SEED-Net：开启活体深层组织“真实透视”成像的新纪元

SEED-Net：生物医学成像的革命性突破

在生物医学成像领域，活体深层组织的高分辨率成像一直是科学家们追求的目标。然而，由于光在组织中的衰减效应，传统成像技术难以准确反映深层组织的真实光学吸收系数。天津大学科研团队通过创新性的风格迁移网络（SEED-Net），成功实现了活体深层组织的“真实透视”成像，这一成果标志着生物医学成像技术迈入了一个新纪元。

定量光声层析成像的挑战与机遇

定量光声层析成像是一种结合了光学成像功能性和超声成像高清晰度的新兴技术，能够直接获取深层组织的光学吸收系数图像。然而，该技术在应用中面临以下挑战：

1. 光强衰减：光在组织中传播时逐渐衰减，导致深层组织成像的准确性和可信度降低。

2. 计算资源消耗：现有方法需要庞大的计算资源和时间，且稳定性差、误差大。

3. 数据标注难题：深度学习方法需要大量标注数据，但在活体深层组织中获取真实值极为困难。

SEED-Net的创新与应用

针对上述难题，天津大学李娇副教授和高峰教授团队提出了无需标注真实数据的定量光声层析成像深度学习方法。其核心创新点包括：

1. 风格迁移网络（SEED-Net）：通过无监督自由转换，将丰富的带标注仿真数据转换为实验域，生成大量带标注的“实验数据”，解决了深度神经网络训练数据不足的问题。

2. 双通道神经网络设计：利用自主发展的光声层析成像系统，成功重建出高空间分辨率的深层组织光学吸收系数定量分布图像。

SEED-Net不仅适用于定量光声层析成像，还可推广至其他生物医学成像领域，如光学/荧光层析成像，具有广泛的适用性和应用前景。

研究成果与未来展望

该研究成果于2022年1月6日发表在国际光学顶级期刊Optica上，首次实现了对活体深层组织光学吸收系数的“真实透视”成像。这一突破为肿瘤早期筛查、良恶性诊断以及抗癌药物疗效监测提供了高分辨率定量成像方法。

未来，SEED-Net有望在以下方面取得进一步进展：

1. 技术优化：提升模型的稳定性和计算效率，降低资源消耗。

2. 多领域应用：拓展至更多生物医学成像场景，如心血管疾病诊断和神经系统研究。

3. 临床转化：推动该技术在医疗诊断和治疗中的实际应用，为精准医疗提供支持。

SEED-Net的成功不仅是技术上的突破，更是生物医学成像领域的一次革命性进展，为人类健康事业带来了新的希望。