Ändra sökning
Avgränsa sökresultatet
1 - 3 av 3
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Träffar per sida
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
Markera
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1.
    Fredriksson, Ingemar
    et al.
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Perimed AB, Sweden.
    Hultman, Martin
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Strömberg, Tomas
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Larsson, Marcus
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Machine learning in multiexposure laser speckle contrast imaging can replace conventional laser Doppler flowmetry2019Ingår i: Journal of Biomedical Optics, ISSN 1083-3668, E-ISSN 1560-2281, Vol. 24, nr 1, artikel-id 016001Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Laser speckle contrast imaging (LSCI) enables video rate imaging of blood flow. However, its relation to tissue blood perfusion is nonlinear and depends strongly on exposure time. By contrast, the perfusion estimate from the slower laser Doppler flowmetry (LDF) technique has a relationship to blood perfusion that is better understood. Multiexposure LSCI (MELSCI) enables a perfusion estimate closer to the actual perfusion than that using a single exposure time. We present and evaluate a method that utilizes contrasts from seven exposure times between 1 and 64 ms to calculate a perfusion estimate that resembles the perfusion estimate from LDF. The method is based on artificial neural networks (ANN) for fast and accurate processing of MELSCI contrasts to perfusion. The networks are trained using modeling of Doppler histograms and speckle contrasts from tissue models. The importance of accounting for noise is demonstrated. Results show that by using ANN, MELSCI data can be processed to LDF perfusion with high accuracy, with a correlation coefficient R = 1.000 for noise-free data, R = 0.993 when a moderate degree of noise is present, and R = 0.995 for in vivo data from an occlusion-release experiment. (C) The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 4.0 Unported License.

  • 2.
    Hultman, Martin
    et al.
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Fredriksson, Ingemar
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Perimed AB, Järfälla-Stockholm, Sweden.
    Larsson, Marcus
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Alvandpour, Atila
    Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Elektroniska Kretsar och System. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Strömberg, Tomas
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    A 15.6 frames per second 1 megapixel Multiple Exposure Laser Speckle Contrast Imaging setup2018Ingår i: Journal of Biophotonics, ISSN 1864-063X, E-ISSN 1864-0648, Vol. 11, nr 2, artikel-id e201700069Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    A multiple exposure laser speckle contrast imaging (MELSCI) setup for visualizing blood perfusion was developed using a field programmable gate array (FPGA), connected to a 1000 frames per second (fps) 1-megapixel camera sensor. Multiple exposure time images at 1, 2, 4, 8, 16, 32 and 64 milliseconds were calculated by cumulative summation of 64 consecutive snapshot images. The local contrast was calculated for all exposure times using regions of 4 × 4 pixels. Averaging of multiple contrast images from the 64-millisecond acquisition was done to improve the signal-to-noise ratio. The results show that with an effective implementation of the algorithm on an FPGA, contrast images at all exposure times can be calculated in only 28 milliseconds. The algorithm was applied to data recorded during a 5 minutes finger occlusion. Expected contrast changes were found during occlusion and the following hyperemia in the occluded finger, while unprovoked fingers showed constant contrast during the experiment. The developed setup is capable of massive data processing on an FPGA that enables processing of MELSCI data in 15.6 fps (1000/64 milliseconds). It also leads to improved frame rates, enhanced image quality and enables the calculation of improved microcirculatory perfusion estimates compared to single exposure time systems.

  • 3.
    Hultman, Martin
    et al.
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Fredriksson, Ingemar
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Perimed AB, Järfälla-Stockholm, Sweden.
    Strömberg, Tomas
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Larsson, Marcus
    Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
    Evaluation of a high framerate multi-exposure laser speckle contrast imaging setup2018Ingår i: High-Speed Biomedical Imaging and Spectroscopy III: Toward Big Data Instrumentation and Management / [ed] Kevin K. Tsia, Keisuke Goda, SPIE - International Society for Optical Engineering, 2018Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We present a first evaluation of a new multi-exposure laser speckle contrast imaging (MELSCI) system for assessing spatial variations in the microcirculatory perfusion. The MELSCI system is based on a 1000 frames per second 1-megapixel camera connected to a field programmable gate arrays (FPGA) capable of producing MELSCI data in realtime. The imaging system is evaluated against a single point laser Doppler flowmetry (LDF) system during occlusionrelease provocations of the arm in five subjects. Perfusion is calculated from MELSCI data using current state-of-the-art inverse models. The analysis displayed a good agreement between measured and modeled data, with an average error below 6%. This strongly indicates that the applied model is capable of accurately describing the MELSCI data and that the acquired data is of high quality. Comparing readings from the occlusion-release provocation showed that the MELSCI perfusion was significantly correlated (R=0.83) to the single point LDF perfusion, clearly outperforming perfusion estimations based on a single exposure time. We conclude that the MELSCI system provides blood flow images of enhanced quality, taking us one step closer to a system that accurately can monitor dynamic changes in skin perfusion over a large area in real-time

1 - 3 av 3
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf