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《Photoacoustics》：A generative adversarial network with multi-scale structural features for sparse-view photoacoustic tomography reconstruction

　　

光声断层扫描结合了高光学吸收对比度与深层超声穿透能力，为宽视场高分辨率生物医学成像提供了强大功能。然而，该技术常需宽视场和大容量数据采集，这对成像速度提出了重大挑战。稀疏采样能有效减少数据量并加速成像，但其导致的伪影和细节丢失限制了其应用。为此，研究人员构建了稀疏视角光声断层扫描系统，并提出了一种融合多尺度结构特征（MSF）的生成对抗网络（MSF-GAN），以实现高速、高质量的三维成像。生成器引入了金字塔挤压注意力模块以提取多尺度结构信息，而判别器中的跳跃连接与通道注意力模块则增强了器官结构的连贯性。此外，设计了双梯度正则化对抗损失以提高细节增强与伪影抑制的稳定性。在128和64视角采样下的实验验证表明，该系统实现了优越的伪影抑制与细节恢复，保持了与全视角重建一致的结构特征。与最强的基线扩散模型和MambaIR相比，MSF-GAN在128视角下将峰值信噪比和结构相似性指数分别提高了1.128%和1.176%，在64视角下分别提高了2.442%和0.536%。这项工作证明了所提方法与系统在利用光声结构信息以提升保真度和对比度方面的有效性，实现了高速与高质量重建之间的理想平衡，为光声断层扫描向临床实际应用转化提供了一条有前景的途径。

论文解读：基于多尺度结构特征生成对抗网络的高速高精度稀疏视角光声断层扫描重建

光声断层扫描（Photoacoustic Tomography, PAT）作为一种非侵入式成像技术，融合了光学吸收对比度与超声波的深部穿透能力，特别适用于肿瘤和脑功能成像等生物医学应用。近年来，随着三维成像的发展，PAT系统的采集通道和数据量急剧增加，对实时性和数据存储提出了严峻挑战。稀疏采样成为平衡成像速度与质量的关键技术，但不可避免地会引入条纹伪影和混叠现象，严重限制了其在实用系统中的推广。传统的滤波反投影（FBP）和时间反转（TR）等方法虽易于实现，但在稀疏采样下伪影严重；基于物理模型的迭代方法计算缓慢且易过度平滑复杂结构；现有的深度学习方法如卷积神经网络（CNN）感受野有限，Transformer模型计算量大且易过拟合，而扩散模型则面临推理延迟高的问题。因此，如何在极端稀疏条件下高效、高质量地完成PAT重建，是该领域亟待解决的核心科学问题。

针对上述挑战，由Jialin Li、Xudong Luo、Yiming Ma等来自哈尔滨工业大学控制科学与工程系的研究团队，提出了一种结合多尺度结构特征的生成对抗网络（Multi-scale Structural Feature Generative Adversarial Network, MSF-GAN）。该研究通过建立专用的稀疏视角光声断层扫描系统，并设计创新的网络架构与损失函数，旨在实现活体动物成像中高速与高精度的统一。这项研究成果发表在《Photoacoustics》期刊上，为光声成像的临床转化提供了新的技术路径。

关键技术方法

本研究采用了几项核心技术：首先，搭建了配备双频（5.5 MHz和2.5 MHz）128阵元环形阵列换能器的稀疏视角PAT硬件系统，以支持活体实验；其次，构建了基于k-Wave工具箱的数值仿真数据集以及包含BALB/c裸鼠模型的体内数据集；第三，设计了核心算法MSF-GAN，包含集成金字塔挤压注意力（Pyramid Squeeze Attention, PSA）模块的生成器、嵌入通道注意力模块（Channel Attention Module, CAM）的判别器；最后，引入了相对论配对损失函数并结合双梯度正则化项进行模型训练与优化。

