[發明專利]一種高分辨率的光聲圖像成像方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110779167.2
• 申請日: 2021-07-09
• 公開（公告）號: CN113538238A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 周凌霄;袁懿倫;劉安然;夏羽;李光;袁小聰
• 申請（專利權）人: 深圳市深光粟科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 廣東良馬律師事務所 44395
• 代理人: 張柯

本發明公開了一種高分辨率的光聲圖像成像方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取低采樣率的光聲圖像，對所述光聲圖像進行預處理，生成預處理后的第一光聲圖像；將所述第一光聲圖像分別輸入圖像修復網絡和圖像超分辨率網絡，獲取圖像修復網絡輸出的第一特征值，獲取圖像超分辨率網絡輸出的第二特征值；將所述第一特征值和所述第二特征值按照預設權重進行疊加，生成目標特征值；根據特征融合網絡將目標特征值轉化為第二光聲圖像，所述第二光聲圖像為高分辨率的光聲圖像。本發明實施例可實現對低采樣率光聲圖像進行復原，生成高分辨率的光聲圖像，通過圖像修復網絡和圖像超分辨率網絡的分別處理，可以獲取更多的圖像細節，圖像恢復質量好。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種高分辨率的光聲圖像成像方法、裝置及電子設備。

背景技術

光聲成像是一種新型的生物醫學光子成像方法，其基本原理是生物組織的光聲效應，即生物組織被光線照射時，生物組織會吸收光能引起內部溫度的變化，再由于受熱膨脹產生聲信號。因為物質本身的光吸收系數和散射系數不同，因此不同的物質產生的聲信號是不同的，若對生物組織使用相同頻率的短脈沖激光掃描照射，然后用超聲探測器接收組織產生的超聲波，再采用適當的反演算法求解聲學逆問題即可重建出組織表面的初始聲壓分布圖或光吸收能量分布圖，最后根據分布圖即可反演出組織的圖像信息。相比于傳統的醫學成像方法(CT、光學相干斷層成像、MRI、超聲成像等)，光聲成像的優勢在于非侵入式、高穿透深度以及高分辨率，目前主要的研究領域分支有光聲斷層成像，光聲顯微成像和光聲內窺成像等，其中光聲顯微成像(photoacoustic microscopy,PAM)通過類似于光學共聚焦成像的點激發模式能達到超越光學成像分辨率極限的效果，因此光聲顯微鏡在當前生物光子醫學上是重要的研究重點。

光聲顯微成像一般是通過是將光聚焦在一點上進行掃描物體，但目前的主要問題是掃描的方式一般由機械三維移動平臺控制光聲組件或者樣本來實現，常見的掃描精度為微米級。盡管這種方式能夠最大程度的提高檢測靈敏度和成像對比度，但掃描一個樣本所需時間太長，以1微米的掃描精度為例，若掃描1平方厘米的樣本，需要掃描10^8次，常見的高精度三維移動平臺每分鐘可以移動4萬次以上，結合光聲成像的成像耗時，預計為掃描點數為3萬次每分鐘，此時掃描時長依舊需要48h以上，成像時間過長是當前光聲顯微的主要問題之一，因此缺陷導致光聲成像對于檢測快速變化的生物特征存在不足，也會有臨床中耐受性的問題。

目前已經有國內外學者針對光聲顯微成像時間過長的問題提出一些解決方案，其中使用低采樣率圖像恢復高采樣率的方法是主要的解決方法之一，但傳統的圖像上采樣方法并不能達到很好的效果。這幾年來，深度學習在醫療影像學中發展迅速，圖像修復與圖像超分辨技術在這其中得到長足的進步，已經在許多領域中得到實際應用，例如低劑量CT影像增強、老舊照片修復等，因此基于深度學習的方法來將低采樣的光聲圖像恢復成高分辨的圖像的方法是相比于傳統方式更有優勢的。

目前圖像修復與圖像超分辨率兩種方法并沒有廣泛應用在光聲圖像中，因為圖像修復的主要思想在于利用圖中的已有信息去還原圖像中缺失的部分，但低采樣率的光聲圖像直接使用基于深度學習的圖像修復方式并不能得到較好的效果，尤其凸顯在網絡過擬合導致修復的生物組織邊緣過于光滑等問題上。而基于深度學習的圖像超分辨率方法主要凸顯在網絡模型設計中，當前沒有一種網絡模型能夠很好的學習光聲圖像低采樣率的這種下采樣率方式，常見的圖像下采樣例如雙三次線性插值、高斯模糊等方法的基本思想是通過將一定范圍內的像素值加權求和，得到一個像素值的方式來縮小圖像體積，而光聲圖像低采樣率的方法則是在一定范圍像素中只取一個像素值。從頻域的角度上看，相當于現有的圖像超分辨率方法中下采樣方式是對整體信號的壓縮，保留其中大部分低頻信息，主要損失的是高頻信息；而光聲圖像低采樣率的方法是片段性的截取部分頻域信號，即大部分低頻信息和高頻信息都損失了。這種下采樣的差異性便導致了圖像超分辨率在恢復光聲低采樣圖像中表現不佳，容易出現網絡魯棒性差，網絡過擬合,圖像質量差的問題。

因此，現有技術還有待于改進和發展。

發明內容