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生物医学成像是十九世纪末兴起的行业，1895年德国物理学家威廉·伦琴发现X射线，揭开了生物医学成像的扉页，同时也为现代医学影像的发展奠定了基础[1]。近两个世纪以来，虽然出现了多种生物医学成像方式，但有些会对人体造成危害，有些则造价昂贵，无法满足人们对低成本、高质量、无副作用的医疗成像方式的需求[2]。
光学成像由于在近红外谱段内(700~1 000 nm)包含一个可见光窗口，电磁辐射具有较深的成像深度，因此多数研究集中在这一谱段[3]。然而，传统光学成像方式在组织内部存在严重的光散射，光无法集中到达很深的组织内部进行成像。尽管扩散光学断层成像(Diffuse Optical Tomography,DOT)在这方面有所进展，但传统光学成像仍受限于低空间分辨率以及较差的图像质量[4, 5]。另一方面，利用弹道光子和准弹道光子的成像方式，如光学相干断层成像(Optical Coherence Tomography,OCT)等虽然更适合对低散射介质或薄组织切片进行成像，但无法对强散射，以及较厚的生物组织进行成像，更无法实现活体成像[6]。
为了解决上述问题，各种替代性混合成像技术层出不穷。其中光声生物医学成像(以下简称光声成像)作为一种非侵入式的成像技术在近20年受到了极大关注，由于其集合了光学成像对比度高和超声成像穿透深度深的优点，最具发展潜力[7]。
对于光声技术原理的探究可以追溯到1880年 A.G.Bell 在实验中意外发现光声效应[8]。但之后很长一段时间内，光声技术的研究一直处于停滞状态。直到20世纪60年代，激光器取得了突破性进展，能满足光声成像应用中光源具有大峰值功率、高光谱纯度和集中的指向性等要求，光声技术才开始在工业和科学领域中被采用。起初，这一技术多被作为一种非破坏性固体检测手段，直到20世纪末才有学者将该技术用于生物医学成像，并随后产生了第一幅光声医学图像[9, 10]。
目前光声成像在国际上已经取得良好发展，对于动物与人体的部分组织，如毛细血管、黑色素、肿瘤等，甚至活体老鼠的部分组织，如大脑，四肢等都获得了较好的光声断层图像。光声成像领域中，过去研究重点一直集中在以脉冲激光作为激励源的时域光声成像模式中。现在则有很多研究机构将重点转向以连续波激光器作为激励源的频率域光声成像模式，取得了良好的研究成果，且这种模式较之于时域光声成像有更多优势及更好地发展前景。国内对于光声成像则多数都集中于时域光声成像，鲜有频率域光声成像相关文献发表。虽然光声成像领域还未成熟，但是作为新兴的生物医学成像模式，其前景广受关注与期待，发展与创新具有很大空间。
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光声效应是指材料吸收光能后，发生热弹性膨胀进而产生声波的一种现象，如图1所示，有时为了表征其中的能量转换过程也被称为“光热声效应”[11, 12, 13]。
图 1 光声效应图示
Figure 1. Illustration of photoacoustic effect
激光光束入射到组织表面后，根据激光波长的不同，光束的穿透深度也不同。该过程中，光束受到多重散射和吸收，能吸收特定波长光的分子或物质被称为生色团[10]。生色团吸收的光能通过分子振动和热弹性膨胀转化为热能，导致局部初始压力增加，形成波源，最终被组织表面的超声传感器探测到，转换为一系列时间序列的电信号。由于光声图像是通过一系列在不同空间位置探测的光声信号形成的，因此也可将光声图像视作空间压力分布的表示。激光能量在组织内积聚后产生的热能与探测到的超声信号直接相关，而激光能量的积聚又与组织的很多物理特性，如散射、吸收特性、热特性(包括热扩散率和热膨胀系数)以及弹性等特性相关，因此可通过超声信号了解组织物理特性的差异。
实际工作中，为了有效产生光声信号，必须满足两个约束条件，即热约束和压力约束[ 14 ]。生色团吸收的电磁辐射转化为热能后，热传导过程中的热扩散时间可近似为：式中， L p是被加热组织体积的线性特征尺寸，通常为电磁波的穿透深度或生色团的尺寸，D T是样本的热扩散系数，对于一般软组织而言D T=1.4×10-3 cm2/s[15 ]。热扩散和生色团的几何形状有关，因而热耗散时间τ th的估计通常也会根据实际情况发生改变。生色团吸收一个持续时间为τ p的脉冲后，在脉冲周期内，热扩散长度可以表示为[16 ]：式中，τp表示脉冲宽度，为了确保能有效产生光声信号，τp＜τth，这就是热约束，表征在脉冲激励产生的过程中，热扩散可以忽略。类似的，压力穿过整个受热区域的时间为τs=Lp/c，其中c表示声速，压力约束即为τp＜τs。
