雷鋒網(wǎng)消息，近日，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和蘇黎世大學(xué)的科學(xué)家宣布，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)改善光聲成像，成果發(fā)表在Nature Machine Intelligence上（點(diǎn)擊查看論文鏈接）

“光聲成像”是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種非入侵式和非電離式的新型生物醫(yī)學(xué)成像方法，可用于血管可視化、研究腦活動(dòng)、表征皮膚病變和診斷乳腺癌等應(yīng)用。但是，渲染圖像的質(zhì)量很大程度上取決于設(shè)備上的傳感器數(shù)量和分布：傳感器的數(shù)量越多，圖像質(zhì)量就越好。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新方法，可以在不放棄最終圖像質(zhì)量的情況下大幅減少傳感器的數(shù)量，進(jìn)而降低設(shè)備成本，提高成像速度或改善診斷。

圖像失真校正

光聲學(xué)在某些方面與超聲成像相似。

在超聲成像中，探頭將超聲波發(fā)送到體內(nèi)，并被組織反射。探頭中的傳感器檢測(cè)返回的聲波，隨后生成人體內(nèi)部的圖像；在光聲成像中，取而代之的是將非常短的激光脈沖發(fā)射到組織中，然后被吸收并轉(zhuǎn)換成超聲波。類(lèi)似于超聲成像，聲波被檢測(cè)并轉(zhuǎn)換為圖像。

由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和蘇黎世大學(xué)生物醫(yī)學(xué)成像教授Daniel Razansky領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)探索了一種方法，來(lái)提高僅擁有少量超聲傳感器的低成本光聲設(shè)備的圖像質(zhì)量。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，他們首先使用了一種自行開(kāi)發(fā)的高端光聲掃描儀，這種掃描儀有512個(gè)傳感器，可以提供高質(zhì)量的圖像。他們通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些圖片進(jìn)行了分析，從而能夠?qū)W習(xí)高質(zhì)量圖像的特征。

接下來(lái)，研究人員拿掉了大多數(shù)傳感器，只剩下128個(gè)或32個(gè)傳感器，這對(duì)圖像質(zhì)量產(chǎn)生了不利影響。由于缺乏數(shù)據(jù)，圖像中出現(xiàn)了被稱(chēng)為條紋型偽影的失真。

然而，事實(shí)證明，先前訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在很大程度上校正這些失真，從而使圖像質(zhì)量更接近使用所有512個(gè)傳感器獲得的測(cè)量結(jié)果。

雷鋒網(wǎng)了解到，在光聲技術(shù)中，圖像質(zhì)量不僅隨所用傳感器的數(shù)量而提高，而且當(dāng)從盡可能多的方向捕獲信息時(shí)，圖像質(zhì)量也會(huì)提高：傳感器圍繞物體布置的扇區(qū)越大，質(zhì)量越好。研究人員開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法還成功地改善了僅在有限范圍內(nèi)記錄的圖像的質(zhì)量。

Razansky說(shuō)：“這對(duì)于臨床應(yīng)用特別重要，因?yàn)榧す饷}沖無(wú)法穿透整個(gè)人體，因此成像區(qū)域通常只能從一個(gè)方向進(jìn)入?！?/p>

促進(jìn)臨床決策

科學(xué)家們強(qiáng)調(diào)，他們的方法并不局限于光聲成像。由于該方法是對(duì)重建圖像進(jìn)行處理，而不是對(duì)原始記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此也適用于其他成像技術(shù)?！澳慊旧峡梢杂猛瑯拥姆椒◤娜魏蜗∈钄?shù)據(jù)中生成高質(zhì)量的圖像，”拉贊斯基說(shuō)。他解釋說(shuō)，醫(yī)生經(jīng)常面臨的挑戰(zhàn)是如何解讀來(lái)自病人的低質(zhì)量圖像?！拔覀冏C明，這種圖像可以通過(guò)人工智能方法得到改善，從而更容易獲得更準(zhǔn)確的診斷。”

對(duì)于Razansky來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)研究工作很好地說(shuō)明了現(xiàn)有的人工智能方法可以用于什么。他說(shuō)：“許多人認(rèn)為人工智能可以代替人類(lèi)的智能。至少在當(dāng)前可用的人工智能技術(shù)方面，這可能被夸大了。它不能取代人類(lèi)的創(chuàng)造力，但可能使我們擺脫一些繁瑣而重復(fù)的任務(wù)?！?/p>

在他們目前的研究中，科學(xué)家使用了為小動(dòng)物量身定制的光聲斷層掃描設(shè)備，并用小鼠的圖像訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Razansky說(shuō)，下一步將是將該方法應(yīng)用于人類(lèi)患者的光聲圖像。

揭示組織功能

與光聲學(xué)不同，許多成像技術(shù)如超聲、X射線或MRI，主要適用于可視化的人體解剖變化。為了獲得額外的功能信息，例如關(guān)于血流或代謝變化的信息，患者必須在成像前使用造影劑或放射性示蹤劑。

與此相反的是，光聲學(xué)方法可以在不引入造影劑的情況下可視化功能和分子信息。一個(gè)例子是組織氧合的局部變化-一種可用于早期診斷的重要癌癥標(biāo)志。血管中的脂質(zhì)含量是另一種潛在的疾病標(biāo)記，可幫助及早發(fā)現(xiàn)心血管疾病。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，由于用于光聲成像的光波與其他光波不同，不能完全穿透人體，因此這種方法只適用于研究皮膚下幾厘米深的組織。

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