科技前沿近日，中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院生物醫(yī)學(xué)與健康工程研究所生物醫(yī)學(xué)光學(xué)與分子影像中心研究員劉成波團(tuán)隊(duì)、醫(yī)學(xué)人工智能研究中心研究員梁棟團(tuán)隊(duì)，與武漢協(xié)和醫(yī)院放射科教授鄭傳勝團(tuán)隊(duì)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(jìn)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(jìn)展的新一代醫(yī)學(xué)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(yīng)用，迄今為止，仍缺少較好的解決方法。
 　　研究團(tuán)隊(duì)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(xué)習(xí)策略，挖掘光聲光譜域互補(bǔ)信息，基于雙通道網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)權(quán)重分布，團(tuán)隊(duì)實(shí)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(shí)獲取，團(tuán)隊(duì)在光聲成像技術(shù)方面開展創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了四激光脈沖連續(xù)成像。該研究有望進(jìn)一步推動光聲成像技術(shù)臨床應(yīng)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(jìn)院客座學(xué)生)趙煌旋、深圳先進(jìn)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(xué)基金重大研究計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、中科院科研儀器設(shè)備研制項(xiàng)目(關(guān)鍵技術(shù)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目)、中科院科研儀器設(shè)備研制項(xiàng)目(青年人才類)、中科院青年創(chuàng)新促進(jìn)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