生物光聲層析成像中不均勻和不穩(wěn)定照明解決方法

孟 琪，孫 正*

（1.華北電力大學電子與通信工程系，河北 保定 071003；2.華北電力大學河北省電力物聯網技術重點實驗室，河北 保定 071003）

1 引言

光聲層 析成像（Photoacoustic Tomography，PAT）是一種新型的生物醫(yī)學成像方法，它結合了光學成像的高對比度和超聲成像的高分辨率[1]，可應用于眼科[2]、胃腸疾病[3]、腦科學[4]、心臟病學[5]和皮膚病學等。其物理基礎是生物組織的光聲效應，用短脈沖激光照射組織，組織吸收部分光能量后受熱膨脹，產生寬帶超聲波（即光聲信號），并迅速向組織表面?zhèn)鞑ァ３晸Q能器采集光聲信號后送入計算機內，通過求解聲學逆問題，從聲壓測量數據中重建出組織表面及內部的初始聲壓分布圖或光吸收能量分布圖，以顯示組織的形態(tài)結構[6]。標準重建方法有延遲求和法[7]、反投影法[8]、時間反演法[9]和傅立葉變換法[10]等。在此基礎上，通過求解光學逆問題，還可以定量估算組織的光學特性參數（如光吸收系數和散射系數）及熱膨脹系數等的空間分布，實現功能成像，即定量PAT（quantitative Photoacoustic Tomography，qPAT）[11-12]。

為了簡化問題，光聲成像算法通常采用簡單的光子傳輸模式，或假設入射光在組織表面和內部分布均勻。但在實際應用中，大多數生物組織都是具有高散射和不透明特點的混濁介質，當光在組織內傳輸時既被吸收又被散射。不同成分的組織結構對光的吸收和散射以及光通量的分布都是不均勻的。此外，隨著光在組織中入射深度的不斷增加，光的穿透能力隨之減弱，光能量的分布隨之分散，光通量也會顯著降低。除上述原因以外，不合理的照明模式也會造成組織內的光照分布不均勻，只有靠近入射光的部分組織可被相對均勻的照明，進而導致光通量分布不均勻，這不僅會降低重建圖像的精度和質量，也會降低成像深度[13]。本文對目前解決PAT 不均勻和不穩(wěn)定照明問題的主要方法進行歸納和總結，主要包括補償光通量的變化、精準估計光通量分布和優(yōu)化照明模式3 種解決方案。

2 補償光通量的變化

早期研究中，模擬光在組織中的傳播時，一般利用假設的光通量分布消除不均勻照明對圖像重建精度的影響[14]，其主要困難在于需要已知有關組織復雜光學特性的先驗知識。目前，補償光通量變化的主要方法有稀疏分解法、基于成像模型的方法、基于熒光蛋白的方法、光聲-聲光光譜組合法和光聲-超聲雙模態(tài)成像融合法，如表1所示。

表1 補償PAT 光通量變化的主要方法對比Tab.1 Comparison of main methods of compensating for variations in light fluence in PAT

2.1 稀疏分解法

基于稀疏表示的分解方法是將PAT 圖像分解為兩個分量：由組織中擴散的光通量引起的低空間頻率全局分量和代表光吸收系數變化的高空間頻率局域分量。再通過少量基函數（通稱為庫，通常采用二維離散Haar 小波基和二維離散傅立葉基）之和逼近圖像[15]。

根據光吸收能量分布與組織光吸收系數和光輻射通量之間的關系，求得組織光吸收能量分布的稀疏表示，利用正交匹配追蹤（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）算法找到滿足稀疏表達式的最少數量的系數，即實現圖像分解，進而計算出光吸收系數和光通量對數的向量表示。