当热膨胀满足上述两个约束条件时，初始压力可表示为[ 10 ,14 ]： 式中：H (r) 是局部吸收的光能函数，Γ 是尼森系数(Gruneisen coefficient) ,是一个无量纲的热力学常数，表征热能与压力之间的转化率，可写作：式中:β是体热膨胀系数，c表示声速，Cp是一定压力下的比热容。组织局部吸收的光能分布H(r)可以通过局部吸收系数与光通量φ(r,μa,μs,g)相乘得到，μa和μs分别表示受到辐射的组织内部的吸收和散射系数，g是各向异性因子。因此，将H(r)展开，p0可写为：
如式(5)所示，理论上p0与组织的机械性能，热力学特性和光学参数相关。在实际光声成像中，人们通常认为不同类型组织之间的机械性能和热力学特性差异十分微小，因此认为这两个因素具有空间不变性。虽然光声图像的对比度主要来源于组织的光学吸收和散射特性，但这并不意味着光声图像的对比度直接正比于吸收系数。式(5)中，p0正比于吸收系数μa和光通量φ的乘积，而光通量φ本身又与吸收系数μa有关系，因此可将p0视作吸收系数μa的一个非线性函数。
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声波在组织中的传播速度通常为1 500 m/s，实际情况中，波动范围不超过10%。要研究声波在组织中的传播，除了传播速度，衰减是另一个至关重要的影响因素。对于一般组织而言，组织内部对声波的散射和吸收是导致声波衰减的两个主要因素，但在低频范围内(几百兆赫兹以内)，超声波在软组织中的传播具有散射率低，穿透深度深的特点，散射造成的衰减仅占总衰减的10%~15%，而由散射导致的衰减在任何组织中都受到温度和频率的影响，其关系可表示为[ 17 ]： 式中：μ 是超声衰减系数，a和b 是常数，是超声波的频率。一般软组织的超声波的衰减率大概为0.6 dB/(cm·MHz)，即随着频率的增加，超声波衰减会变大，导致其穿透深度会变小。在高频范围内，由于散射和吸收系数都急剧增大，导致穿透深度也急剧下降。如图2所示，一个吸光的半无限介质，若忽略光的散射，在一个脉冲光的辐射下，表面将产生一个初始压力分布，而这个初始压力的分布随着深度的变大呈指数衰减。
图 2 初始压力在组织内的衰减示意图
Figure 2. Schematic of initial pressure attenuation in the biologic tissue
位于 图2 原点O 处的一个生色团，其作为声波波源，形成两列幅值相等，传输方向相反的平面波向外传播，若不考虑边界的声波反射或声波衰减，z 0=-ct 0处的光声声波可表示为： -
光声成像领域常用的超声传感器为压电超声换能器，它们通常具有低热噪声，高灵敏度和宽探测范围的特点[18, 19]。在各种光声成像系统中，根据传感器相对于激光器和生物样本的摆放位置的不同，可划分为多种不同探测模式。传感器的位置可放置在激光源的对面成180°，称为前向传输模式，即如图3(a)；或是放在与激励源同侧，称为背向传输模式，如图3(b)所示；传感器和光源成90°角放置的结构也有使用，称为正交模式，如图3(c)所示。
图 3 光声信号的不同探测模式
Figure 3. Different detection modes of photoacoustic signal
对于传感器自身参数的选择，探测带宽尤为重要，但往往组织样本的自身特性及成像目的就决定了成像深度及解析度方面的要求，进而决定了超声传感器的探测带宽。例如，对于胸部肿瘤或脑部肿瘤成像需要成像深度达到若干厘米，要求组织结构方面的信息分辨率约为毫米量级，因此能满足这类应用的超声传感器带宽需要在1~10 MHz之间。而细胞显微成像，穿透深度需达到几百微米，分辨率要求到微米量级，适用于这种应用的超声传感器带宽就应高于10 MHz。
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光声成像中，激励源通常为激光器，激光光源的选择对成像系统其它部件的选择起到了决定性作用，激光光源一般有两类，一类是纳秒脉冲激光器，另一类是连续波激光器。根据激光器的不同，光声成像可分为时域光声成像和频率域光声成像。而光声成像技术近十年的发展多集中于时域的探索，即依靠高能脉冲激光器作为光源对生物组织样本进行激发，且在时间域对超声信号进行重建，得到组织图像。然而由于高能脉冲激光器的危险性和价格因素，以及在时域重建得到的图像质量还待提升，近年来国际上多个研究团队纷纷将目光转向频率域光声成像技术，力求通过该方向的探索来降低实验成本，提高成像质量。
