基于虚拟点探测的压缩感知快速活体光声成像方法研究

Photoacoustic imaging combines the physics of optical and ultrasonic imaging to provide both the high optical contrast and spectroscopic specificity and the high spatial resolution of ultrasound for deep tissue imaging. So far, it has been demonstrated to have broad applications in biomedicine. Photoacoustic computed tomography with ultrasonic array has the potential of high-speed imaging in the clinic, however, the acquired data amount is huge, and thus the data acquisition, transmission and reconstruction are all challenged. In this proposal, high-speed photoacoustic tomography under sparse sampling will be developed based on compressed sensing technique. First, to achieve high sensitivity and large acceptance angle in the measurement, virtual point detection scheme of sparse signals with focused transducers of large numerical apertures will be studied. Second, to meet the image frame rates required by clinical use, parallel compressed-sensing photoacoustic imaging methods will be developed，and the corresponding parallel computation framewrok and mathematical model will be established. Finally, in vivo small animal experiments, in particular, rat cerebral perfusion imaging will be carried out to evaluate the system's imaging speed, while small-animal whole body imaging will be used to assess the quality of reconstructed 2D cross-sectional and 3D volumetric images. In the conclusion of this proposed research, we expect to: (1) lay a foundation for the development of high-speed and low-cost photoacoustic imaging systems; (2) push the in-depth applications of photoacoustics in biomedical research, as well as the diagnosis and treatment evaluation of disease.

光声成像兼具纯光学成像方法的对比度、光谱特异性和超声对深组织成像的高空间分辨率，在生物医学成像领域具有重要应用价值。阵列式光声计算层析成像具备快速临床成像潜力，然而，大规模超声阵列数据采集量大，对数据采集、传输和重建都提出了很高的要求。为此，本课题将研究稀疏信号采样模式下的压缩感知快速光声成像方法。首先，研究基于聚焦超声探头的虚拟点探测-稀疏信号采集方案，提供大接收角度和高灵敏度的信号探测；其次，研究并行压缩感知光声成像方法，建立相应的并行计算框架和数学模型，致力于实现满足临床应用需求的光声图像采集、重建和显示帧率；最后，开展小动物活体成像实验，拟通过小鼠脑部灌注成像评估系统的快速成像能力，小鼠断层和三维成像验证系统成像质量。课题的实施，将为快速、低成本光声成像系统开发提供理论依据，推动光声成像技术在生物医学研究及疾病诊断与治疗评估中的深入应用。

超声阵列式光声层析成像技术已经被证明在乳腺癌临床早期诊疗、心血管斑块检测和小动物全身成像等领域具有重要而广泛的应用前景。然而，为了获取高质量的光声图像，需要超声阵列的阵元密集排布，这就为数据采集、存储和处理提出了更高的要求；此外，密集排布的超声阵列阵元尺寸相对较小，深层信号探测灵敏度低，阻碍了该技术的临床应用性能。本项目研究过程中，团队成员突破原有光声层析成像技术的局限，成功研发了一种新型的融合虚拟点探测技术的稀疏阵列光声断层成像系统，该系统设计过程中，研制了一种双聚焦超声探头，在成像断面方向具有强聚焦特性，从而提供大的信号接收角度，该情况下，重建高质量光声成像可以需要更少的采集数据，同时可以允许探头稀疏排布，这为设计利于深层信号探测的较大尺寸超声探头提供了条件。团队研发的光声成像系统已经申报国家发明专利，目前处于实质审查阶段。基于以上光声断层成像系统，团队成员探索了新型压缩感知光声图像重建模型，成功实现了虚拟点探测光声图像重建、基于高斯尺度混合模型的光声成像过程和基于主成分分析的三维快速光声成像方法，相关成果发表到国际生物医学光学旗舰期刊 Journal of Biomedical Optics 上 [19: 036003, 2014; 21: 076007, 2016]。以上新型光声图像重建方法的研究，能够进一步提高稀疏采样下光声图像的重建质量和精确性，提高所开发光声成像系统的成像性能。鉴于压缩感知光声成像过程是一个迭代求解过程，计算量大，为了在高速数据采集的同时实现高速的图像显示，团队成员研究了基于GPU并行计算的光声图像重建方法，成功将并行计算框架与阵列式光声成像系统相融合，将图像重建速度提高了~10倍。总之，本项目所取得的研究成果提供了一条新型、快速、低成本的光声成像系统研发途径，提高了阵列式光声层析成像技术的成像性能，从而促进该成像技术在各种生物医学研究中的深入应用。