生物组织光声成像技术综述

光声成像是一种低功率、非电离的成像方式,既具有声学方法对深层组织成像分辨率高的优点,又具有光学方法在功能成像、分子成像方面具有高对比度的优势。本文回顾了近年来,光声成像技术在生物医学领域的研究进展,介绍了光声成像的基本成像原理。以此为基础,本文介绍了光声成像的两种主要成像方案：光声断层成像和光声显微镜,并且讨论了光声成像在获取生物组织化学成分信息和微结构信息方面的优越性;最后,本文对光声成像技术的优点和应用前景进行了总结。     

生物医学光声成像技术及其临床应用进展

样品被短脉冲激光照射后会受激产生超声波,这种现象被称为光声效应。随着激光器技术及超声探测技术的进 步,基于此效应的光声成像技术已成为生物医学成像领域发展最快的技术之一。光声成像作为一种混合型的成像方式, 结合了光学成像的高对比度和光谱识别特性,以及超声成像大穿透深度下仍具备较高分辨率的特点。光声成像技术不仅 可对包括血红蛋白、脂肪在内的多种组织成分进行高特异性成像,还能灵敏的反映包括血氧含量、氧代谢率等生理特征 的变化,与超声技术的形态和结构成像具有很强的互补性,已在临床及生物医学研究领域体现出巨大的应用潜力。光声 成像技术的这些特性使其在恶性肿瘤、心血管疾病、微循环异常等疾病的成像诊断和治疗引导中具有重要的应用前景。 文章小结了本课题组在光声成像技术领域最近取得的一些新进展,包括利用解卷积技术进一步提高光声显微成像分辨 率;利用压缩感知技术降低数据采集量,提高光声层析成像的速度;利用自制的纳米探针,实现光声分子成像和光热治 疗。光声成像技术的这些进步使其在癌症、心脑血管疾病等方面的诊断和治疗更具有可行性,文章最后回顾了光声成像 技术在乳腺癌、前哨淋巴结及血管内成像等方面的临床应用和研究进展。     

深度学习在有限视角稀疏采样光声图像重建中的应用

光声成像（Photoacoustic imaging, PAI）是一种多物理场耦合的新型功能成像技术,高质量图像重建是提高成像精度的关键。当探测器采集的光声信号数据不完备时,若采用标准重建方法（如反投影、时间反演和延迟求和等）会导致图像质量以及成像深度的下降。迭代重建算法可在一定程度上解决此问题,但存在计算成本高、需合理选择正则化方法等缺点。近年来,深度学习已经成为医学成像领域的首选方法,其在高效率重建高质量图像方面展现出了巨大潜力。本文对深度学习在有限角度稀疏采样光声图像重建中的应用进展进行总结,对主要方法进行分类归纳,并讨论不同方法的优势和不足。     

快速在体光声计算层析图像重建方法

针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大、成像速度慢的问题,为拓展该技术在血流动力学等领域的应用,提出一种基于主成分分析(PCA)的快速光声计算层析图像重建方法。该方法首先通过部分全采样数据,构建样本图像矩阵;然后,通过矩阵分解运算构建信号投影矩阵;最后,基于该投影矩阵在三倍欠采样条件下快速重建出高质量三维光声图像。在体小鼠背部血管成像实验表明:与传统反投影光声图像重建方法相比,基于主成分分析的光声图像重建方法可将数据采集规模降低约35%,三维图像重建速度提高约40%,实现了三倍欠采样条件下高精度光声图像的快速采集与重建。     

基于改进固定点迭代方法的深层活体量化光声成像

针对限制视图下光声图像的重建伪影问题，提出一种改进的固定点迭代量化光声成像方法。首先，通过传统的反投影重建算法重建由探测器探测到的原始光声压数据，得到原始的光声压图像；接着，利用自适应维纳滤波算法对原始的光声压图像进行滤波去除重建图像伪影；然后，通过光传输模型求解目标成像区域的光通量；最后，进行迭代计算，获得目标组织的光学吸收系数。此外，在求解光通量过程中引入Toast++软件来实现光传输模型的前向求解，提高量化成像的效率和精确性。仿体和活体实验结果表明，与传统固定点迭代方法相比，所提方法能够获取更高质量的光声图像，重建得到的深层量化光声图像中存在较少伪影；量化重建的深层目标组织的光学吸收系数与浅层目标组织的光学吸收系数的数值非常接近，前者约为后者的70%，能实现深层生物组织光学吸收系数的定量重建。     