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采用纳秒脉冲激光器的成像系统后期信号处理均在时域完成，这样的光声成像模式亦称为时域光声成像。
脉冲光声成像方法的原理如图4所示，a表示光学特性均匀的测试样本，μa和μs分别表示样本的吸收系数和散射系数；b为组织内部的具有较高光学吸收系数的生色团；脉冲激光辐射c到达组织表面后会向各个方向散射，因此各个方向光通量可视作相等，当生色团b吸收光能后，温度会上升ΔT(r,t)，产生热弹性膨胀并生成瞬态声波压力d，这种压力通过组织向表面传播，最终被超声传感器转换为电信号。
图 4 脉冲光声成像原理
Figure 4. Principle of pulsed photoacoustic imaging
上述光声响应过程的数学模型可通过压力波动方程进行描述[ 20 ]： 式中：ca 表示内部的声速，β 是体膨胀系数，C p是特定压力下的比热容,p(r,t) 为瞬态声波。上式中源函数q(r,t)表示在r 处单位时间聚集的光能密度，其通解可以通过格林函数对源函数q 在分布空间上积分得到。对于无界的三维空间，该通解可记为[20 ]:如果光学辐射时间较短，吸收的光能转化为热能，在光能积聚的区域产生瞬时压力(压力约束)，则声波压力可表示为式(3)，脉冲光声成像的目标就是要通过瞬态声波p(r,t)的测量重建出H(r)，并计算出最有可能的吸收源分布。
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所谓频率域光声成像，是指使用输出幅值受到周期性调制的连续波激光器作为光源辐射组织，进而产生光声信号的成像方式。在很久以前，频率调制信号的一些优良特性就被应用到了雷达和声呐系统，可以在远距离探测中对发射端有限的功率和高分辨率的需求做出有效的调和[21]。经过几十年发展，这一领域产生了很多成熟的信号处理技术，对频率域光声成像的发展具有借鉴意义。利用周期性调制激光激发超声波最初出现在光声光谱学领域，光谱学中也常借鉴光声光谱来描述多色光源产生不同频率光子对应的声波幅值[22]。而频率域光声成像对光声光谱的利用则不同，它通常是利用声波信号与单色调制光调制频率的相关性。但由于单频光波仅能产生与其对应频率的单频声波，很难对若干厘米深度的组织进行非侵入式成像，因此要引入声波谐波分量来保证成像深度。
为了促进深度选择性成像，充分利用相干信号处理方法具有高信噪比的优点，以线性扫频(Linear Frequency Modulation,LFM)调制连续波激光作为光源的频率域光声成像被引入到传统光声成像领域[11, 23]。
线性扫频是一种最简单的频率调制方式，即瞬时频率 f(t) 随着时间成线性变化，如图5 所示，其表达式可写作: 式中：f 0表示起始频率，k 表示频率的变化率即扫频率，激发生成的光声信号与对应的线性扫频信号轮廓相同。
图 5 线性扫频信号(chirp)
Figure 5. Linear sweep signal(chirp)
频率域光声成像系统的实验设备与时域光声成像大致相同，其中背向传输模型的结构如图6所示，a表示光学特性均匀的测试样本，μa和μs分别表示样本的吸收系数和散射系数；b为组织内部的具有较高光学吸收系数的生色团。经过chirp信号调制的连续波激光辐射c到达组织表面后向各个方向散射，因此各个方向光通量可视作相等，当吸光物质c吸收光能后，温度会上升ΔT(r,t)，进而产生热弹性膨胀并生成瞬态声波压力d，通过组织向其表面传播，最终被超声传感器转换为电信号。在频率域光声成像中，常用一系列连续发射的扫频周期为Tch的线性频率调制信号(chirp)对激光器的幅值进行调制，这个扫频周期Tch可以相对长于脉冲激光的曝光时间，是对后期信号处理的一个很重要参数。通常情况下，综合考虑轴向分辨率、处理速度、多次扫描采集数据占用的电脑内存数等因素，扫频周期常采用1 ms，即Tch=1 ms。在实际测量系统中，常将样本和超声传感器浸没在去离子水或其它超声耦合液中，以便进行超声耦合，减小声波到达探测器时的损耗。
图 6 频率域光声成像原理图
Figure 6. Schematics of frequency-domain photoacoustic imaging
组织内部生色团对调频激光的吸收，导致生色团发生热弹性膨胀，产生频率与调频信号一致的超声波，超声波到达组织表面后被超声换能器接收，转换为电信号。这种周期性频率调制的光声信号的产生过程经过傅里叶变换后在频率域更容易理解。假设与时间相关的源函数可记作: 波动方程(8)就转化为非均匀初始压力波频谱的亥姆霍兹方程: 式中， k=ω/ca 表示波数，p~(r,ω) 是声波压力p(r,t) 的傅里叶变换，对于三维无界媒质，上式的格林函数解为:通常来讲，在位置 r=r d处被一个点探测器接收到的发散球面波可表示为：其中：|p~(rs,ω)|是在空间位置r=rs处，角频率为ω的点源发生的压力幅值，即由热弹性转化产生的相位常数。
