近日，北航生物医学工程高级创新中心张光磊团队在荧光分子成像技术研究方面取得突破。首次将人工智能技术应用于FMT成像，研究并实现了一种基于深度学习技术的高精度超快速FMT成像方法。本研究提出了一种基于三维深度编解码的端到端重建方法。研究成果发表在光学领域国际知名期刊《光学快报》上。这篇论文的题目是“荧光分子形态学的3D深度编码器-解码器网络”(Opt。列特。2019, 44 (8): 18921895).作者是北京航空航天大学生物医学工程高级创新中心张光磊研究员。这项工作得到了国家自然科学基金、111人才引进计划和生物医学工程高级创新中心的支持。
基于3D卷积深度编解码网络的FMT重建算法架构
近年来，“人工智能”时代逐渐开启，智能医疗的研究在国内外发展迅速。深度学习等关键技术的突破，带来了人工智能技术的新一轮发展，极大地推动了医疗行业与以数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型为特征的人工智能的深度融合。如何在分子和细胞水平上实现癌症的早期准确检测和癌细胞的长期活体观察，是生物学和医学研究者面临的难题。荧光分子断层成像(FMT)技术可以在分子和细胞水平观察癌症发生、发展和转移的病理过程，具有无创、在体、实时监测的特点，对癌症的早期诊断具有重要意义。然而，阻碍FMT技术用于生物医学研究的主要原因是成像分辨率低和成像时间长。
与传统的重建方法不同，张光磊团队的这种基于深度学习的重建方法不需要光学参数的先验知识，而是通过从内部荧光分布到边界荧光信号分布的大量数据映射案例，不断学习和调整模型参数，直接建立输入与输出的非线性映射关系。该方法不需要明确定义FMT重建的前向和后向问题，从而从根本上避免了由于线性模型不准确而导致的误差。并且由于没有传统重建方法中复杂的迭代计算过程，大大提高了重建效率。实验结果表明，人工智能重建方法显著提高了FMT重建结果的目标定位精度和成像对比度；特别是与传统的重建方法相比，该方法的重建速度提高了1000倍以上。
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