實驗結果表明，采用該方法可以有效提高根據光吸收能量分布圖重建光吸收系數分布圖的精度，如圖1（彩圖見期刊電子版）所示。該方法不必求解光輻射傳輸方程，不依賴于選擇一個準確的光子傳播模型來解釋光通量的不均勻性，沒有將建模誤差傳遞到光吸收系數的估算結果中，具有較高的量化精度和穩(wěn)定性。但是，它不適用于具有緩慢變化的光吸收系數的組織成像。此外，當入射光只從成像目標一側照射時，每個投影都有不同的光照模式，因此，非均勻邊界光照也會在光吸收系數的重建結果中引入一定誤差，即作為算法輸入的光吸收能量分布圖不能準確代表光輻射通量與光吸收系數的乘積。為了提高算法的準確性，可以增加庫中的元素，尋找更全面的庫表示光吸收系數和散射系數，或者使用更精準的分解算法，例如基跟蹤。

圖1 采用稀疏分解法的PAT 圖像重建結果[15]。(a)仿體的幾何結構圖；(b)光吸收能量分布圖；(c)光通量分布圖；(d)光吸收系數分布圖Fig.1 Results of PAT image reconstruction by using the sparse decomposition algorithm[15].(a)Geometry of the phantom to be imaged;(b)optical absorption distribution;(c)light fluence distribution;(d)optical absorption coefficient

2.2 基于成像模型的方法

對根據光聲信號測量值重建的初始聲壓分布圖進行光通量補償，可得到光吸收能量分布圖，但這個過程可能放大噪聲和偽影，特別是在有限視角測量條件下，會造成圖像質量下降。針對這一問題，Bu 等[16]提出了一種重建光吸收系數與補償光通量相結合的方法，將光通量補償集成到基于模型的圖像重建中，使每個測量位置的光通量和光吸收系數分離開，進而估算光吸收系數。

在組織具有均勻聲學特性和非黏性介質的前提下，利用格林函數法[17]求解光聲波動方程，得到計算光聲信號理論值的矩陣表達式，通過使光聲信號測量值和理論值之間的L2 范數最小，定量估計光吸收系數的空間分布。該方法引入了矩陣壓縮算法[18]，可以將矩陣壓縮到原大小的1/250，不僅減少了所需的內存，而且加快了重建速度。與常規(guī)qPAT 方法相比，該方法在每次迭代中補償光通量，減少了由于光通量變化所致的重建誤差，提高重建圖像質量。此外，該方法還具有基于模型的PAT 圖像重建方法的優(yōu)點，例如可減少由于有限角度測量和聲速分布不均勻所致的圖像偽影和分辨率下降等問題。

該方法的局限性包括：沒有考慮超聲探測器性能對重建圖像質量的影響，超聲換能器矩陣的中心頻率和帶寬較低，導致沒有很好地抑制噪聲。另外，即使采用了矩陣壓縮算法，仍然需要較大內存，使得該方法很難應用于高分辨率、大規(guī)模、實時的PAT 圖像重建。未來可以考慮利用壓縮感知方法進一步提高重建速度，以及采用高質量的優(yōu)化方法解決大規(guī)模優(yōu)化問題。

2.3 基于熒光蛋白的方法

基于模型的方法和稀疏分解法均適用于靜態(tài)成像物體。對于運動器官成像中動態(tài)光通量的校正，Deán-Ben 等[19]提出了非時間混合的多光譜光聲層析成像（temporally unmixed MultiSpectral Optoacoustic Tomography，tuMSOT）技術，利用可逆光開關熒光蛋白（Reversibly Switchable Fluorescent Protein，RSFP），結合實時采集的光聲光譜數據校正散射介質內的光通量分布。RSFP 可以在特定波長下實現暗-亮狀態(tài)的切換，從而使組織的光物理性質發(fā)生變化，產生光聲信號。利用熒光分子探針的暗-亮狀態(tài)之間的轉換時間校正組織中光通量分布的不均勻性（圖2）。即使成像目標存在運動（如動脈血管或胃腸道），采用該方法仍可實現目標區(qū)域中光通量的有效校正。當暗-亮狀態(tài)切換足夠快時，熒光分子探針的可逆性還可用于校正縱向光通量。利用具有波長開光性的光致變色分子，可以在不同波長下校正光通量。

圖2 充分激活RSFP 前后的三維光聲圖像[19]。(a)激活前；(b)激活后Fig.2 Three-dimensional photoacoustic images(a)before and(b)after full activation of RSFPs[19].Reprinted with permission from?The Optical Society.

