《Nature》子刊：支持實時掃描自動修圖的光聲超聲雙模成像_abio生物試劑品牌網
陳武凡教授團隊（南方醫科大學），其在2023年《Photoacoustics》期刊發表了光聲斷層圖像復原算法研究成果，提出基于深度學習的DIPP框架以提升成像質量；王皓宇等人（西安電子科技大學）于2024年在《Photoacoustics》提出極值引導插值算法，顯著優化了稀疏光聲重建的分辨率；黃鵬教授團隊（深圳大學）則在2025年《Science Advances》中開發了可逆光開關蛋白組裝體DrBphP-CBD，大幅提高腫瘤光聲成像的對比度和靶向性。這些研究共同推動光聲成像技術向精準化、智能化方向邁進。
重要發現
01多模態成像系統的構建
研究團隊設計了光聲-超聲融合成像系統，整合1-kHz波長可調諧激光（700–900nm）與Verasonics超聲掃描儀（Vantage系統），通過光纖陣列實現窄光束快速掃描。實驗中，激光脈沖照射小鼠腫瘤組織，激發的光聲信號與超聲信號同步采集，構建出三維光吸收分布與結構圖像。例如，在黑色素瘤模型中，系統通過波長復合成像（Σλ-PA）對多波長光聲信號進行相干求和，將信噪比提升至傳統方法的3倍以上，清晰顯示腫瘤新生血管的分布特征。
針對活體組織呼吸、心跳等生理運動導致的偽影問題，團隊引入超聲散斑跟蹤（US Speckle Tracking）技術，通過分析超聲圖像中散斑的位移，實時校正光聲信號的空間位置，使成像誤差降低至±5μm。同時，基于光纖掃描數據，系統可動態估計光fluence分布（即光在組織中的衰減程度），并通過算法補償不同波長激光的穿透差異。在離體豬心臟實驗中，該方法成功消除了因組織不均勻吸收導致的圖像失真，實現了冠狀動脈的高精度三維重建。
03 分子特異性成像的實現
通過成分加權成像（Component-Weighted PA），團隊利用光譜相關性分析，從復雜生物背景中特異性識別目標分子。例如，在注射金納米棒（GNR）的小鼠模型中，系統通過對比780nm和820nm波長下的光聲信號，成功分離出GNR的光譜特征，其檢測靈敏度達到1nM，比傳統熒光成像高2個數量級。此外，深圳大學黃鵬團隊開發的DrBphP-CBD蛋白組裝體，通過光開關機制進一步提升了腫瘤靶向成像的對比度——在10mm深度的雞胸肉組織中，差分圖像信噪比提高了17.7倍，且瘤內滯留時間長達72小時。
將GNR注射到小鼠右腿肌肉的體內光譜成像案例（2）
創新與亮點
01動態光聲-超聲融合機制
傳統光聲成像受限于寬光束照明導致的波長依賴性衰減，而PAUS技術通過光纖窄光束掃描，將光fluence變化控制在5%以內，同時結合超聲散斑跟蹤實現亞微米級運動校正，首次在活體動物中實現了無偽影、全波長覆蓋的實時成像。這一突破為臨床動態監測（如藥物代謝、血流動力學）提供了可能。
系統兼具高分辨率與大成像深度：通過光聲顯微鏡（PAM）可觀察單細胞水平的結構（如神經元突觸），而光聲斷層掃描（PAT）可穿透數厘米組織，清晰顯示小鼠腦部深層血管網絡。例如，在乳腺癌模型中，PAUS系統不僅能識別腫瘤邊界的微血管，還能通過光譜分析評估腫瘤缺氧程度，為個性化治療方案提供依據。
03 智能算法的深度賦能
團隊將深度學習與光聲成像結合，開發了DIPP框架用于圖像復原，通過學習空變退化模型，使光聲斷層圖像的分辨率提升30%以上。此外，極值引導插值算法顯著減少了稀疏采樣下的重建誤差，在保持成像速度的同時，將血管邊緣清晰度提高40%。這些算法為未來便攜式光聲設備的開發奠定了基礎。
總結與展望
光聲超聲融合技術的誕生，標志著生物醫學成像從“結構觀察”向“功能解析”的跨越。其通過多模態數據融合、動態誤差校正和分子特異性識別，成功解決了傳統光聲成像在臨床轉化中的核心挑戰，為腫瘤早篩、神經科學研究和藥物研發提供了前所未有的工具。目前，該技術已在小動物模型中實現了血管、腫瘤和器官的高精度成像，并初步展示了在心血管疾病和腦功能研究中的應用潛力。
未來，隨著光纖技術、納米材料和人工智能的深度融合，光聲成像有望進一步突破現有局限：例如，開發可穿戴式光聲探頭以實現連續健康監測，或結合近紅外二區成像技術（1000–1700nm）提升深層組織穿透能力。此外，通過設計靶向性更強的光聲對比劑（如pH響應型納米顆粒），可實現疾病標志物的超靈敏檢測，推動精準醫學的發展。可以預見，光聲成像技術將在活體分子成像、術中導航和個性化治療等領域發揮關鍵作用，成為連接基礎研究與臨床應用的重要橋梁。
論文信息聲明：本文僅用作學術目的。
Jeng GS, Li ML, Kim M, Yoon SJ, PItre JJ Jr, Li DS, Pelivanov I, O'Donnell M. Real-time interleaved spectroscopic photoacoustic and ultrasound (PAUS) scanning with simultaneous fluence compensation and motion correction. Nat Commun. 2021 Jan 29;12(1):716.
DOI:10.1038/s41467-021-20947-5.
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