورة ثنائية الأبعاد. ومع ذلك، فإن صور الإضاءة التي تم الحصول عليها غير واضحة بشدة بسبب التشتت القوي في الوسط العكر. علاوة على ذلك، من الصعب التأكد من عمق الهيكل من صورة نقل الإضاءة ثنائية الأبعاد. للتغلب على أوجه القصور هذه، قمنا بتطوير تقنية جديدة باستخدام مبادئ التعلم العميق. تم تدريب شبكة ملتفة بالكامل (FCN) مع 5000 زوج تدريبي من الصور الواضحة وغير الواضحة. كما تم تدريب شبكة عصبية التفافية (CNN) مع 42000 زوج تدريبي من الصور غير الواضحة والأعماق المقابلة في وسط عكر. تم توفير العديد من الصور التدريبية بواسطة الالتفاف مع وظيفة انتشار النقطة المشتقة من تقريب الانتشار إلى معادلة النقل الإشعاعي. تم تأكيد صحة التقنية المقترحة من خلال المحاكاة. أثبتت التجارب قابليتها للتطبيق. يمكن أن توفر هذه التقنية أداة جديدة لتصوير NIR للأجسام الحيوانية والمصادقة البيومترية لجسم الإنسان.

Translated Description (French)

En utilisant une lumière proche infrarouge (NIR) avec une longueur d'onde de 700–1200 nm, des images de transillumination de petits animaux et de parties minces d'un corps humain telles qu'une main ou un pied peuvent être obtenues. Ce sont des images bidimensionnelles (2D) de structures absorbantes internes dans un milieu trouble. Une image transparente tridimensionnelle (3D) peut être obtenue si l'on peut identifier la profondeur de chaque partie de la structure dans l'image 2D. Néanmoins, les images de transillumination obtenues sont très floues en raison de la forte diffusion dans le milieu trouble. De plus, il est difficile de déterminer la profondeur de la structure à partir d'une image de transillumination 2D. Pour pallier ces lacunes, nous avons développé une nouvelle technique utilisant des principes d'apprentissage profond. Un réseau entièrement convolutif (FCN) a été formé avec 5 000 paires d'images claires et floues. En outre, un réseau neuronal convolutif (CNN) a été formé avec 42 000 paires d'images floues et de profondeurs correspondantes dans un milieu trouble. De nombreuses images d'entraînement ont été fournies par la convolution avec une fonction d'étalement de point dérivée de l'approximation de diffusion de l'équation de transport radiatif. La validité de la technique proposée a été confirmée par simulation. Les expériences ont démontré son applicabilité. Cette technique peut fournir un nouvel outil pour l'imagerie NIR des corps animaux et l'authentification biométrique d'un corps humain.

Translated Description (Spanish)

Mediante el uso de luz infrarroja cercana (NIR) con una longitud de onda de 700–1200 nm, se pueden obtener imágenes de transiluminación de animales pequeños y partes delgadas de un cuerpo humano, como una mano o un pie. Son imágenes bidimensionales (2D) de estructuras absorbentes internas en un medio turbio. Se puede obtener una imagen tridimensional (3D) transparente si se puede identificar la profundidad de cada parte de la estructura en la imagen 2D. Sin embargo, las imágenes de transiluminación obtenidas están muy borrosas debido a la fuerte dispersión en el medio turbio. Además, es difícil determinar la profundidad de la estructura a partir de una imagen de transiluminación 2D. Para superar estas deficiencias, hemos desarrollado una nueva técnica utilizando principios de aprendizaje profundo. Se entrenó una red totalmente convolucional (FCN) con 5.000 pares de entrenamiento de imágenes claras y borrosas. Además, se entrenó una red neuronal convolucional (CNN) con 42.000 pares de entrenamiento de imágenes borrosas y profundidades correspondientes en un medio turbio. La convolución proporcionó numerosas imágenes de entrenamiento con una función de dispersión puntual derivada de la aproximación de difusión a la ecuación de transporte radiativo. La validez de la técnica propuesta se confirmó mediante simulación. Los experimentos demostraron su aplicabilidad. Esta técnica puede proporcionar una nueva herramienta para la obtención de imágenes NIR de cuerpos de animales y la autenticación biométrica de un cuerpo humano.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التصوير ثلاثي الأبعاد من خلال الوسائط العكرة باستخدام التعلم العميق: NIR transillumination imaging of animal bodies
Translated title (French)
Imagerie tridimensionnelle à travers des milieux troubles utilisant l'apprentissage en profondeur : imagerie par transillumination NIR de corps d'animaux
Translated title (Spanish)
Imágenes tridimensionales a través de medios turbios utilizando aprendizaje profundo: imágenes de transiluminación NIR de cuerpos de animales

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3145697451
DOI
10.1364/boe.420337

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Vietnam

References

  • https://openalex.org/W1963920031
  • https://openalex.org/W1968944847
  • https://openalex.org/W1999833181
  • https://openalex.org/W2023074414
  • https://openalex.org/W2029606255
  • https://openalex.org/W2080376436
  • https://openalex.org/W2090063882
  • https://openalex.org/W2097683070
  • https://openalex.org/W2105055269
  • https://openalex.org/W2126360307
  • https://openalex.org/W2134146521
  • https://openalex.org/W2143150256
  • https://openalex.org/W2149693398
  • https://openalex.org/W2157048271
  • https://openalex.org/W2395611524
  • https://openalex.org/W2587518651
  • https://openalex.org/W2794572859
  • https://openalex.org/W2895290170
  • https://openalex.org/W2898923423
  • https://openalex.org/W2899077531
  • https://openalex.org/W2911694311
  • https://openalex.org/W2914716148
  • https://openalex.org/W2967660745
  • https://openalex.org/W2985896406
  • https://openalex.org/W2998199538
  • https://openalex.org/W3048997590
  • https://openalex.org/W3095375926
  • https://openalex.org/W3100810380