频率域光声成像系统的主要优势在于利用相干处理可以提升信噪比，同时保留超声波源深度与其到达探测器对应的延迟时间的关系，为后续生色团的深度解析提供帮助。
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光声成像最基本的重建算法是基于Radon变换的滤波反投影算法。由于滤波反投影算法要求在重建过程中对生物组织尽可能多角度地去采集实验数据，使得实验过程较长。随后迭代算法被用于有限角度的光声成像中，所得图像的分辨率和对比度均得到优化。在此之后，滤波反投影算法与其他算法如迭代算法、蒙特卡罗算法等不断结合，得到了完善和优化[2]。
Radon变换作为滤波反投影算法的核心也在不断发展，例如基于集成圆形探测器的Radon变换可以分解为球面Radon变换和Funk-Minkowski变换，使得图像从含有噪声的探测数据中也能得到良好的重建效果[24]。Radon变换等基本数据处理算法的不断发展改进,也使得滤波反投影算法在光声成像领域得到了很好的发展。
声波均匀 (类似液体) 的传输介质中，某一时刻空间位置处的热能函数和压力函数服从波动方程: 式中, H(r,t) 是热函数，表示的是单位时间单位体积内通过电磁波辐射产生的热能，β和C p定义同式(8)。这个方程的成立依赖于2.1节提到的约束条件，满足上述条件，初始压力可通过局部电磁波的吸收决定。式(5)基于格林函数在三维空间的解可写为: 热函数可以写为空间吸收函数和瞬时光通量函数在热约束下的乘积： 式(16)可以写作瞬时光通量的剖面和由脉冲光 δ(t) 激励产生的光波波形pδ(r,t) 的卷积：式中， 式中，dΩ′是向量r′相对于点r的立体角，p0(r)是由电磁辐射产生的初始压力，是光声声波的起源。
对于时域光声成像，电磁辐射源为脉冲 δ(t) ，光声信号在位置因此，在光声断层成像中的逆问题就是要从测量值pd(r,t)重建出源组织内的初始压力p0(r)。而对于这个逆问题的求解，可以利用Radon变换将测量信号关于时间逆向投影来实现。
Radon变换及其逆变换公式一直是计算断层成像的理论和应用基础，在实际应用中，可根据Radon变换及逆变换公式的不同形式、推导过程及其进行离散化的时机不同形成多种重建算法。一个平面内沿不同的直线(直线与原点的距离为d，方向角为α对f(x,y)做线积分，得到其Radon变换的像F(d,α)。也就是说，平面(d,α)的每个点的像函数值对应了原始函数的某个线积分值，如图7所示。
图 7 Radon变换示意图
Figure 7. Schematic of Radon transform
由于我们可以用探测器探测每个角度声波值，这样，就可以根据Radon逆变换反过来求得原始组织每个点的吸收系数，进而重建出原始组织的图像。
如果目标位于测量表面的中心，且体积相对于测量面形成的球体较小的话，光声断层成像中的Radon变换可以近似为： -
随着光声断层成像技术得到愈来愈多的运用，人们对图像质量的要求越来越高，除了经典的和经过各种优化的滤波反投影算法外，基于模型的重建方法由于可以进一步提升图像的重建精确度，近年来也备受关注。这里，介绍一种以频率域光声断层成像的应用要求为背景的基于模型的成像重建算法。
频率域光声图像重建方法本质在于利用特定频率处的幅值和相位信息形成断层图像，通过对频率域光声压力方程即式(12)进行逆向求解得到的。将这个问题公式转化成一个频率域亥姆霍兹方程就产生了一组基于格林函数解的线性等式(13)，因此其逆问题可以通过正则化最小二乘法得到。
频率域光声断层成像的前向模型如图8所示。
图 8 基于模型的图像重建算法几何模型示意图
Figure 8. Schematic of imaging reconstruction algorithm based on model-based
假设传感器为点探测器，且位于以 O为圆心，rd为半径的圆周上，在这个圆周上等距分布的N个位置进行信号探测，生色团距离圆心为r 0。对整个成像结构区域采用矩形网格进行分割，共有V个格点，每两个相邻格点间距离为d 。假设在实际中可以通过将样本浸没在去离子水中满足波动方程(12)中“无限媒质”这一条件，则样本内生色团产生的初始压力可以通过式(13)求出。假设压力信号的总和来源于成像空间内的所有像素，位置为θn ，调制频率为ω 的空间中某一点声波压力p(θn,ω) 可以表示为：式中， p(ω)是一个复列向量，表示在N 个探测位置测得的复信号，X是一个非负实列向量，表征的是V 个栅格点处未知的吸收系数和局部吸收的能量的乘积μaφ(r,ω) ，W是N×V 的负权重因子矩阵，表达式如下［25 ]：式中: 式(24)中，rd(n)表示第n个探测位置，r(v)表示像素V的位置。光通量φ(r,ω)与传感器位置无关，可以通过对光纤在样本体内的传输进行建模得到，对于调制频率小于100 MHz的情况，调制频率对光通量的影响可以忽略不计，即光通量仅与r有关。用不同的激发频率ω1,…ωp对激光光强进行调制，并在每一个探测角度采集包含上述所有频率分量的超声信号的幅值和相位。
