【学术前沿】智能AI 3D手持式光声技术:利用深度学习增强手持式3D光声和超声重建应用与探索

超声（US）是一种广泛应用的诊断工具，能够帮助医生进行各种医疗操作，如活检和注射，并在动态监测血管系统方面发挥关键作用。光声超声（PAUS）技术将传统的超声与激光脉冲结合，能够提供更加细致的成像，尤其在血管可视化方面具有重要应用。手持式PAUS系统虽然灵活，但其主要挑战在于如何在不依赖笨重外部传感器的情况下，精确跟踪运动。本研究提出了MoGLo-Net模型，以解决这一问题。

3D超声成像的挑战

传统手持PAUS系统的视野较窄，仅能提供2D横截面的图像，限制了复杂3D结构的可视化。尽管3D自由手持技术通过逐帧对齐2D图像可以克服部分限制，但在精确估算扫描运动以进行正确的3D重建时，仍面临较大挑战。尤其是在处理平面外运动时，相邻帧之间的相关性较低，给运动估算带来困难。

基于运动的学习网络（MoGLo-Net）结构概述。可训练的组件通过颜色填充的箭头表示，表示神经网络。矩形或立方体形状分别表示2D图像或3D张量。该模型处理两个B模式序列，并输出相对运动向量的估计值 ∆ˆθi。位于虚线框中的向量或特征图贡献于损失函数，而最终的估计结果有助于将2D图像组装成3D体积。

MoGLo-Net：基于运动的深度学习网络

本研究提出了MoGLo-Net，一个深度学习模型，旨在增强从连续的2D B模式图像中重建3D PAUS图像的能力。该网络结合了全球-局部自注意机制，以更好地跟踪和估算图像帧中的运动。采用长短期记忆（LSTM）模块进一步帮助提取连续帧之间的运动向量，使得模型能够处理复杂的3D重建任务。

PAUS数据采集的实验设置和可视化结果。(a) 超声机与激光系统连接。(b) 和 (c) 传感器设置。

模型概述

MoGLo-Net模型采用基于ResNet的编码器块，并设计了定制的损失函数，确保在不需要外部传感器的情况下能够准确估计运动。该模型的关键组成部分包括：

1. 全球-局部注意机制：这一机制通过增强图像中的全球和局部上下文信息，突出了关键区域，有助于运动估算。

2. 基于补丁的相关性操作：通过提取相邻帧之间的相关性，改进了运动跟踪的精度。

3. 运动估算：利用全球和局部特征，MoGLo-Net能够预测六维的相对运动向量，这有助于构建3D体积。

使用超声B模式采集的两个3D重建案例。每个案例从两个不同的方向视角展示。3D真实图像通过使用真实位置堆叠2D B模式图像构建。不同颜色的轮廓3D图形（没有填充）是使用来自各种深度学习模型的估计位置构建的，用于将它们的轨迹与真实数据进行比较。

实验和结果

该模型通过多个数据集进行了严格的评估，结果表明其在多项指标上优于现有的最先进方法。主要结果包括：

• 定量结果：MoGLo-Net在相对误差、累积误差、相关性、最终漂移等多个指标上都表现最好。

• 定性结果：在视觉输出方面，MoGLo-Net生成的3D体积与真实数据非常接近，远超其他模型。

• 消融实验：通过去除MoGLo-Net的关键组件（如全球-局部注意模块或相关性操作），证明每个部分对整体精度都有显著贡献。

使用PAUS采集的两个3D血管重建案例。每个案例都通过最大振幅投影（mAP）根据深度进行可视化，并展示相应的B模式横截面图像。

扩展应用：超声和光声数据

本研究还扩展了MoGLo-Net的能力，不仅对B模式图像进行运动估算，还结合了Power Doppler（PD）和光声（PA）图像，实现了血管的3D重建。这一扩展提升了血管成像的准确性，为临床诊断和干预提供了更多可能。

(a) 通过对图2中编码特征图沿z轴的相关体积进行平均得到的2D图；(b) 以相同方式从B模式图像中得到的对应2D图。(c) 和 (d) 分别是在缓慢和快速升降运动条件下，全球-局部注意模块的补丁级注意力得分，叠加在相应的B模式图像上。

损失函数与训练

研究强调了损失函数在模型训练中的重要性，主要包括：

• 基于运动的平均绝对误差（MMAE）：该函数通过加权运动幅度较大的误差，确保快速运动的误差被优先考虑。

• 相关性损失：这一损失函数不受尺度影响，确保模型在运动估算中的稳定性。

• Margin Triplet损失：通过对比学习增强了特征图的相似度，特别在扫描条件变化时，帮助模型更好地收敛。

使用公开开放数据集的两个3D重建案例。3D真实图像通过使用真实位置堆叠2D B模式图像构建。不同颜色的轮廓3D图形（没有填充）是使用来自各种深度学习模型的估计位置构建的，用于将它们的轨迹与真实数据进行比较。

结论

MoGLo-Net为超声成像技术带来了显著进步，提供了一种无传感器的3D重建软件解决方案。该方法不需要额外的跟踪传感器，使得技术更具便携性和成本效益。研究建议进一步改进，如整合组织解剖信息或提升对任意运动的估算能力，以增强该模型的临床应用。

参考文献

Lee, SiYeoul, SeonHo Kim, Minkyung Seo, SeongKyu Park, Salehin Imrus, Kambaluru Ashok, DongEon Lee et al. "Enhancing Free-hand 3D Photoacoustic and Ultrasound Reconstruction using Deep Learning." arXiv preprint arXiv:2502.03505 (2025).

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