在醫(yī)學(xué)影像與人機(jī)交互領(lǐng)域，如何實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)、便攜的動(dòng)態(tài)功能成像始終備受關(guān)注。近日，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)自旋磁共振實(shí)驗(yàn)室劉東研究員等，在計(jì)算成像與人工智能交叉領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，創(chuàng)新性提出一種物理驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架，有效克服了醫(yī)學(xué)電阻抗成像中的核心難題。相關(guān)研究成果在線(xiàn)發(fā)表于人工智能領(lǐng)域知名期刊《IEEE模式分析與機(jī)器智能匯刊》。
相比體積龐大且具有輻射風(fēng)險(xiǎn)的CT，電阻抗成像可以通過(guò)體表電流與邊界電壓反演體內(nèi)阻抗分布，從而實(shí)現(xiàn)成像，具有實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)且安全的優(yōu)勢(shì)。然而，電阻抗成像受制于電流軟場(chǎng)效應(yīng)，其測(cè)量靈敏度會(huì)隨深度顯著下降，并呈非線(xiàn)性衰減，導(dǎo)致深部區(qū)域信息易被噪聲淹沒(méi)，圖像求解反問(wèn)題高度不適定。因此，如何提升深部區(qū)域的靈敏度與可辨識(shí)度，成為該領(lǐng)域亟待突破的核心難題。
針對(duì)這一挑戰(zhàn)，中國(guó)科大研究團(tuán)隊(duì)深入剖析電阻抗成像的物理機(jī)理，提出了物理驅(qū)動(dòng)神經(jīng)補(bǔ)償?shù)淖员O(jiān)督學(xué)習(xí)框架，并創(chuàng)新構(gòu)建了靈敏度感知機(jī)制——通過(guò)基于物理先驗(yàn)的層級(jí)映射，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠感知物理場(chǎng)中靈敏度的空間分布。
這種機(jī)制類(lèi)似人眼的“注視”功能——在低靈敏度區(qū)域自動(dòng)投入更多的表征能力進(jìn)行補(bǔ)償，而在高靈敏度區(qū)域施加適當(dāng)約束，以有效抑制干擾。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)提出了融合多尺度嵌入與傅里葉特征投影的混合表征方法，并配合自主設(shè)計(jì)的頻率正則化策略，顯著提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高、低靈敏度區(qū)域的重建能力與魯棒性。
在無(wú)需標(biāo)簽數(shù)據(jù)的條件下，該框架在仿真數(shù)據(jù)和物理實(shí)驗(yàn)中均實(shí)現(xiàn)了高保真、強(qiáng)魯棒性的圖像重建，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。尤其在低對(duì)比度、低靈敏度的中心區(qū)域，它能夠精準(zhǔn)重建幾何結(jié)構(gòu)，同時(shí)展現(xiàn)出卓越的抗噪性能及對(duì)不同網(wǎng)格分辨率的泛化能力。
研究者表示，該成果不僅在理論上為圖像重建反問(wèn)題中長(zhǎng)期存在的非均勻靈敏度難題提供全新的“神經(jīng)補(bǔ)償”解決方案，也為電阻抗成像在便攜式醫(yī)療監(jiān)護(hù)、柔性電子皮膚和工業(yè)無(wú)損檢測(cè)等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
責(zé)任編輯：陸迪