未來可以通過吸收光譜分析熒光分子探針的空間分布，使RSFP 的分布測量具有更高的時間分辨率。此外，可進一步利用基因編碼的蛋白質和人工合成的光致變色分子，實現定量tuMSOT。

2.4 光聲-聲光光譜組合法

基于RSFP 的方法驗證了在不同入射光波長下校正光通量的可能性，此后Hussain 等[20]提出了一種光聲光譜（Photoacoustic Spectroscopy，PAS）成像中校正不同波長光通量的方法，將光聲與聲光（Acousto-Optics，AO）成像相結合，在無法預知介質光學特性的情況下，補償與空間和波長相關的光通量變化。該方法涉及兩個光聲測量和一個聲光測量，用光聲和聲光信號測量數據來表示光吸收系數，實驗裝置如圖3 所示。

圖3 PA-AO 聯合成像實驗裝置原理圖[20]Fig.3 Schematic diagram of experimental setup of PA-AO joint imaging[20].Reprinted with permission from?The Optical Society.

聲光測量是基于散斑對比度的檢測方法[21,22]，且在已知入射光波長的情況下，散斑對比度的變化與超聲標記光功率成正比，據此可以補償光通量的變化，如圖4（彩圖見期刊電子版）所示。

圖4 采用PA-AO 光譜組合法得到的光聲圖像[20]。（a）λ=755 nm 時從side1（左圖）和side2（右圖）照射介質得到的光聲圖像；（b）λ=780 nm 時從side1（左圖）和side2（右圖）照射介質得到的光聲圖像；（c）λ=755 nm（左圖）和λ=780 nm（右圖）時補償光通量后的光聲圖像Fig.4 PA images obtained by using PA-AO spectral combination method[20].(a)PA images by exciting the medium from side 1(Left)and side 2(Right)whenλ=755 nm;(b)PA images by exciting the medium from side 1(Left)and side 2(Right)whenλ=780 nm;(c)PA images ofλ=755 nm(Left)andλ=780 nm(Right)after light fluence compensation.Reprinted with permission from?The Optical Society.

與基于PAS 的方法相比，該方法不依賴于任何有關組織光衰減特性和光傳輸模型的假設，而是通過聲光測量消除成像質量對組織光學特性的依賴。但是它忽略了由局部散射變化引起的超聲光調制效率的變化，其是否影響成像精度還有待進一步研究。聲光成像中超聲標記體積的大小也會對光吸收系數和散射系數的估計精度產生影響，未來可以考慮利用納秒脈沖激光進行聲光測量。

2.5 光聲-超聲雙模態(tài)融合成像法

超聲換能器可同時工作在脈沖/回聲模式和接收模式，在超聲成像裝置的基礎上增加光聲成像單元，二者共用同一個超聲換能器和信號采集卡，可形成光聲-超聲（photoacoustic-ultrasonic,PAUS）雙模態(tài)成像，同時對組織的光學特性和聲阻抗特性進行成像。

對于手持式乳腺PAUS 雙模態(tài)成像，Zhao 等[23]提出了一種解決深層組織中光通量急劇下降問題的方法，即首先對乳腺進行超聲成像，然后根據乳腺中不同組織結構的光學參數，利用有限元法求解光擴散方程計算光輻射通量，最后利用光通量分布圖對原始光聲圖像進行光通量補償，實驗裝置如圖5（彩圖見期刊電子版）所示。

圖5 手持式乳腺PAUS 成像裝置示意圖[23]。(a)成像裝置示意圖；(b)中央切割平面的光通量Fig.5 Schematic diagram of handheld breast PAUS setup[23].(a)Imaging setup;(b)map of light fluence in the central cut plane

