基于Android的光声断层扫描图像重建应用

光声断层扫描(PAT)是一种混合成像技术，将光学照明与超声检测相结合，用于对深层组织进行高分辨率成像。利用光声(PA)效应，PAT具有可扩展的分辨率、更高的成像深度和高对比度成像，具有明显的优势。它使用纳秒激光脉冲来照亮感兴趣的组织，使其发色团能够吸收入射激光能量。这导致局部温度升高并产生压力波，这些压力波以超声波的形式传播到组织边界。然后在超声换能器的帮助下获取这些PA波，并使用重建算法将其转换为内部吸收图。

生成初始压力图的过程可以使用几种不同的图像重建算法进行，包括简单延迟和(DAS)波束成形器。该算法将来自各个组织位置的采集信号反向投影，然后将其添加到重建图像中的每个像素处。然而，这使得DAS波束形成器的计算成本高昂且耗时，并导致重建图像中的伪影，即异常。尽管存在这些缺点，但其简单性和易于实施性使其成为PAT重建的热门选择。

通常，实现此类重建算法需要具有大量计算资源的工作站、台式机或笔记本电脑。但近年来，手机的计算能力一直在增长。尽管移动电话已被提议用于包括超声成像在内的各种显微镜模式，但它们在光声成像(如PAT图像重建)中的用途尚未得到探索。

利用手机的先进处理能力，来自新加坡和美国的研究人员现在已经开发出一种基于Android的PAT图像重建应用程序。该研究由爱荷华州立大学电气与计算机工程系诺斯罗普·格鲁曼公司副教授ManojitPramanik领导，并发表在《生物医学光学杂志》(JBO)上。

开发的应用程序利用基于单元素超声换能器(SUT)的DAS波束形成算法在Kivy(跨平台Python3.9.5框架)上进行图像重建。

研究人员通过使用模拟和实验PAT数据集验证了其在不同手机上的性能。模拟数据集由点目标、三角形和大鼠脑血管形状组成，而实验数据集由点源模型、三角形模型和活大鼠大脑中的血管组成。

“开发的应用程序可以成功地将PAT数据重建为信噪比值高于30分贝的高质量PAT图像，”Pramanik评论道。

有趣的是，该算法在华为P20手机上的计算时间与笔记本电脑上的小数据集计算时间相当。此外，对原始数据集进行两倍下采样减少了计算时间，同时保持了图像质量，从而实现了速度和质量的图像重建。相比之下，三倍下采样明显降低了PAT图像的性能。

此外，研究人员发现，借助三星GalaxyS21+的先进处理器，PAT重建仅需2.4秒即可实现。“这大大减少了图像重建的运行时间，并突出了手机应用程序的效率，”Pramanik指出。

JBO主编，威斯康星大学麦迪逊分校医学物理学BrianPogue评论说：“这种首创的应用程序为在廉价，便携和广泛使用的手机上进行PAT图像重建提供了机会。展望未来，该应用程序可以使PAT系统更具适应性和可扩展性，扩展到生物医学成像的其他领域，促进即时诊断。他补充说：“这个基于Android的应用程序的代码已在GitHub上免费提供，使其成为生物医学成像社区的主要服务。

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