AAR-Net:用于声学异质介质光声图像重建的深度神经网络

在光声成像中,由于组织的吸收和扩散等引起的超声波衰减、由声速变化引起的相位偏差以及与声衰减相关的信号波形展宽都会降低图像的空间分辨率,针对该问题,提出一种基于深度学习的声学特性非均匀组织图像重建方法。通过将深度梯度下降(deep gradient descent,DGD)网络与U-Net相结合构建声伪影去除网络(acoustic artifacts removal network,AAR-Net)。DGD模块利用梯度信息减少非均匀声学特性对重建图像质量的影响,实现信号域到图像域的转换。U-Net模块实现对DGD模块输出的低质量图像的优化,实现图像域到图像域的转换。仿真、仿体和在体试验结果表明,与传统的非学习图像重建方法和最新的基于图像后处理的深度学习方法相比,采用该方法重建的图像结构相似度和峰值信噪比分别可提高约20%和10%。AAR-Net无需任何有关成像对象声学特性的先验知识,即可重建高质量图像。

光声成像在光动力疗法研究中的应用

组织氧合作用和光敏剂应用在疾病诊治中都有着重要的作用,因此其实时在体无损检测很有意义。光动力疗法涉及光敏剂、光和氧分子三大要素,其疗效受组织氧合作用影响。本文对光声成像(PAI)、光声寿命成像(PALI)和多光谱光声层析成像(MSOT)等光声成像技术在光动力疗法的研究和应用中的使用现状进行了综述。对相关设备系统在检测光敏剂、组织氧分压和微血管损伤等方面的应用原理和技术分别进行了介绍,并总结了这些技术的应用前景。

窄等离子体吸收谱线宽度的纳米金锥用于光声成像

无损光声成像技术结合了纯光学成像高选择特性和纯超声成像中深穿透特性的优点,克服了光散射限制,实现了对活体深层组织的高分辨、高对比度成像。该成像技术对内源物质例如脱氧血红蛋白、含氧血红蛋白、黑色素、脂质等进行成像,提供了活体生物组织结构和功能信息,已经在生物医学领域表现出巨大的应用前景。然而,很多与病理过程相关的特征分子的光吸收能力较弱,在活体环境中难以被光声成像系统所识别,从而限制了光声成像技术的应用范围。基于功能纳米探针的光声成像-光声分子成像极大拓展光声成像的应用范围,可以在活体层面对病理过程进行分子水平的定性和定量研究,将为实现目标疾病的早期诊断提供强大的技术支持。本文发展在近红外具有窄吸收线宽(半高宽仅为60 nm)的纳米金锥作为新型的光声探针。通过选择不同径长比的纳米金锥,可以任意调节纳米金锥的吸收峰。通过调谐激光器的波长,可实现对不同吸收峰纳米金锥的选择性激发。纳米金锥将有可能用于多光谱光声成像,实现对不同靶标的目标分子探测。

皮肤影像技术辅助确定基底细胞癌手术切缘的应用进展

莫氏显微外科手术(MMS)能实现术中肿瘤边界完整的组织学检查,尽可能多地保留正常组织,降低复发率,是基底细胞癌(BCC)的一线治疗方案。皮肤影像技术可用于术前描绘BCC肿瘤边缘,实现术前应用无创技术进行手术切缘的标记,提高MMS的一次成功率,减少多期MMS手术成本,并降低复发率。本文综述皮肤影像技术辅助确定BCC手术切缘的应用进展。