該方法可以改善乳腺PAT 圖像的質量，提高深層組織的對比度，但也造成了背景信號的增強（包括深層區(qū)域的噪聲），從而導致深層組織成像的信噪比嚴重下降，如圖6 所示。

圖6 補償光通量前后的乳腺圖像[23]。(a)未補償光通量的PAT 圖像；(b)補償光通量后的PAT 圖像；(c)未補償光通量的PAUS 圖像；(d)補償光通量的PAUS圖像Fig.6 Breast images before and after compensation for light fluence[23].PAT image before(a)and after(b)light fluence compensation;PAUS dual-modal image before(c)and after(d)light fluence compensation

此外，Jin 等[24-25]提出一種基于光聲-被動超聲雙模態(tài)成像的光通量補償方法，超聲換能器同時接收組織產生的光聲波和被動超聲波，得到光聲和漫反射（Diffuse Reflectance，DR）雙模態(tài)圖像，再采用反射解耦的方法對兩幅圖像進行融合，補償光通量變化，如圖7 所示。

圖7 光聲-被動超聲融合成像原理示意圖[24]Fig.7 Schematic diagram of photoacoustic-passive ultrasonic fusion imaging[24]

相比于單模態(tài)PAT，采用光聲-被動超聲雙模態(tài)成像方法可有效減少由于反向散射和漫反射引起的估算誤差，改善重建圖像質量，如圖8（彩圖見期刊電子版）所示。但是，該方法的不足是：校準函數相對簡單，不適用于所有應用場合；散射層邊界處的漫反射圖像可能發(fā)生畸變；系統(tǒng)分辨率不高；組織中的氣泡不滿足校準方程，因而無法識別和消除。未來可采用強聚焦激光束（光學分辨率光聲顯微鏡）[26]或聚焦傳感器（聲學分辨率光聲顯微鏡）[27]實現高分辨率融合成像。

圖8 光聲與光聲-被動超聲融合圖像對比[24]。(a)光聲圖像；(b)光聲-被動超聲融合圖像Fig.8 Comparison of(a)photoacoustic images and(b)photoacoustic-passive ultrasonic fusion images[24]

3 精準估計光通量

在qPAT 技術中，重建組織光吸收系數分布圖時，傳統(tǒng)方法通常是將圖像重建與光傳輸模型相結合，利用迭代法求得光吸收系數的最小二乘解。此類方法的估算結果中可能包含與光通量相關的誤差，降低成像精度。目前，精準估計光通量的主要方法有擴散光層析成像（Diffuse Optical Tomography，DOT）法、光聲-聲光信號組合法和表面光增強的方法，如表2 所示。

表2 精準估計PAT 光通量的主要方法對比Tab.2 Comparison of main methods for accurately estimating light fluence in PAT

3.1 擴散光層析成像法

將PAT 與DOT 相結合，利用低分辨率DOT重構組織的光吸收系數和散射系數的空間分布，進而采用有限差分法求解散射光子密度方程，得到組織表面和內部的連續(xù)波光通量，并在此基礎上準確重建光吸收系數的空間分布，提高光聲圖像重建精度和光聲光譜分析的精度，校正光聲圖像中與光通量相關的誤差[28-29]，如圖9（彩圖見期刊電子版）所示。

DOT 采用光學方法測量光通量，是一種波長相關的方法，雖然得到的光學特性圖是平均量，但仍可用于準確估計光通量，而且可以重建低于DOT分辨率的目標。但其不足之處是由于假設被測組織的Gruneisen 系數是常數，因此只適用于具有相同成分或熱力學特性差異不明顯的成像目標。同時該方法會增加成像系統(tǒng)及其操作的復雜度，限制了其應用范圍，未來仍需加快活體PAT-DOT集成系統(tǒng)的開發(fā)。

圖9 PAT-DOT 的成像結果[28]。(a)DOT 測量的光吸收系數和散射系數分布圖；(b)組織表面的光通量分布圖；(c)補償光通量之前的PAT 圖像；(d)補償光通量之后的PAT 圖像Fig.9 Results of the PAT-DOT method[28].(a)The distributions of optical absorption coefficient and scattering coefficient measured by DOT;(b)light fluence on the phantom surface;PAT images(c)before and(d)after compensating for light fluence

