雷击后，可以在短时间内听到雷声。这是因为被闪电击中的周围材料会吸收光，并且由于这种光转化为热，材料会膨胀并产生声音。被称为光声成像 (PAI) 的成像技术利用这种现象拍摄身体内部的照片，正在探索作为一种新的医学成像设备在各种临床前和临床应用中。
PAI技术一直使用定位成像方法，即对同一区域进行多次成像，以实现超越物理限制的超高空间分辨率，无论成像深度如何。然而，这种卓越的空间分辨率是通过牺牲时间分辨率来实现的，因为必须叠加多个帧，每个帧都包含定位目标，以形成充分采样的高密度超分辨率图像。这使得用于需要确认立即反应的研究变得具有挑战性。
在Light Science & Application上发表的一篇新论文中，由 Chulhong Kim 教授和多机构合作者领导的一组科学家开发了一种基于 AI 的定位 PAI，以解决成像速度慢的缺点。通过使用深度学习来提高成像速度并减少身体上使用的激光束数量，它能够同时解决这三个问题：成像速度慢、空间分辨率低和身体负担。
240,000 和 20,000 的液滴计数分别用于密集和稀疏的基于定位的图像。由 i 绿色和 ii 蓝色虚线框勾勒的区域的特写视图。可以在放大图像中比较血管的连通性：在基于规则和稀疏定位的图像中很难识别血管形态，而深度学习和密集图像则表现出微血管系统。图片来源：Jongbeom Kim、Gyuwon Kim、Lei Li、Pengfei Zhang、Jin Young Kim、Yeonggeun Kim、Hyung Ham Kim、Lihong V. Wang、Seungchul Lee、Chulhong Kim
利用深度学习技术，研究团队能够将该方法中使用的图像数量减少 10 倍以上，并将成像速度提高 12 倍。定位光声显微镜和光声计算机断层扫描的成像时间分别从 30 秒减少到 2.5 秒和从 30 分钟减少到 2.5 分钟。
这一进步开辟了在各种临床前或临床应用中定位PAI 技术的新可能性，这需要高速和精细的空间分辨率，例如瞬时药物和血流动力学反应的研究。最重要的是，这项技术的一个主要优点是它显着减少了激光束对活体的照射和成像时间，从而减轻了患者的负担。
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