机器学习在术中光学成像技术中的应用研究

术中光学成像技术的兴起为临床手术提供了更加便捷和直观的观察手段。传统的术中光学成像方法包括开放式光学成像和术中腔镜、内镜成像等,这些方法保障了临床手术的顺利进行,同时也促进了微创手术的发展。随后发展起来的术中光学成像技术还有窄带腔镜成像、术中激光共聚焦显微成像和近红外激发荧光成像等。术中光学成像技术可以辅助医生精准定位肿瘤、快速区分良恶性组织和检测微小病灶等,在诸多临床应用领域表现出了较好的应用效果。但术中光学成像技术也存在成像质量受限、缺乏有力的成像分析工具,以及只能成像表浅组织的问题。机器学习的加入,有望突破瓶颈,进一步推动术中光学成像技术的发展。本文针对术中光学成像技术,对机器学习在这一领域的应用研究展开调研,具体包括：机器学习对术中光学成像质量的优化、辅助术中光学成像的智能分析,以及辅助基于术中光学影像的3维建模等内容。本文对机器学习在术中光学成像领域的应用进行总结和分析,特别叙述了深度学习方法在该领域的应用前景,为后续的研究提供更宽泛的思路。     

计算成像前沿进展

计算成像是融合光学硬件、图像传感器和算法软件于一体的新一代成像技术,突破了传统成像技术信息获取深度(高动态范围、低照度)、广度(光谱、光场、3维)的瓶颈。本文以计算成像的新设计方法、新算法和应用场景为主线,通过综合国内外文献和相关报道来梳理该领域的主要进展。从端到端光学算法联合设计、高动态范围成像、光场成像、光谱成像、无透镜成像、低照度成像、3维成像和计算摄影等研究方向,重点论述计算成像领域的发展现状、前沿动态、热点问题和趋势。端到端光学算法联合设计包括了可微的衍射光学模型、折射光学模型以及基于可微光线追踪的复杂透镜的模型。高动态范围光学成像从原理到光学调制、多次曝光、多传感器融合以及算法等层面阐述不同方法的优点与缺点以及产业应用。光场成像阐述了基于光场的3维重建技术在超分辨、深度估计和3维尺寸测量等方面国内外的研究进展和产业应用,以及光场在粒子测速及3维火焰重构领域的研究进展。光谱成像阐述了当前多通道滤光片,基于深度学习和波长响应曲线求逆问题,以及衍射光栅、多路复用和超表面等优化实现高光谱的获取。无透镜成像包括平面光学元件的设计和优化,以及图像的高质量重建算法。低照度成像包括低照度情况下基于单帧、多帧、闪光灯和新型传感器的图像噪声去除等。3维成像主要包括针对基于主动方法的深度获取的困难的最新的解决方案,这些困难包括强的环境光干扰(如太阳光)、强的非直接光干扰(如凹面的互反射、雾天的散射)等。计算摄影学是计算成像的一个分支学科,从传统摄影学发展而来,更侧重于使用数字计算的方式进行图像拍摄。在光学镜片的物理尺寸、图像质量受限的情况下,如何使用合理的计算资源,绘制出用户最满意的图像是其主要研究和应用方向。     

煤矿瓦斯气体的光声光谱检测研究

煤矿瓦斯(CH4)是一种可用于诊断煤矿安全生产的特征气体。光声光谱技术是一种新型的气体检测技术,具有选择性好、灵敏度高、动态监测范围大、不消耗被测气体等优点,能很好地应用到CH4气体的在线监测。基于光声光谱技术的基本原理,利用分布反馈半导体激光器构建一种用以检测CH4的光声光谱装置,利用该装置研究了气体光声信号与CH4浓度、温度、斩波频率、激光功率、背景气体、以及压强之间的关系,并测得甲烷在2ν3带的R(3)支的光声光谱。     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

Photoacoustic imaging principle and analysis of the images by MSOT

Photoacoustic imaging, also called optoacoustic tomography, is a non-destructive biomedical imaging technique which employs acoustic detection to image optical absorption contrast with high-resolution deep into scattering tissue. Photoacoustic imaging overcomes the limit of high light scattering in the tissue and realized in vivo high-resolution and high-contrast imaging in the deep tissue. Photoacoustic imaging technology has been rapid development in recent years and make constantly breakthrough from a technical level to the application level. This paper describes the basic principles of photoacoustic imaging technology and make an example analysis by multispectral optoacoustic tomography(MSOT).     

