您的位置:首页 >科技 >

全球首次!天津大学实现了活体深层组织的光学功能“真实透视”成像

2022-01-24 10:50:54    来源:扬子晚报网

天津大学校科研团队利用定量光声深度学习方法实现了活体深层组织的光学功能“真实透视”成像。据悉,这一成果在世界上尚属首次,将为获取活体组织生理病理相关的血氧特性图像提供高空间分辨定量成像方法,可用于肿瘤早期筛查、良恶性诊断以及抗癌药物疗效在体监测与量化评估。

定量光声层析成像是一种新兴的无创生物医学成像技术,可结合传统光学成像的功能性以及传统超声成像的高清晰度等优势,直接获取深层组织光学吸收系数图像,受到国内外研究机构和医疗企业广泛关注。光在组织体内传播过程中的光强逐渐衰减,光声成像受深层组织中光强衰减的限制,无法真实地反映组织光学吸收系数,影响其在深层组织成像中图像准确度和可信度。目前的定量光声层析成像方法需要庞大的计算资源和时间消耗,且还存在稳定性差、先验信息依赖性强及误差大等问题。

近年来,深度学习方法进入医学影像学领域。但深度学习想要实现既定功能一般需要两个过程:训练过程以及实际识别过程。想要让深度神经网络充分发挥其学习能力,必须有大量带有标注的真实数据用于其训练过程。然而,在许多生物医学成像中,很难获得深层组织特别是活体组织的真实值(如光学吸收系数),从而很难构建大量带有标注的真实实验数据集,进行深度神经网络的训练,造成深度学习方法在许多生物医学成像领域难以应用推广。

针对上述难题,天津大学精密仪器与光电子工程学院副教授李娇和教授高峰团队首次提出了无需标注真实数据的定量光声层析成像深度学习方法,实现深层组织吸收系数的准确重建。论文2022年1月6日发表在国际光学顶级期刊Optica上,李娇为第一作者,天津大学副教授孙彪、高峰和慕尼黑工业大学教授Vasilis Ntziachristos为文章的共同通讯作者。

论文创新点之一是解决深度神经网络训练数据问题,利用风格迁移网络(SEED-Net)实现仿真数据与实验数据的无监督自由转换,将丰富的带标注仿真数据转换到实验域,即生成了大量带标注的“实验数据”,用于后续深度神经网络训练。“我们提出的SEED-Net不仅可以解决定量光声层析成像方向缺乏真实数据集的问题,在其他生物医学成像领域例如光学/荧光层析成像中同样受限于缺乏足够的带标注真实实验数据,也可使用该网格通过丰富的仿真数据生成‘实验数据’,进一步发展适用于实际应用的生物医学成像深度学习方法。这一方法具有普遍适用性,适合不同光声成像系统、其他光学成像技术和整个生物医学成像领域的推广及应用。”李娇说。

利用团队自主发展的光声层析成像系统获得测试数据所发展的深度学习方法,成功重建出高空间分辨率的深层组织光学吸收系数定量分布图像。这是首次应用定量光声层析成像深度学习方法实现对活体深层组织光学吸收系数的“真实透视”成像。无标注真实数据情况下深度神经网络的成功应用,也开拓了深度学习方法在生物医学成像方向的发展空间。

标签: 全球 首次 实现 成像

相关阅读

精彩放送

全区新能源发电量占全部发电量的19.6%

莱特光电盘中涨停 实现5连板

神舟十四号3名航天员顺利进驻天和核心舱

四川芦山6.1级地震:已致4人遇难14人受伤

玫瑰花茶的正确冲泡方法是什么?玫瑰花茶冲泡的注意事项是什么?

喝普洱茶减肥的正确方法有哪些?没有达到减肥效果的原因又是什么?

柠檬片泡水的正确泡法是什么?柠檬片泡水的注意事项是什么?

全面入汛!多地省级大员在督战这件事

喜迎二十大忠诚保平安丨醉驾摩托车路人被撞飞数米

喝绿茶最佳时间是什么时候吗?喝绿茶有哪些功效?

圣伯纳狗头印记是什么?圣伯纳狗头印记代表什么含义?

西平县师灵镇人大代表:助力三夏生产及秸秆禁烧工作

上是如何申领失业补助金的?失业金领取后对社保有影响吗?

5月全球制造业采购经理指数为53.5% 全球制造业增速较上月有小幅回升

大家千万不要领失业金?领取失业补助金利弊有哪些?

千万别办灵活就业养老保险怎么回事?灵活就业养老和职工养老的区别在哪?

江苏移动“和直播”助力地方民企云招聘

什么狗最忠诚?为什么狗狗这么忠诚?

什么是不狗狗犬钩虫?犬钩虫的感染途径有哪些?

酸梅汤的制作步骤是什么?酸梅汤的功效有哪些?

