光声成像可以实现对生物组织进行高分辨率成像，该技术利用激光脉冲照射生物组织，产生声波信号，通过检测这些信号可以重建出生物组织的图像。

然而，光声成像系统面临着一些挑战，例如复杂的系统配置、较长的成像时间或图像质量不理想，这些限制了它的临床应用。

为了克服这些挑战，机器学习可以被应用于改进光声成像，提高成像的准确性和分辨率。

机器学习算法可以训练计算机识别和分析成像数据中的模式和特征，同时优化成像参数和算法，提高成像的效率和可靠性。这些改进可以更好地应用于临床医学和生物医学研究领域。

光声成像的机器学习

随着理论的进步和强大计算硬件的发展，人工智能在过去几十年中已成为一个热门的研究课题。它开发了许多分支，例如专家系统、机器学习和最新的深度学习。

相比于专家系统和深度学习，机器学习可以通过大量的数据学习和训练，自动地提取特征和识别模式，从而实现对医学影像的自动分析和诊断。

而专家系统和深度学习需要人工设计特征和模型，这需要更多的专业知识和经验。此外，机器学习还可以通过不断的迭代和优化，不断提高自身的性能和准确度。因此机器学习在医学影像中的应用越来越受到研究人员和临床医生的关注。

机器学习是人工智能的一个分支，用于识别数据中的模式和关系。它包括字典学习，贝叶斯学习，深度学习等类别，所有这些都在医学图像处理中得到了应用。

字典学习通常用于用一组称为字典的降维信号来表示完整的信号，并应用于光声成像中，从稀疏采样的数据中恢复目标结构。它的优点是可以自动地学习和提取数据的特征，从而实现对数据的分类、聚类和降维等操作。

此外，字典学习还可以通过稀疏表示和压缩表示等方式，实现对数据的高效存储和传输。

缺点是需要大量的计算资源和时间，同时还需要对数据进行预处理和参数调整等操作，增加了算法的复杂度和难度。此外，字典学习还存在着过拟合和泛化能力不足等问题，需要进一步的优化和改进。

贝叶斯学习旨在从概率角度从训练数据开发模型。贝叶斯学习在超声图像处理和重建中有一些应用，以提高成像速度和图像质量。目前，尚未应用于有限采样下的光声信号重建。

贝叶斯学习相比字典学习更能处理不确定性和噪声等问题，从而实现更准确和可靠的数据分析和预测。

此外，贝叶斯学习还可以通过先验知识和后验推断等方式，更深入和全面地理解和分析数据。但是，贝叶斯学习需要设定和调整先验分布和后验分布等参数，增加了算法的复杂度和难度，同时需要大量的计算资源和时间。

深度学习是机器学习方法的一部分，本质上是具有三层或更多层的人工神经网络。基于其基本结构，已经开发了许多不同的具有区分层的网络。

图2解释了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，并总结各种机器学习方法。通常，U-Net，生成对抗网络（GAN）和字典学习是光声成像中最常用的设计。

图表 1 具有代表性的机器学习模型和网络

Net是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是具有对称的U形结构和跳跃连接，可以有效地处理图像中的细节和边缘信息，从而实现对图像的精细分割和重建。

后来，U-Net及其变化网络还用于其他图像处理应用，例如有限采样条件下的光声图像重建，伪影去除和去噪。

图表 2 U-Net结构

GAN是一种生成对抗网络，其目的是通过对抗训练的方式，生成与真实数据相似的虚假数据。GAN结构由生成器和鉴别器组成。

生成器的主要任务是生成一批与训练数据具有相同特征的新数据，通常称为假数据。鉴别器将真实输入数据与假数据进行比较，并输出预测标签。GAN是灵活的，允许无监督的模型训练。它还被用于提高PACT中的图像重建质量。

图表 3 GAN结构

因此，U-Net和GAN的应用领域和目的不同，U-Net主要用于图像分割和重建，GAN主要用于数据生成和合成。同时，U-Net是一种监督学习模型，需要有标注数据进行训练，而GAN是一种无监督学习模型，不需要标注数据进行训练。

光声成像在生物医学领域有广泛的应用，包括肿瘤学、神经科学、血管学等。它可以用于肿瘤的早期检测和定位、血管病变的诊断、脑功能研究等领域，为医生提供重要的临床辅助信息。

在光声成像中，一个短脉冲的激光束照射到组织或样品中，吸收光能的组织或物质会发生瞬时的热膨胀，产生声波。这个声波通过组织的传导作用传播出来，并可以被超声探头或接收器接收到。接收到的声波信号经过处理和分析后，可以得到组织的图像信息。

光声计算机断层扫描（PACT）可以通过使用超声波换能器检测来自外部的光声波来绘制组织内部的光吸收分布。已经为这些任务开发了几种算法，包括延迟和求和（DAS），反向投影（BP），时间反转（TR）等。

图像重建后，PACT可以定位光声波的来源，恢复初始波压，以及量化吸收分子的浓度。

图表 4 PACT中有限空间采样的实验系统示意图

图4显示了具有有限视野和稀疏阵列的常见光声成像实验系统设置。不完整的角度覆盖会导致波测量中信号信息的丢失。从有限视图和欠采样数据重建的图像伴随着严重的伪影、失真和混叠，这会降低医学图像并影响其可读性。

机器学习已被集成到PACT重建过程的不同阶段，以改善图像结果。

首先，它可用于扩展有限的采样数据，以近似完全采样的传感器数据。其次，它可用于开发学习重建模型，以从有限的数据中获得高质量的图像。最后但并非最不重要的一点是，机器学习可用于增强重建的图像并消除由有限采样引起的伪影。