整个成像过程的前向模型可以写作： 上式的逆向求解可以通过提克诺夫(Tikhonov)正则化得到[ 25 ]：式中，Re和Im分别表示对应矩阵的实部和虚部， λ 是正则化因子，可以通过L 曲线得到最佳取值，要解上式的优化问题，可以使用100次迭代的最小二乘法得到，求出X 后，结合已知的局部光通量就可重建出样本内吸收系数的分布。在我们的工作中，由于调制频率均不大于100 MHz，光通量与调制频率无关，因此将其假设为1。这样一来，向量X 就等于在各个栅格点上的组织局部吸收系数，可表示为：式中，μ0是一般软组织的吸收系数，约为0.03 cm-1，x的值一般小于或等于1，对一般的组织而言，x的值约为1[26]。
以chirp信号调制激光器的频率域光声成像方式已经得到验证和发展，在此基础上，人们也开始研究离散频率调制激光器在光声成像中的应用。对于这种模式，可以使用基于傅里叶变换的滤波反投影算法来重建图像，该方法通过使用振幅和相位数据来估算底层图像的空间和圆形轮廓的傅里叶变换。在图像域中，使用基于低通滤波内插法来估算不存在的频率的傅立叶变换值。根据多个离散频率的傅里叶变换得到的幅值和相位重构吸收图像。对比基于模型的重建算法，该算法也有很好的重建效果[27]。
另外，近几年随着压缩感知理论的发展，其在光声成像上的应用被寄予厚望。压缩感知理论可以在远低于奈奎斯特采样定律的条件下，通过稀疏采样重建高分辨率的图像。这样就使得光声成像实验不需要对组织在足够多的角度进行信号的激发和采集，并且能够消除部分伪迹，提高重建效果[29]。在压缩感知理论成功应用在时域光声成像后，深圳先进技术研究院光声成像团队验证了压缩感知理论在频率域光声成像的可行性，运用压缩感知理论，可以对信号实现低通滤波，进一步提高成像质量和成像速度，减少实验成本[30]。
总体来说，每个算法各有利弊，使用范围也不一样，对于实验的要求也不同，实验过程中要根据实验类型、成像组织、探测模块的组成以及人力消耗等因素来合理创新和使用。
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光声成像由于近几年的快速发展以及不同组织高分辨率图像的成功重建，其在临床医学被寄予厚望。这种成像方式使得组织成像摆脱了对人体有伤害的电离辐射以及造影剂的使用，并且能够达到实时成像，其在临床应用的以下领域内扮演了重要的角色：(1)人体组织成像，包括乳房、哨卫淋巴结、皮肤、甲状腺、眼睛、前列腺(经直肠)、卵巢(经阴道)的无损成像;(2)胃肠道、膀胱、循环肿瘤细胞(体内流式细胞术)的微创内窥镜成像；(3)术中肿瘤边缘和(淋巴结)转移成像。如图9所示的是乳腺的光声成像和超声波成像对比实验模拟图[28]。
图 9 光声成像在临床应用的原理图：乳腺的实时光声/超声成像诊断
Figure 9. Principles of PAI presented for a potential clinical application: diagnostic breast imaging by integrated real-time photoacoustic/ultrasound imaging
(1)乳房医学成像
传统的乳房成像方式无法提供综合的肿瘤信息且成像伤身并耗时，而光声成像可以提供更多的乳房功能信息和肿瘤分子信息。美国Sergey A.Ermilov团队通过64个矩形超声探测单元组成的单排圆弧状乳房探测器完成了对27位可疑患者乳房的成像，这些患者通过超声或者X射线成像被诊断怀疑有乳房恶性损伤，其团队的成像系统显示了该27个患者的恶性损伤部位，并在随后被证实其正确性[31]。试验阶段乳房内部亚毫米血管的成像深度已经能够达到40 mm[32]。
(2)泌尿系统医学成像
对于前列腺和膀胱，血液检测和膀胱镜检不能确切诊断侵略性癌症，将超声成像和光声成像结合的经直肠镜检和光声显微成像可以对泌尿系统的癌症做到提前诊断。但是这些技术暂时只在犬类身上得到实验验证和应用，在人体上的实现还有待进一步实验[33]。
(3)皮肤病医学成像
