加州理工在光声成像技术研究方面获得重要进展

有时科学进步是以发现全新事物的形式出现的。还有一些时候，进步可以归结为更好、更快或更容易地完成某件事情。加州理工学院的改进型光声成像技术PACTER简化了操作程序，实现了三维成像，降低了操作复杂性，标志着医学成像领域的重大进步。 Cca~Cq[%*(  
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加州理工学院医学工程和电子工程布伦教授王力宏实验室的最新研究就属于后者。在发表于《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）杂志上的一篇论文中，王力宏和博士后学者张一德展示了他们如何简化和改进他们于 2020 年首次公布的一种成像技术。 M9g~lKs'  
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这项技术是一种名为PATER（通过极性中继的光声地形图）的光声成像技术，是王建民研究小组的专长。 tCd{G c  
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光声成像技术的改进 yBJ/>SAcG  
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在光声成像中，激光脉冲进入组织，被组织的分子吸收，引起分子振动。每个振动的分子都是超声波的来源，可用于以类似超声波成像的方式对内部结构进行成像。 bS_y_9K  
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然而，光声成像在技术上具有挑战性，因为它能在短时间内产生所有成像信息。为了捕捉这些信息，王的光声成像技术的早期版本需要将数百个传感器（换能器）组成的阵列紧贴被成像组织的表面，这使得该技术既复杂又昂贵。 l{M;PaJ`}  
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王和张通过使用一种称为"麦积继电器"的装置减少了所需传感器的数量，这种装置可以减慢信息（以振动的形式）流入传感器的速度。正如之前有关 PATER 的报道所解释的那样： fho=<|-  
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在计算中，有两种主要的数据传输方法：串行和并行。在串行传输中，数据以单一数据流通过一个通信通道发送。在并行传输中，多个数据通过多个通信通道同时发送。 hr)+Pk  
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这两种通信方式大致类似于商店中使用收银机的方式。串行通信就像一台收银机。每个人都排在同一条队伍中，看到同一个收银员。并行通信就好比有几个收银机，每个收银机有一条线。 CwTS/G  
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Wang 设计的拥有 512 个传感器的系统与拥有许多收银机的商店类似。所有传感器同时工作，每个传感器接收激光脉冲产生的超声波振动的部分数据。 OpWC2t)  
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由于系统发出的超声波振动是在短时间内产生的，因此如果要在这么短的时间内收集所有数据，单个传感器将不堪重负。这就是麦哲伦继电器的用武之地。 ~0'_K1(H  
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正如王力宏所描述的那样，遍历中继器是一种可以让声音在周围回荡的腔体。当超声波振动通过遍历中继器时，它们会在时间上被拉长。回到收银机的比喻，这就好比让另一名员工协助单个收银员，告诉顾客在店里走几圈，直到收银员准备好接待他们，这样收银员就不会手忙脚乱了。 $gj+v+%N  
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PACTER：下一步发展  ?.4y
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这项技术的最新版本被称为 PACTER（Photoacoustic Computed Tomography Through an Ergodic Relay），它更进一步，允许系统使用单个传感器进行操作，通过使用软件，可以收集到与 6,400 个传感器一样多的数据。 &hSnB~hi  
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兼任安德鲁和佩吉-钱格（Andrew and Peggy Cherng）医学工程领导力主席和医学工程执行官的王说，PACTER 在另外两个方面改进了 PATER。 3D 4]yR5  
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改进之一是 PACTER 可以生成三维图像，而 PATER 只能生成二维图像。这得益于改进软件的开发。 j]@x Q,y  
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"过渡到三维成像大大提高了数据要求。我们面临的挑战是如何通过单个传感器传输大量增加的数据，"张说。"我们通过改变方法找到了解决方案。我们首先将一个传感器扩展为数千个虚拟传感器，而不是直接采用计算密集型方法从单传感器数据中重建三维图像。这一想法简化了三维图像重建的过程，使其与我们光声成像的传统方法更加接近"。 WI*^+E&=*  
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其次，与 PATER 不同，PACTER 无需在每次使用时进行校准。 ;PP_3`  
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"使用 PATER 时，我们必须在每次使用时对其进行校准，而这是不现实的。我们摆脱了这种每次使用时的一次性校准，"王说。之所以需要校准，是因为当系统向组织发射激光脉冲时，脉冲的"回波"会反弹到换能器上，使其无法感知直接的超声波信息。PACTER 通过在系统中加入延迟线来解决这个问题。延迟线迫使回波在返回换能器的途中经过更长的物理路径，这样它就能在接收到直接超声波信息后到达换能器。 CrRQPgl+u  
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描述这项工作的论文"利用单元素探测器进行单次容积光声断层扫描的血流动力学超快纵向成像"发表在11月30日出版的《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）杂志上。该论文的共同作者包括：胡鹏（23 年博士），前医学工程研究生；李磊（19 年博士），前医学工程博士后；曹睿，医学工程博士后；Anjul Khadria，前医学工程博士后；Konstantin Maslov，前加州理工学院职员科学家；童欣，医学工程研究生；以及南加州大学的曾玉顺、蒋来明和周其发。