同心艺宸——让梦想在你心中起航

邢台市对市区主干道雨水井加装防坠网

股民如何理解场外期权

广东省开展2022年化妆品安全科普宣传活动

Dior首款实物交割数字藏品即将登录合自文创^共同探索可循环的数字原生经济新生态

沪指站上3200点

神十四出征!78只航天概念股受关注

驻马店市生态环境局西平分局常态化开展大气污染防治监管工作

2022年端午档国内累计报收票房1.79亿元

城市合伙人计划:突破(TOP1)携手聚气网共聚荣耀之夜

新能源等成长赛道出现反弹 次新基金平均净值跌幅收窄至0.4%

2022年第一季度全球智能手表出货量出炉 苹果保持领先地位

近40只科创板个股涨超10% 相关板块大上涨幅度亮眼

“食材新鲜”“高端原料” 日料店口碑却非同步上涨

互联网弹窗广告成“牛皮癣”?广东省消费者委员会:尽快出台新规

便利店的雪糕为何越卖越贵?你的雪糕自由还在吗?

为预付卡消费套上“紧箍咒” 织密消费者权益保护网

每年超百万人因香烟去世 三手烟或危害婴儿智力发育

簇绒“突突突”作幅画 年轻人解压又有流行新玩法

名师出高徒 北京市第十二中学马静老师的教育报国心

非遗欢乐记|“叹”非遗端午系列活动在海珠湖举办

“期待已久的跨省游 我们来了” ——端午假期跨省游业务有序恢复

端午假期全国国内旅游出游7961.0万人次 同比下降10.7%

江西宜春中心城区将实行购房和销售补贴政策 给予100元/平方米补贴

建业地产“甩卖”8.6亿股股权 河南国企入场增信

5月杭州成交二手房4877套创新高 刚需房源成交热改善

最高50万元!山东东营调整住房公积金使用政策

高考将至 如何缓解考前紧张情绪?专家为你支招

全国首次!长三角示范区发布2021年度生态环境质量状况

从这里开启“中国之旅” 苏州工业园区何以成为外资外企强磁场?

新品首发!丝科慕发布重磅新品与你共赴毛发养固高速赛道

江苏省高考天气预报:9日夜里淮北局部地区有雷阵雨

2022年陕西260098人参加高考 全省共设9010个考场

高考期间气温较高 8日南部区县有分散性阵雨或雷阵雨

噪声污染有了新界定 新噪声污染防治法6月5日起施行

陕西省疾控中心提示:夏天吃烧烤布病不可不防

端午假期陕西消费市场明显回暖 全省9市区消费实现增长

陕西省气象台发布高温蓝色预警 局地可达35℃以上

伊利奶粉品牌金领冠连续七年获质量金奖 专利配方为宝宝成长护航

李亚鹤:少儿绘画大赛圆满落幕

传祺M8:步履不停,向318川藏线进发

劣迹主播换皮复活、一夜捞金百万 网络岂是法外之地

紧急驰援丨华润怡宝赈灾用水已送达雅安芦山灾民安置点

量价齐升高端化,共创链接年轻化,不得不说这家车企真会玩!

量价齐升高端化,共创链接年轻化,不得不说这家车企真会玩!

华美浩联签约无锡市人民医院

618到了,快get辣妹同款提臀裤叭!

2022金旗奖早鸟提报通道开启,赋能品牌向上职业向上

手机打印 无墨打印 汉印学习打印机让居家打印更自由

“童心”过六一!合生元16场亲亲快跑亲子公益跑共庆国际儿童节!

奇瑞汽车&《三体》强强联合 打开跨界营销新格局

FLOWERPLUS花加:打破传统鲜花消费窘境,致力产品销售升级

一场跨越欧亚的音乐会,愿你们永远快乐!

支付宝收单商家养老保障还空缺?符合条件者能获取福寿年年专属商业养老保险保费补贴

6月1日,i东莞客户端迎来全新改版升级,并正式更名为“东莞+”

为客户创造价值 招商银行信用卡掌上生活App“大字版”聚焦刚需做减法

支付宝基金三类专区了解一下,适合偏好稳健增值的你

第二届“丝路友好使者”盛典颁奖活动线上举行

“切瓜切菜”中扎蹄的味道

科兴启示录

心理学畅销书作家卢熠翎:比儿童节更重要的是和孩子建立和谐的亲子关系

秦丰源:追求产品溯源质量 走实生态食品之路

破解“油价困扰”,选择这款第三代哈弗H6就够了!

麦吉丽什么精华好用?青春浓缩精华素拯救“屏幕肌“

华润怡宝“百所图书馆计划”给海原、清流孩子们的六一礼物

门市风水十大禁忌有哪些?门市选址风水的十大禁忌有哪些?

去三亚旅游最好的时间是什么时候?三亚的旅游景点和美食有哪些?

卫生间装修改造大概多少钱?卫生间装修需要准备哪些材料?

「眉」力来袭丨麦吉丽3D塑型眉妆笔全新升级

巴洛克风格的建筑有什么特点?巴洛克风格建筑意义是什么?

重磅!《江苏省精神卫生条例》审议通过

歇人不歇机!苏州“三夏”农机收获进度超90%

500元/人!徐州率先落实一次性留工培训补助政策

亭湖区南洋镇:高标准农田建设推进乡村振兴加速度

暂停两个半月!盐城高铁枢纽汽车客运站恢复市际班车运营

如何在电脑共享打印机呢?具体的操作方法是什么?

生活中有哪些常见的生活小妙招?这么多种你了解多少种?

icloud储免费储存空间用完了怎么备份手机?空间已满的解决方法是什么?

桌面上的图标不见了是什么原因?桌面上的图标不见了怎么办?

如何回答面试中常见问题?面试回答问题的技巧有哪些?