光声成像在动物身上可进行表层软组织损伤程度诊断，伤口治疗检测，皮肤黑色素瘤诊断等。研究最突出的是针对最具侵略性的黑色素瘤进行成像，即使不添加造影剂也能重建出特征十分明显的图像[34, 35]。荷兰的D.J.Grootendorst团队证实了光声成像对切除的人体淋巴结内黑色素转移具有良好的成像效果[36]，使得光声成像在皮肤病诊断实验上从动物组织向人体组织开展迈进了一大步。
(4)妇产科医学成像
卵巢癌早期无有效检测方式，其已经是死亡率最高的妇产科疾病。康涅狄格大学Andres Aguirre团队发展了一种经阴道无侵害超声与光声融合的3D成像方式，评估了猪的卵巢的光学性质，证实其能探测卵巢内的血管结构。随后其对33个人体内卵巢进行评估，利用光学相干断层成像，超声成像和光声内窥镜成像结合的方式对人体的卵巢成功成像，其他团队对卵巢成像的结果还正在验证中[37, 38]。
(5)血液医学成像
由于很多肿瘤和疾病的诊断都是通过血液检测出来，自然可以想到通过光声成像技术对特定组织局部的血液进行成像来诊断疾病。黑色素瘤、循环肿瘤细胞、血红蛋白等都是良好的光声成像目标，因此光声成像技术可以应用在前期血液筛查领域中提前检测身体内血液中某些指标，进而去预判疾病发生的可能性。另外血管壁的特殊构造也为光声成像提供了良好的应用环境。动脉粥状硬化等血管疾病也可利用光声成像技术来诊断[28]。
(6)眼睛医学成像
眼睛内部主要吸光的物质是黑色素和血红蛋白，其无障碍环境和光学特性十分适合通过光学成像来提供眼睛生理信息。其不仅仅可以诊断眼癌，如眼睛内黑色素瘤、淋巴瘤、视网膜细胞瘤等，还可以提供其他致盲疾病的信息、如糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病变和青光眼[28]。
(7)肠道医学成像
常用内窥镜由于人眼的限制，对胃肠道疾病没有良好的诊断精度，并且无法对肠道表面下的病变提供诊断，而将内窥镜和光声成像技术，超声成像技术结合制作出的内窥镜能够同步传输光声数据和超声数据。该器件在兔子食道和老鼠的结肠中得到测试，光声成像检测能直观地展示食管和结肠及其各自周围脉管系统[39]。
(8)其他组织及部位医学成像
光声成像技术还可以应用于其他组织或部位中进行功能成像。比如，其可以利用关节处血流、血量、血红蛋白和血管密度等信息先于关节处发生形态上的变化形象化地显示关节处的生理变化；在新生儿大脑囟门没有闭合之前，头盖骨激光的散射没有那么强烈，就可以通过激光从大脑囟门照射来对大脑皮层进行成像。对于成年人，头盖骨散射光较为严重，可以在光声成像系统中加上光子再循环器，将散射出来的光子重新发射进头盖骨，进而对大脑皮层成像[40]；甲状腺滤泡癌不能在临床成像中与腺瘤分别开，需要外科活体组织切片来进行检查，所以这就催生了光声成像在其中的应用探索[28]；光声成像在术中成像也有巨大的潜能，其不仅仅可以帮助外科医生查看表面切除的实时情况，其还可以提供器官的氧饱和度、灌输状态等，可以帮助医生更好地把握手术中肿瘤切除情况而不耗费时间[28]。
总体而言，在临床前研究方面光声成像多数针对脑损伤、疾病预判、肿瘤转移、癌症诊断等方面。另外光声成像技术对中风、癫痫和外伤性脑损伤等有关血管结构和功能的病症的研究也十分有效[32, 33, 34]。其在诸如老鼠、兔子，犬类等小动物身上进行各个器官或组织的非侵入式研究已经取得良好的成果，这也使得研究者们看到了未来一个具有划时代意义的新兴医学成像技术的到来。虽然这些技术还大都局限于在动物身上做实验，但是部分器官的成像对象已经慢慢开转向人类组织，并且这些技术都经过了充足的应用分析且取得了阶段性的验证。这些研究对于了解人类疾病发展过程，研发新的药物和治疗方法具有重要意义。
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造影剂是为了增强影像观察效果而注入(或服用)到人体组织或器官的化学制品。造影剂在医学成像上已经有了广泛的应用，同样造影剂在提高光声成像对比度上也有重要的作用。目前光声成像领域应用的造影剂有小分子染料，各种纳米粒子以及多模态造影剂，其尺寸最小达到小于2 nm的等级，最大可到300纳米左右；吸收波长分布在500~1 080 nm范围内。实验主要在动物各个组织上开展。几乎所用的造影剂都处在实验阶段，由于造影剂毒性的未知性，其对人体安全的影响尚需时间来验证。并且造影剂在人体光声成像领域缺乏实验，使得无法对造影剂的用量进行量化，在这方面的研究还需深入。
由于光声成像后期要利用超声探头将激光激发的超声信号进行探测，这样就要求在光声成像中也用到超声耦合液。由于现在的光声实验由单一探测器多次探测逐渐转换为用超声探测阵列一次成像，这样就增大了超声探测器的覆盖面积，使得超声耦合液的使用增多。如果将激光器和超声探测器采用背向探测模式集中制作在一起，这样就要考虑超声耦合液对激光的散射和吸收。医用超声耦合液的改进也在影响着光声成像的成像质量，在实验中多使用去离子水作为耦合液来进行实验，这样一方面保证了成像效果，另一方面也可降低实验成本，省去后期复杂的清洁工作。