3.2 光聲-聲光信號組合法

將光聲和聲光信號測量相結合，根據光子傳輸概率重建組織的光吸收系數和發(fā)色團濃度，可提高qPAT 的精度[30-34]。該方法基于兩個原理：一個光子通過散射介質時可以按照相等概率沿兩個方向運動；采用聚焦超聲波可以在介質的一定體積內標記穿過的光子。

該方法在不預先確定介質的局部光通量和光學特性的情況下，僅通過實驗測量的方式，利用測量值和實驗參數估算局部光吸收系數（圖10），可在很大程度上減小光吸收系數估計值與真實值之間的誤差。但是光子功率是一個無法直接測量的內部量，需要根據從介質外測量的光聲信號重建得到，與直接測量相比，此過程引入了一定的誤差。此外，該方法假設光子的平均自由程大于標記體的線性維數，然而實際應用中該假設并不適用于所有光子。未來研究中需重點減小簡單離散標記與超聲標記之間的差距，并通過活體實驗驗證方法的可行性。

圖10 光子在注入點1、標記體積2 和檢測器位置3 之間的軌跡示意圖[30]Fig.10 Schematic of photon trajectories between injection point 1,labeling volume 2 and detector position 3[30]

3.3 表面光增強的方法

表面光增強的方法是利用擴散近似作為光傳輸模型，求解使模型輸出值（即初始聲壓理論值）和測量值之間誤差最小的最小二乘問題，利用初始聲壓和表面光測量數據同時估計組織的光吸收系數、散射系數和Gruneisen 系數[35]。與常規(guī)qPAT方法相比，該方法可以同時估算出光吸收系數、散射系數和Gruneisen 系數的空間分布，并且提高光吸收系數和散射系數的估算精度，如圖11（彩圖見期刊電子版）所示。但是最小化是否具有唯一性尚無法確定，而且文獻[35]中僅進行了仿真實驗驗證，需要采用實際成像系統(tǒng)采集真實成像數據進行進一步的可行性驗證。

圖11 采用表面光增強法的PAY 圖像重建結果[35]Fig.11 Results of PAT image reconstruction with the augmented PAT[35].Reprinted with permission from?The Optical Society.

4 照明模式相關解決方案

對于PAT，采用不同時間、不同角度和不同位置的照明都會獲得不同的光吸收系數分布圖。通過改進照明模式，可以改善不均勻和不穩(wěn)定照明對成像質量的影響，保證成像目標內各個視角都有足夠的光穿透性。目前的改進方法可分為外部照明和內部照明兩類，如表3 所示。

表3 PAT 照明模式的比較Tab.3 Comparison of two schemes of illumination in PAT

4.1 外部照明模式

4.1.1 旋轉照明

如圖12 所示，旋轉照明是將成像目標固定在成像系統(tǒng)的中心位置，“I”型光纖照明條產生脈沖激光并圍繞目標旋轉，照明條與傳感器固定于旋轉支架，并圍繞掃描軸一起旋轉，獲得斷層數據集[36]。一次完整的掃描是由圍繞中心旋轉512 步的照明條和探測器完成的，每旋轉一步，探測器記錄聲壓數據，進而獲得目標的三維光吸收能量分布圖。

與頂部照明和多側面照明模式相比，旋轉照明不是一次性照亮整個目標，而是通過旋轉將入射光覆蓋于整個目標，因此具有更高的光穿透性。但同時也在系統(tǒng)方程中引入了斷層掃描數據的不一致性，即在每個層析視角記錄的聲壓數據由不同的目標函數產生，目標內部的光通量分布隨視角的變化而變化。對于較大的成像目標，該方法采集的數據不一致性程度更高，可能造成重建圖像質量的下降。未來可以進一步研究旋轉照明與內部照明相結合的方法，以解決大型物體成像深度下降的問題。