机器学习用于图像重建

有限传感器通道数据的扩展

由于视野有限和采样不足，来自某些视角或传感器通道的信号在数据中被丢失或未知。

目前已经开发了一些技术来根据可用信号估计这部分未知信号并完成数据，然后完成的数据可以进行常规的PACT重建过程，并直接采用广泛研究的处理和重建技术库，其方式与全视图PACT完全相同。

如一种通过统计学习方法扩展有限视图数据的算子学习方法：

基于对图像区域的知识，求解算子将有限视波数据近似扩展到图像区域周围的全视角。然后，利用反向投影的显式反演公式进行图像重建。图5显示了通过学习的扩展运算符和相应的重建图像的扩展有限视图数据。

图表 5 有限视图光声断层扫描的学习方法图示

但是这种算子学习方法需要了解成像的对象，为了解决该问题，一种新的不需要有关对象信息的预训练模型被研发出来。它是一个U-Net模型，沿着物体周围的环形轨迹将数据通道的数量从100增加到200。拓宽信号带宽的同时也会降低噪声。

虽然前几层使用整流线性单元 （ReLU） 激活，但其网络的最后一层使用指数线性单元 （ELU） 来容纳光声信号的负部分从而产生更好的性能。

有限数据的学习重建模型

学习重建模型可以专门针对有限的采样数据从传感器通道数据转换为图像，同时抑制伪影，获得比直接应用传统重建方法更好的图像质量。由于模型是预先训练的，因此在计算上比迭代重建更方便。

这种方法的一种类型是基于传统重建模型的结构，并经过修改以处理有限的采样数据。

研究人员提出了一种基于UBP算法和机器学习的有限抽样案例的改进算法，在他们的方法中，将可调权重因子应用于重建公式，并且可以优化其值，而不是传统UBP中的恒定权重因子1。

该学习旨在通过在离散化 UBP 公式中找到最佳权重来最小化重建结果与相应的真实光声源之间的误差。

稀疏表示方法也被用于有限采样数据的PACT重建。第一步，将奇异值分解（SVD）应用于特定几何的离散逆矩阵，并截断小奇异值以防止重建放大噪声和伪影。截断的SVD构成了粗略图像的中间重建。

其次，训练深度CNN以恢复截断的系数，然后形成残差。将中间重建结果与网络输出的残差图像相加，得到最终结果，比直接反演成像模型具有更好的图像质量。

除了稀疏表示方法，字典学习技术也能应用于PACT重建。在不同的采样场景对2D对象的不同3D帧进行成像，然后使用K-SVD算法基于完全采样的帧形成字典。最后使用该字典重建其余稀疏采样帧。

与传统的稀疏变换相比，该种方法在3次欠采样的情况下，将重建图像的均方误差（MSE）平均提高了5倍以上。

使用U-Net深度神经网络从原始传感器通道数据中重建图像是一种新兴的技术。通过修改U-Net的跳过连接，以包括传感器通道数据的通道号和时间维度的各向异性卷积层，重建的图像不仅显示更少的伪影，而且可以更准确地估计初始压力。

结合梯度信息，一种用于3D PACT重建的深度梯度下降（DGD）算法也可用于图像重建。它本质上是一个学习的迭代重建，与传统的基于总变分（TV）的迭代方法相比，DGD算法可以实现更快的三维重建和更少的伪影。

DGD模型、U-Net后处理和TV的重建结果如图所示。定量结果还表明，与U-Net后处理方法相比，DGD实现了更高的峰值信噪比（PSNR）。

图表 6 基于模型学习（a）深度梯度下降的一次迭代图。（b），（c）和（d）分别通过DGD和TV重建肿瘤幻影的结果

重建图像的后处理

研究人员还专注于去除伪影的后处理技术。

首先使用常规方法从有限视图和欠采样数据中重建图像。通常，使用快速且计算简单的重建方法，并且结果可能存在严重的伪影。然后将重建的图像作为输入传递到网络，并进行增强，例如去除伪影和降噪。生成的图像将具有更高的质量，并且看起来类似于完全采样数据的结果。

环形阵列深度学习网络（RADL-NET）专门用于解决3/4稀疏环形阵列的有限视图和欠采样伪影。光声信号通过k-Wave工具箱从2D血管结构生成，然后使用UBP从有限的采样数据中重建图像。之后，图像被裁剪成重叠的补丁并馈送到网络进行训练。

图7（a）是RADL-NET训练的流程图。与压缩感知（CS）算法相比， RADL-NET可以显著提高重建图像的质量，特别是对于极其稀疏的采样条件。

图表 7 （a） RADL-net培训流程图。（b）用不同方法重建小鼠大脑的结果。

通过使用CNN组合来自相同数据的不同重建算法的图像结果是另一种图像后处理方法。名为PA-Fuse的深度融合网络使用两个重建的图像作为输入。

由于不同的重建算法保留了不同的图像特征并显示不同的伪影，因此网络可以从两个输入中提取物体的真实结构，并去除由于采样有限和数据噪声而导致的重建伪影。

比较后处理和基于深度学习的直接重建的结果，以有限的采样数据恢复初始光声压力分布。用于直接重建的网络具有更复杂的架构，因为它需要在U-Net的跳过连接中增加卷积层，以将传感器的时间序列数据转换为图像域。

对于结构简单的物体，后处理方法具有处理效率更高、精度更好的优点。