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世界上现在已经有很多机构和团队从事光声成像的研究，临床前各个组织部分的成像研究显示了光声成像欣欣向荣的发展状态。
在时域光声成像领域，美国华盛顿大学L. V. Wang小组凭借多篇奠基性文章和大量的研究著作是目前该领域世界范围内影响力最大的研究团队之一。其团队参与研究了大多数已经开展实验的生物组织，并均取得了良好的实验结果，并且其团队在造影剂的使用和重建算法的研究及应用上都处于领先的地位。该团队凭借成熟的技术和理论支持现在已经开始将研究的重心放在了光声成像在生物医学上的应用和推广。其运用光声成像技术实现了对老鼠深层脑部成像，成像中心区域的轴向分辨率达到了0.10 mm，切向分辨率达到了＜0.25 mm，该系统还可以通过将光纤插入结肠、淋巴结和食管对老鼠体内的肾脏，前列腺和心脏进行成像，具有广泛应用价值。该团队还通过使用基于纳米传感器的光声成像技术监控体内锂离子含量来达到对针对性药物治疗作用的分析；将纳米传感器和治疗性药物结合使用实现对新生血管的成像和治疗[41, 42, 43]。
瑞士伯尔尼大学Michael Jaeger团队在光声成像杂波抑制理论中具有突出的研究成果，对成像质量提高做出了很大贡献。最值得学习的是该团队通过在人志愿者不同位置照明来研究外延光声成像中图像对比度的差异，在光声成像领域首次进行了成像规范化的尝试，这对于还在发展中，缺乏规范化操作的光声成像技术具有重要的意义[44, 45]。此外，俄罗斯莫斯科国立大学对于涂有纳米乳剂的金纳米球珠造影剂在光声成像和超声成像结合的成像系统中的深入研究上也有突出贡献[46, 47]。
在频率域光声成像的研究方面，起步较早的是加拿大多伦多大学的研究团队，其于2006年完成了频率域光声成像的原理论证实验[11, 48]，之后又设计了一种将光声成像集成到微超声成像平台的成像系统，并实现在美国注册。与此同时利用高频光声成像对单一红细胞的形态变化实现量化，使得人们看到频率域光声成像在细胞领域的应用前景[49, 50]。同城的瑞尔森大学也开展了高频光声成像在蛋白质凝固以及细胞形态学等方面的研究，并取得了良好的实验结果，两个学校之间也共同合作开展研究[51, 52]。
另外，慕尼黑工业大学研究小组于2011年将频率域光声成像应用于生物活体实验并取得成功。随后开展了多光谱光声断层成像在心肌梗死以及实时光声成像对于小鼠大脑中动脉闭塞的研究，该团队随后详细介绍了利用相位和幅值信息对图像在频率域重建，对于相关研究者有很高的参考价值[53, 54, 55, 56]。
国内光声成像领域的研究相对较少，研究水平较之国际水平之间有较大差距，研究最充分的当属深圳先进技术研究院，该团队在时域光声成像上不仅有很好的实验成果，在理论上也有开拓性的成就。该团队在不通过增加系统数值孔径的情况下，利用其研究的去卷积光声显微成像达到了比普通显微成像分辨率好两倍的效果；在造影剂研究方面发展制造了一种基于蛋白质的、高稳定性、低细胞毒性的少氧化石墨烯，并通过自己建立的高度集成的光声/超声双模式成像和光热诊疗平台验证了此材料能够在不用改变材料表面性质的情况下随时可用，注入有肿瘤的小老鼠体内后能够显著提高光声探测信号；该团队还开创性地证实了压缩感知理论在频率域光声成像中的应用，通过减少超声探测器降低采样次数，能够减少成像成本并且提高成像速度[30, 57, 58]。国内也有其他大学，如南京大学、电子科技大学、汕头大学等从事光声成像的研究，但基本上大都处于起步阶段，将光声成像技术成熟地应用在生物医学成像上还有较长的路要走。
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作为一种新兴的生物医学成像方法，光声成像以其非侵入式、高穿透深度、高对比度、不同组织成像特征明显等显著特点受到了极大关注。自21世纪初期得到第一幅具有说服力的光声图像，之后，光声成像在相关领域飞速发展，其中包括成像设备的更新换代、图像重建算法的发展以及该技术在临床医学功能成像和分子成像的运用，光声成像领域已经发展到了欣欣向荣的状态[10]。
现在世界上很多著名大学的实验室和研究所都大力开展了光声成像的研究。我国虽有不少院校和研究所也在从事光声成像的研究，但重点都集中在时域光声成像，整体水平落后于国外。值得关注的是，我国光声成像研究往往都忽视了可能存在重大创新点和突破的频率域光声成像。
