使用深度学习对小动物进行更快更清晰的全身成像

闪电过后，雷声要过一会儿才能传到我们的耳朵里。这种现象是由于光声 (PA) 效应造成的，当闪电的光能被吸收并转化为热能时，闪电附近的材料会立即膨胀。利用这种 PA 效应，光声计算机断层扫描 (PACT) 已成为一种主要的临床前和临床成像方式，无需使用造影剂即可在体内拍摄图像。然而，它的低质量图像可以通过多个超声传感器和多通道数据采集 (DAQ) 系统得到改善，如果没有此类硬件，则会导致成本更高和成像速度更慢。

POSTECH 研究团队——由 Chulhong Kim 教授和博士组成。候选人Seongwook Choi(融合IT工程系)，Seungchul Lee教授和博士。候选人 Soo Young Lee(机械工程系)和 Jinge Yang 博士(电气工程系)提出了一种深度学习方法，可以为 PACT 系统实现更快、更高分辨率的成像。该发现最近发表在Advanced Science上。

虽然之前的研究使用深度学习来增强分辨率，但本研究是世界上第一个将深度学习应用于三维多参数 PACT 系统的研究。研究人员已经证明，可以高分辨率、高速和实时地监测心脏、肾脏和大脑中组织的运动，以及动物的全身成像。他们还首次表明，深度学习可以应用于药代动力学，将药物注入血管以观察它们在体内的扩散，以及功能成像，测量每个组织的氧饱和度。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！