光聲成像可以實現對生物組織進行高解析度成像，該技術利用雷射脈衝照射生物組織，產生聲波信號，通過檢測這些信號可以重建出生物組織的圖像。
然而，光聲成像系統面臨著一些挑戰，例如複雜的系統配置、較長的成像時間或圖像質量不理想，這些限制了它的臨床應用。
為了克服這些挑戰，機器學習可以被應用於改進光聲成像，提高成像的準確性和解析度。
機器學習算法可以訓練計算機識別和分析成像數據中的模式和特徵，同時優化成像參數和算法，提高成像的效率和可靠性。這些改進可以更好地應用於臨床醫學和生物醫學研究領域。
光聲成像的機器學習
隨著理論的進步和強大計算硬體的發展，人工智慧在過去幾十年中已成為一個熱門的研究課題。它開發了許多分支，例如專家系統、機器學習和最新的深度學習。
相比於專家系統和深度學習，機器學習可以通過大量的數據學習和訓練，自動地提取特徵和識別模式，從而實現對醫學影像的自動分析和診斷。
而專家系統和深度學習需要人工設計特徵和模型，這需要更多的專業知識和經驗。此外，機器學習還可以通過不斷的疊代和優化，不斷提高自身的性能和準確度。因此機器學習在醫學影像中的應用越來越受到研究人員和臨床醫生的關注。
機器學習是人工智慧的一個分支，用於識別數據中的模式和關係。它包括字典學習，貝葉斯學習，深度學習等類別，所有這些都在醫學圖像處理中得到了應用。
字典學習通常用於用一組稱為字典的降維信號來表示完整的信號，並應用於光聲成像中，從稀疏採樣的數據中恢復目標結構。它的優點是可以自動地學習和提取數據的特徵，從而實現對數據的分類、聚類和降維等操作。
此外，字典學習還可以通過稀疏表示和壓縮表示等方式，實現對數據的高效存儲和傳輸。
缺點是需要大量的計算資源和時間，同時還需要對數據進行預處理和參數調整等操作，增加了算法的複雜度和難度。此外，字典學習還存在著過擬合和泛化能力不足等問題，需要進一步的優化和改進。
貝葉斯學習旨在從概率角度從訓練數據開發模型。貝葉斯學習在超聲圖像處理和重建中有一些應用，以提高成像速度和圖像質量。目前，尚未應用於有限採樣下的光聲信號重建。
貝葉斯學習相比字典學習更能處理不確定性和噪聲等問題，從而實現更準確和可靠的數據分析和預測。
此外，貝葉斯學習還可以通過先驗知識和後驗推斷等方式，更深入和全面地理解和分析數據。但是，貝葉斯學習需要設定和調整先驗分布和後驗分布等參數，增加了算法的複雜度和難度，同時需要大量的計算資源和時間。
深度學習是機器學習方法的一部分，本質上是具有三層或更多層的人工神經網絡。基於其基本結構，已經開發了許多不同的具有區分層的網絡。
圖2解釋了人工智慧、機器學習和深度學習之間的關係，並總結各種機器學習方法。通常，U-Net，生成對抗網絡（GAN）和字典學習是光聲成像中最常用的設計。
Net是一種用於圖像分割的卷積神經網絡，其特點是具有對稱的U形結構和跳躍連接，可以有效地處理圖像中的細節和邊緣信息，從而實現對圖像的精細分割和重建。
後來，U-Net及其變化網絡還用於其他圖像處理應用，例如有限採樣條件下的光聲圖像重建，偽影去除和去噪。
GAN是一種生成對抗網絡，其目的是通過對抗訓練的方式，生成與真實數據相似的虛假數據。GAN結構由生成器和鑑別器組成。
生成器的主要任務是生成一批與訓練數據具有相同特徵的新數據，通常稱為假數據。鑑別器將真實輸入數據與假數據進行比較，並輸出預測標籤。GAN是靈活的，允許無監督的模型訓練。它還被用於提高PACT中的圖像重建質量。
因此，U-Net和GAN的應用領域和目的不同，U-Net主要用於圖像分割和重建，GAN主要用於數據生成和合成。同時，U-Net是一種監督學習模型，需要有標註數據進行訓練，而GAN是一種無監督學習模型，不需要標註數據進行訓練。
光聲成像在生物醫學領域有廣泛的應用，包括腫瘤學、神經科學、血管學等。它可以用於腫瘤的早期檢測和定位、血管病變的診斷、腦功能研究等領域，為醫生提供重要的臨床輔助信息。
在光聲成像中，一個短脈衝的雷射束照射到組織或樣品中，吸收光能的組織或物質會發生瞬時的熱膨脹，產生聲波。這個聲波通過組織的傳導作用傳播出來，並可以被超聲探頭或接收器接收到。接收到的聲波信號經過處理和分析後，可以得到組織的圖像信息。
光聲計算機斷層掃描（PACT）可以通過使用超聲波換能器檢測來自外部的光聲波來繪製組織內部的光吸收分布。已經為這些任務開發了幾種算法，包括延遲和求和（DAS），反向投影（BP），時間反轉（TR）等。
圖像重建後，PACT可以定位光聲波的來源，恢復初始波壓，以及量化吸收分子的濃度。
圖4顯示了具有有限視野和稀疏陣列的常見光聲成像實驗系統設置。不完整的角度覆蓋會導致波測量中信號信息的丟失。從有限視圖和欠採樣數據重建的圖像伴隨著嚴重的偽影、失真和混疊，這會降低醫學圖像並影響其可讀性。
機器學習已被集成到PACT重建過程的不同階段，以改善圖像結果。