频率域光声成像技术相较于时域光声成像技术有着无可比拟的优势，有望凭借着低成本、高分辨率，高穿透深度等诸多优点，弥补光声成像走向临床的不足，并以此来逼近实时成像，提升图像信噪比，为人类疾病检测和治疗、药物研制等提供支持。
总体来看，在未来，造影剂的发展与使用、成像算法的进一步创新以及成像方式的进一步优化将成为光声成像研究的重点。借助纳米粒子造影剂的使用，光声成像可以在对组织成像的同时监控药物的治疗作用，对于癌症等疾病患者可以针对性治疗，减少治疗成本与时间，避免错误治疗带来的身体和心理上的伤害；将压缩感知理论和各种成像算法结合，光声成像有望在减少成像角度节约时间的基础上提高成像分辨率，向实时高精度成像方向大步迈进；借鉴其他领域的研究成果，如雷达中对频率调制信号的成功应用等，大力发展频率域光声成像，从而提高成像系统的便携性，降低系统成本，借助非侵入性优势达到对患者进行治疗效果监控，减少身体伤害，从应用上推动光声成像在生物医学成像上的普及。
我国在现代医学设备制造和创新上水平远远落后德国，日本等发达国家，而光声成像发展的未成熟性与创新的广阔性为我国在医学成像领域地位的提高提供了良好的契机。我国研究者应当抓住机会，大力推进光声成像的研究，团队之间相互协作，成果共享，在该领域不断深入与创新，从而为我国在医学成像领域的国际地位和人类未来医疗水平的提高做出应有的贡献。
Research progresses of photoacoustic imaging
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摘要: 本文阐述了光声成像的工作原理,光声信号的产生,传播和探测过程,并总结了光声成像的研究进展,包括时域光声成像和频率域光声成像的研究进展、以及各自的特点,为光声成像领域的研究起到一定的借鉴作用。分析认为光声成像技术有着其他医学成像技术没有的诸多优点,如高分辨率、高对比度、成像深度深等具有广阔的应用前景和较高应用价值,是未来生物医学领域最重要的实时医学成像技术之一,因此得到了国际上的广泛关注。Abstract: Photoacoustic imaging has obtained the widespread attention in the world due to its high resolution, high contrast and deep imaging depth etc. This paper describes the principles of photoacoustic imaging, the process of its generation, propagation and detection, reconstruction algorithms and its applications in clinical medicine, and also summarizes the progress of photoacoustic imaging, as well as their individual features. According to the analysis, photoacoustic imaging is thought to have many advantages, which other medical imaging techniques do not have, as well as a broad application prospect and high application value. And in the future, photoacoustic imaging will become one of the most important biomedical imaging techniques, and make outstanding contributions for the realization of real-time medical imaging.
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图 2 初始压力在组织内的衰减示意图
Figure 2. Schematic of initial pressure attenuation in the biologic tissue
图 8 基于模型的图像重建算法几何模型示意图
Figure 8. Schematic of imaging reconstruction algorithm based on model-based
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