圖12 采用旋轉照明的乳房三維PAT 系統(tǒng)示意圖[36]。(a)PAT 系統(tǒng)；(b)乳房假體的二維橫截面Fig.12 An illustration of 3D breast PAT system employing the rotating partial illumination design[36].(a)Imaging system;(b)2D cross-section of the numerical breast phantom

4.1.2 非平穩(wěn)照明

非平穩(wěn)照明是對旋轉照明的優(yōu)化，將照明條分布在一個環(huán)繞成像目標的圓環(huán)上，如圖13 所示，將入射光投向目標，通過改變照明條的數量與排列方式，得出改進數據不一致性的照明條件[37]。實驗結果表明，當照明條數量增加即照明充足且檢測面封閉時，可以有效降低測量數據的不一致性[37]。

圖13 非平穩(wěn)照明示意圖[37]Fig.13 Schematic diagram of non-stationary illumination[37].Reprinted with permission from?The Optical Society.

該方法的缺點是在組織內部仍存在由于光束的不規(guī)則重疊所致的不均勻照明。為了彌補這種不足，Park 等[38]提出利用三維PAT 系統(tǒng)掃描整個乳房，根據比爾朗伯定律估計非均勻照明的極角函數和與深度有關的光衰減并進行補償，直至達到臨界深度。與無補償成像方式相比，成像深度提高了67%，是目前無壓縮三維乳房PAT 中成像深度最高的。

4.1.3 光捕捉器增強照明

組織表面對入射光的反射造成大部分光能量的損失，這種光損耗直接導致光聲信號強度的減弱和重建圖像質量的下降。Yu 等[39-40]設計了一種針對表面光反射的新型照明增強裝置，利用3D 打印技術制作高頻光聲成像探頭，探頭內的光捕捉器是一種簡單的凹面光反射器，與附在超聲探頭上的光纖束集成在一起。光捕捉器將收集到的反射光通過凹面鏡腔多次隨機反射重新分配到組織表面，如圖14 所示。

圖14 內置光捕捉器的高頻光聲成像探頭示意圖[39]Fig.14 Schematic diagram of high-frequency photoacoustic imaging probe with built-in light catcher[39]

采用該裝置不僅可提高入射光在組織表面分布的均勻性，而且可增大深層組織內的有效光通量，改善深層組織的成像質量，如圖15（彩圖見期刊電子版）所示。與增強照明之前相比，光聲信號強度可提高約30%，信噪比提高約20%。但是由于組織表面僅反射部分入射光，因此該方法對于成像質量的改善有限。此外，光捕捉器中的反射錐鏡采用堅硬的透明材料制成，很難用于表面不平坦的成像物體，限制了其應用范圍。未來可以進一步優(yōu)化材料的選取并提高捕捉器對光的反射效率。

圖15 采用光捕捉器增強照明（a）前（b）后的光聲圖像對比[39]Fig.15 Comparison of photoacoustic images before(a)and after(b)enhanced illumination by using light catcher[39]

4.1.4 優(yōu)化的三維光聲層析成像照明

Mc Larney 等[41]提出一種優(yōu)化的三維PAT照明方式，將3D 打印技術和定制光纖照明相結合。首先，采用基于光線追蹤的方法模擬光纖特性以及超聲換能器陣列的幾何形狀和樣品位置等，確定能夠在球形表面上提供均勻照明的最佳光纖數量、排列方式和位置等。然后，根據仿真計算結果采用3D 打印制作樣品室，樣品室采用水密封，最大限度減少光能損失并確保激發(fā)出的壓力波的聲耦合（圖16）。

圖163 D 打印的樣品室、支架、超聲換能器陣列和待成像目標的（a）裝配圖和（b）實物照片[41]Fig.16 (a)Assembly diagram and(b)photograph of 3Dprinted sample chamber,entire holder,ultrasound matrix array transducer and imaged target[41]

