2025年11月30日
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近日，中國科學院深圳先進技術(shù)研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所生物醫(yī)學光學與分子影像中心研究員劉成波團隊、醫(yī)學人工智能研究中心研究員梁棟團隊，與武漢協(xié)和醫(yī)院放射科教授鄭傳勝團隊合作，提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低劑量光聲成像方法，該方法有望推動光聲成像技術(shù)進一步臨床轉(zhuǎn)化。
光聲成像能夠無創(chuàng)獲取生物體和人體高分辨形態(tài)和功能信息，是有可能取得重要進展的新一代醫(yī)學成像技術(shù)。受激光安全局限，生物組織允許承受的激光能量有限，特別是在高速成像，激光能量安全性是目前制約這一技術(shù)發(fā)展的瓶頸。激光劑量、成像速度、圖像質(zhì)量在光聲成像中相互制約，阻礙了該技術(shù)在臨床和基礎(chǔ)研究的應用，迄今為止，仍缺少較好的解決方法。
研究團隊提出一種多任務(wù)殘差密集網(wǎng)絡(luò)（multi-task residual dense network, MT-RDN）的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，較好解決了這一問題。利用多監(jiān)督學習策略，挖掘光聲光譜域互補信息，基于雙通道網(wǎng)絡(luò)和自適應權(quán)重分布，團隊實現(xiàn)了低劑量激光照射下高質(zhì)量成像，獲得了比激光安全閾值低32倍的超低劑量光聲圖像。為滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的多波長、多劑量數(shù)據(jù)同時獲取，團隊在光聲成像技術(shù)方面開展創(chuàng)新，實現(xiàn)了四激光脈沖連續(xù)成像。該研究有望進一步推動光聲成像技術(shù)臨床應用，特別是在低激光劑量、高速成像場景。
相關(guān)研究成果以Deep learning enables superior photoacoustic imaging at ultra-low laser dosages為題，發(fā)表在Advanced Science上。武漢協(xié)和醫(yī)院趙煌旋博士（深圳先進院客座學生）趙煌旋、深圳先進院博士生柯子文為論文的第一作者，劉成波、梁棟和鄭傳勝為論文的共同通訊作者。研究工作得到國家自然科學基金重大研究計劃、國家自然科學基金面上項目、中科院科研儀器設(shè)備研制項目（關(guān)鍵技術(shù)團隊項目）、中科院科研儀器設(shè)備研制項目（青年人才類）、中科院青年創(chuàng)新促進會等的支持。
上方為光聲成像系統(tǒng)示意圖，
下方由左到右依次為雙波長輸入圖像、多任務(wù)殘差密集網(wǎng)絡(luò)框架、和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出圖像
新聞鏈接：http://www.cas.cn/zkyzs/2020/12/280/kyjz/202012/t20201229_4772757.shtml
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