利用深度学习技术对小动物进行更快、更清晰的全身成像

闪电过后，雷声过了一会儿才传到我们耳中。这种现象是由于光声(PA)效应，当闪电的光能被吸收并转化为热能时，闪电附近的材料立即膨胀。利用这种PA效应，光声计算机断层扫描(PACT)已成为一种首要的临床前和临床成像方式，无需使用造影剂即可在体内成像。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)系统来改善，导致没有这些硬件的成本更高，成像速度更慢。

浦项工业大学的研究小组由金哲洪教授和崔成旭博士(融合信息技术工程系)、李承哲教授和李秀英博士(机械工程系)、杨静哲博士(电气工程系)组成，他们提出了一种深度学习方法，可以实现PACT系统更快、更高分辨率的成像。这项发现最近发表在先进的科学．

虽然以前的研究已经使用深度学习来提高分辨率，但本研究是世界上第一次将深度学习应用于三维多参数PACT系统。研究人员已经证明，以高分辨率、高速和高分辨率的方式监测心脏、肾脏和大脑组织的运动是可能的实时，以及动物的全身成像。他们也首次表明深度学习可应用于药代动力学，药物被注射到哪里血管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。

通过这项研究，研究人员还证实了在动物身上训练的人工神经网络可以应用于人类。由于人工神经网络独立于用于训练神经网络的光波长而运行，因此他们在不牺牲速度和质量的情况下简化了硬件设备，这也是有意义的人工神经网络．

随着研究结果的发表，研究小组预计PACT技术将在各种环境中广泛应用，无论硬件规格如何，都可以实现高分辨率和高速图像。