該方法采用定制多模光纖束實現了均勻的樣品照明，光纖的高數值孔徑確保在單脈沖激勵下獲得高信噪比。與傳統(tǒng)的單側照明相比，該方法不需要校正光照方差，擴大了有效視場，提高了穿透深度，極大地改善了圖像的整體質量。此外，采用3D 打印技術可以精確定位樣品、光纖和超聲換能器陣列，并調整照明位置、探測器陣列的大小和方向以及樣品位置等。但是，圖像重建精度仍然受到其他因素的影響，例如層析成像檢測的覆蓋范圍有限，不完全層析也會導致中心部分圖像產生畸變。另外，該方法適用于孤立的目標，對于不同幾何形狀的目標，還需要設計專用的探測器陣列。

4.2 內部照明模式

外部照明模式在成像深度上有很大的局限性，穿透深度一般限制在距離組織表面幾厘米的范圍內。Li 等[42]設計了一種內部照明的PAT 系統(tǒng)，在樣品內嵌入一根帶有圓柱形擴散器的定制光纖，光纖的尖端被融合到一個針狀的二氧化硅擴散器中，通過光纖照射整個樣品，并將光傳送到樣品內的感興趣區(qū)域，如圖17 所示。該方法可以解決外部照明中的低組織穿透性問題，對于體積較大的目標可以實現更均勻的照明，提高成像質量，如圖18 所示。

圖17 (a)光纖擴散器實物照片；(b)光纖擴散器照明[42]Fig.17 (a)Photograph of the fiber diffuser;(b)fiber diffuse illumination[42]

圖18 (a)外部照明與(b)內部照明PAT 圖像對比[42]Fig.18 PAT images with(a)external and(b)internal illumination[42]

內部照明模式雖然克服了組織表面的光衰減對穿透深度的限制，但最終的穿透深度仍然受到光纖擴散器與組織之間光衰減的限制。除此之外，當不需要照亮光纖擴散器周圍的所有組織時，需要對光纖擴散器做進一步優(yōu)化，以實現特定方向的照明。未來可以進一步提高光纖擴散器的功率，使其能夠適應更大體積的成像物體。

5 結束語

不均勻和不穩(wěn)定照明對PAT 成像質量的影響主要由照明模式、組織幾何形狀和光學特性引起的光衰減以及組織內部光吸收和散射的非均勻性造成。本文針對上述3 種原因對現有的解決方法進行了歸納和總結。

目前，對于該問題的解決仍然面臨著諸多問題，例如：為了實現光吸收系數和散射系數空間分布圖的高分辨率重建，需要不斷提高計算機的存儲空間和計算速度，因此需要不斷更新與完善數據壓縮算法；在本文總結的解決方案中大多利用人造仿體或單個活體器官驗證方案的可行性，其臨床可移植性還有待驗證；現有的方法大多解決光在組織內部傳輸的非均勻性所致的圖像質量下降問題，對于相鄰組織之間邊界處的光傳輸仍需進一步研究；對于更深層的組織特別是組織中心位置處的成像質量仍需進一步提高。

除此之外，理想條件下的PAT 忽略了諸多影響圖像重建質量的因素，例如測量數據集的完備性、組織聲學特性的不均勻性、成像目標的運動狀態(tài)以及超聲探測器的性能等。在對非理想條件PAT 的研究中，需要綜合考慮上述因素，全面提高成像質量和精度。

近年來，深度學習等人工智能（Artificial Intelligence,AI）技術的廣泛應用為實現高質量PAT提供了諸多解決方案。例如：利用深度神經網絡準確預測光吸收目標[43]、采用多層小波卷積神經網絡實現高光通量光聲成像[44]以及基于U-Net的qPAT[45]等，解決了低信噪比、背景噪聲以及光輻射通量和橫向分辨率隨光照深度下降的問題，極大地提高了光聲圖像的質量。未來，進一步提高效率和準確性是該領域的主要研究方向，此外缺乏實際臨床應用、缺乏高質量的訓練數據集以及AI算法的完善也是未來研究中需要解決的問題[46-47]。