首先，它可用於擴展有限的採樣數據，以近似完全採樣的傳感器數據。其次，它可用於開發學習重建模型，以從有限的數據中獲得高質量的圖像。最後但並非最不重要的一點是，機器學習可用於增強重建的圖像並消除由有限採樣引起的偽影。
機器學習用於圖像重建
有限傳感器通道數據的擴展
由於視野有限和採樣不足，來自某些視角或傳感器通道的信號在數據中被丟失或未知。
目前已經開發了一些技術來根據可用信號估計這部分未知信號並完成數據，然後完成的數據可以進行常規的PACT重建過程，並直接採用廣泛研究的處理和重建技術庫，其方式與全視圖PACT完全相同。
如一種通過統計學習方法擴展有限視圖數據的算子學習方法：
基於對圖像區域的知識，求解算子將有限視波數據近似擴展到圖像區域周圍的全視角。然後，利用反向投影的顯式反演公式進行圖像重建。圖5顯示了通過學習的擴展運算符和相應的重建圖像的擴展有限視圖數據。
但是這種算子學習方法需要了解成像的對象，為了解決該問題，一種新的不需要有關對象信息的預訓練模型被研發出來。它是一個U-Net模型，沿著物體周圍的環形軌跡將數據通道的數量從100增加到200。拓寬信號帶寬的同時也會降低噪聲。
雖然前幾層使用整流線性單元 （ReLU） 激活，但其網絡的最後一層使用指數線性單元 （ELU） 來容納光聲信號的負部分從而產生更好的性能。
有限數據的學習重建模型
學習重建模型可以專門針對有限的採樣數據從傳感器通道數據轉換為圖像，同時抑制偽影，獲得比直接應用傳統重建方法更好的圖像質量。由於模型是預先訓練的，因此在計算上比疊代重建更方便。
這種方法的一種類型是基於傳統重建模型的結構，並經過修改以處理有限的採樣數據。
研究人員提出了一種基於UBP算法和機器學習的有限抽樣案例的改進算法，在他們的方法中，將可調權重因子應用於重建公式，並且可以優化其值，而不是傳統UBP中的恆定權重因子1。
該學習旨在通過在離散化 UBP 公式中找到最佳權重來最小化重建結果與相應的真實光聲源之間的誤差。
稀疏表示方法也被用於有限採樣數據的PACT重建。第一步，將奇異值分解（SVD）應用於特定幾何的離散逆矩陣，並截斷小奇異值以防止重建放大噪聲和偽影。截斷的SVD構成了粗略圖像的中間重建。
其次，訓練深度CNN以恢復截斷的係數，然後形成殘差。將中間重建結果與網絡輸出的殘差圖像相加，得到最終結果，比直接反演成像模型具有更好的圖像質量。
除了稀疏表示方法，字典學習技術也能應用於PACT重建。在不同的採樣場景對2D對象的不同3D幀進行成像，然後使用K-SVD算法基於完全採樣的幀形成字典。最後使用該字典重建其餘稀疏採樣幀。
與傳統的稀疏變換相比，該種方法在3次欠採樣的情況下，將重建圖像的均方誤差（MSE）平均提高了5倍以上。
使用U-Net深度神經網絡從原始傳感器通道數據中重建圖像是一種新興的技術。通過修改U-Net的跳過連接，以包括傳感器通道數據的通道號和時間維度的各向異性卷積層，重建的圖像不僅顯示更少的偽影，而且可以更準確地估計初始壓力。
結合梯度信息，一種用於3D PACT重建的深度梯度下降（DGD）算法也可用於圖像重建。它本質上是一個學習的疊代重建，與傳統的基於總變分（TV）的疊代方法相比，DGD算法可以實現更快的三維重建和更少的偽影。
DGD模型、U-Net後處理和TV的重建結果如圖所示。定量結果還表明，與U-Net後處理方法相比，DGD實現了更高的峰值信噪比（PSNR）。
重建圖像的後處理
研究人員還專注於去除偽影的後處理技術。
首先使用常規方法從有限視圖和欠採樣數據中重建圖像。通常，使用快速且計算簡單的重建方法，並且結果可能存在嚴重的偽影。然後將重建的圖像作為輸入傳遞到網絡，並進行增強，例如去除偽影和降噪。生成的圖像將具有更高的質量，並且看起來類似於完全採樣數據的結果。
環形陣列深度學習網絡（RADL-NET）專門用於解決3/4稀疏環形陣列的有限視圖和欠採樣偽影。光聲信號通過k-Wave工具箱從2D血管結構生成，然後使用UBP從有限的採樣數據中重建圖像。之後，圖像被裁剪成重疊的補丁並饋送到網絡進行訓練。
圖7（a）是RADL-NET訓練的流程圖。與壓縮感知（CS）算法相比， RADL-NET可以顯著提高重建圖像的質量，特別是對於極其稀疏的採樣條件。
通過使用CNN組合來自相同數據的不同重建算法的圖像結果是另一種圖像後處理方法。名為PA-Fuse的深度融合網絡使用兩個重建的圖像作為輸入。
由於不同的重建算法保留了不同的圖像特徵並顯示不同的偽影，因此網絡可以從兩個輸入中提取物體的真實結構，並去除由於採樣有限和數據噪聲而導致的重建偽影。
比較後處理和基於深度學習的直接重建的結果，以有限的採樣數據恢復初始光聲壓力分布。用於直接重建的網絡具有更複雜的架構，因為它需要在U-Net的跳過連接中增加卷積層，以將傳感器的時間序列數據轉換為圖像域。
對於結構簡單的物體，後處理方法具有處理效率更高、精度更好的優點。