JIR-Net：用于光声层析图像重建的联合迭代重建网络

目的 高质量的图像重建是光声层析成像（photoacoustic tomography,PAT）技术的关键,有限角度稀疏测量和组织非均匀的声学特性都会影响重建图像质量。采用迭代重建技术可在一定程度上提高图像质量,但是其结果依赖于有关成像目标的先验假设模型。而且在迭代优化过程中需要反复计算前向成像算子及其伴随算子,因此计算成本较高,需要合理选择正则化方法及其参数。为了解决该问题,提出一种根据不完备光声测量信号联合重建光吸收能量分布图和声速分布图的深度学习方法。方法 设计并搭建基于学习迭代策略的联合迭代重建网络（joint iterative reconstruction network,JIR-Net）,网络由4个结构单元组成,每个单元包括特征提取、特征融合和重建3个模块。网络的输入是探测器在成像平面中采集的不完备光声信号和预设的常数声速,输出是重建的光吸收能量分布图和声速分布图。分别构建仿真、仿体和在体数据集,用于训练、验证和测试网络。在训练网络的过程中,将光吸收能量密度和声速的梯度下降信息整合到网络训练中,并利用反向传播梯度下降法求解非线性最小二乘问题。结果 数值仿真、仿体和在体实验...     

球形光声腔中二氧化碳的检测

气体光声光谱技术是一种基于光声效应的微量气体检测技术,它具有高灵敏度、高选择性、大动态检测范围的优点,本文从理论上讨论了气体检测球形光声腔共振模式的声学特性,计算表明,与常用的圆柱形光声腔比较,球形光声腔不存在粘滞损耗,具有更好的检测特性;利用球形光声腔和二氧化碳激光器构成的气体光声检测系统,从实验上测量了球形光声腔的共振模式,与理论计算结果一致;实验结果表明注入浓度为300 ppm二氧化碳的球形光声腔所激发的光声信号为5.68 mV,信噪比高达45,尽可能地降低了声波在光声腔内壁附近的热损耗和粘滞损耗,提高了二氧化碳气体检测灵敏度。     

血管内光声图像的时间反演重建方法

目的 将光声成像与医学内窥技术相结合的血管内光声(IVPA)成像技术可为心血管内易损斑块的检测以及指导介入治疗提供可靠的参考。针对采用单阵元探测器进行圆周扫描的IVPA成像系统,提出基于时间反演(TR)算法的重建IVPA横截面灰阶图像的方法。方法 通过建立超声传播模型,对光声信号的反向传播过程进行模拟,反演得到血管横截面的2维初始光声压分布图像。针对测量位置稀疏和有限角度测量都会造成光声数据不完备,进而导致重建图像质量下降的问题,通过对探测器采集到的光声信号进行样条插值达到提高成像质量以及消除伪影的目的。结果 仿真实验结果表明,与相同测量位置下利用滤波反投影(FBP)算法重建出的图像相比,采用本文算法重建出的图像的结构相似性指标(SSIM)值可提高约65%。结论 该方法能有效地提高IVPA重建图像的质量,为后续图像重建算法的优化提供有益参考。     

光声光谱法探测微量气体

介绍光声光谱气体传感器的发展及应用意义,根据气体光声效应讨论了光声气体传感器的工作原理,详细分析了多种不同结构传感器的原理及优缺点.重点讨论了常用一维管状光声腔体的光声理论,并给出了数学模拟模型.根据国内外的研究现状,分析了光声气体探测系统的重难点以及可能的解决方法,并讨论了光声传感向MEMS方向发展的原因及意义.     

光声光谱式甲烷气体传感器的研究

根据物体在周期性变化的光的照射下会产生声音信号的现象,提出了一种基于光声光谱理论的甲烷气体检测的方法.根据比尔-朗伯定律,经过调制的平行光束通过不同体积分数的甲烷气体时,其光强将会发生不同程度的衰减,若衰减后的光束进入光声腔,将会在光声腔内产生光声信号,通过测定光声信号的幅值来达到检测甲烷气体体积分数的目的.此方法相对于通常的光谱法,增加了把热能转换为声信号的过程,具有极高的精确性和可靠性,为设计高灵敏度瓦斯传感器的研究提供理论依据.     

矿井CH4和煤尘的光声复合检测方法研究

煤矿瓦斯（CH4）爆炸常常与煤尘爆炸相互伴随发生,以往CH4和煤尘的浓度都是分开检测,不利于煤矿瓦斯煤尘爆炸的准确预测。本文利用气体滤波光声技术和光散射原理对矿井气体中CH4和煤尘质量浓度进行复合测量。分别采用两个气体滤波光声腔作为CH4测量光声腔和煤尘参比光声腔（CO测量光声腔）,在光源和光声腔之间建立CH4和煤尘的测量腔,记录其进入该测量腔后光声信号强度的变化,通过对两个滤波波长上CH4吸收和煤尘颗粒消光的相关处理,同时得到CH4浓度和煤尘质量浓度。实验数据表明,光声复合检测方法可以对CH4和煤尘质量浓度进行准确检测,准确度达到10-4数量级。