研究结果

1. 稀疏视角光声断层扫描重建模型

研究人员建立了稀疏视角PAT的数学前向模型，并利用延迟叠加（Delay-and-Sum, DAS）波束形成法获得初始重建图像作为网络输入。为了解决稀疏采样导致的图像退化，研究设计了MSF-GAN的整体框架，通过生成器与判别器的对抗学习来恢复结构细节并抑制伪影。

2. 生成器网络架构

生成器的核心在于集成了金字塔挤压注意力（PSA）模块。该模块通过并行的多尺度卷积核（不同感受野）提取特征，并利用挤压和激励机制（Squeeze and Excitation, SE）计算通道权重，自适应调整特征图响应。这种设计使得网络能够捕获从精细纹理到全局结构的多尺度信息。此外，通过引入残差融合和亚像素卷积上采样模块，有效稳定了训练过程，减少了棋盘效应，并显著增强了光声结构的恢复能力。

3. 判别器网络架构

为了提升对生物组织结构细节的判别能力，判别器基于U-Net架构进行了重构。研究在跳跃连接中嵌入了通道注意力模块（CAM），通过对特征图通道进行全局平均池化和最大池化，引导判别器聚焦于包含真实结构纹理的关键区域。这种结构感知的判别器能够提供像素级和全局级的反馈，从而提高了稀疏视角PAT重建中器官轮廓和结构的一致性。

4. 损失函数

研究采用了相对论配对对抗损失函数（Relativistic pairing loss），该函数通过比较生成图像与全视角真实图像的相对真实性来提高训练稳定性。为了防止判别器在稀疏视角条件下出现梯度爆炸和过拟合，还引入了两个梯度正则化项（R₁和R₂），分别约束判别器在真实图像和生成图像上的梯度响应，从而确保了对抗训练过程的收敛性和重建质量的鲁棒性。

5. 稀疏视角光声断层扫描系统

研究人员搭建了一套完整的PAT系统，包括激光激发、声学探测、数据采集和重建模块。系统采用纳秒级脉冲光学参量振荡激光器作为激发源，利用两个中心频率分别为5.5 MHz和2.5 MHz的128阵元环形阵列换能器进行信号接收。这种多频段配置兼顾了浅层精细结构的高分辨率（轴向分辨率约175 μm）和深层组织的大探测深度（约50 mm）。通过钨丝靶标测试，系统实测分辨率达到197 μm，验证了硬件系统满足高分辨率成像需求。

6. 样本制备与实验安排

研究通过数值模拟和活体实验验证了方法的有效性。数值模拟利用k-Wave工具箱生成了500个血管模型，设置了256阵元的环形阵列进行信号仿真。活体实验选用BALB/c裸鼠，在麻醉和恒温（36°C水浴）条件下进行成像，数据采集严格遵守实验室动物护理委员会批准的协议。

7. 实施细节

数据集被划分为训练集、验证集和测试集，活体数据按小鼠个体而非切片进行划分以避免数据泄露。网络基于PyTorch框架，使用Adam优化器进行训练，批量大小为8，共训练200个周期。超参数如梯度正则化项的权重系数λ₁和λ₂分别设定为0.5和1，损失函数权重系数β₁和β₂分别设定为1和0.8。

结论与讨论

研究结论表明，MSF-GAN通过整合优化的生成器、特征敏感的判别器以及带有双梯度正则化的损失函数，有效地利用了光声图像中的多尺度结构信息。在模拟和活体实验中，该方法在128视角和64视角采样条件下，均优于传统的TV正则化方法、U-Net、Swin Transformer以及最新的扩散模型基线。具体而言，MSF-GAN在保持与全视角重建一致的结构特征的同时，显著提高了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），并有效抑制了稀疏采样带来的条纹伪影。这项工作不仅证实了深度学习在稀疏视角PAT重建中的巨大潜力，也为实现高速、高质量的活体动物成像提供了一个可扩展到其他医学成像模态的通用框架，具有重要的临床应用前景。