陳黎明教授聯合中科院專家首次實現超分辨的X射線鬼成像

2021-01-15 上海交通大學新聞網

X光透射成像/CT作為非侵入式的診斷方式，是目前醫學領域最重要的臨床檢測手段，也在此次新冠肺炎的疫情抗擊中扮演了非常重要的角色。但由於電離效應X射線對於蛋白質、細胞等會造成相當程度的輻射損傷，據國際放射學會研究報告，每年X射線的醫學診斷就會導致相當數量的癌症和白血病患者，因此如何降低診斷所需的劑量至關重要。而自1895年倫琴發現X射線以來，成像的方法並沒有根本上的改變，都是採用直接投影到面探測器，通過累計帶有物體信息的光子來展現出一定灰度分布的技術，因此這種方式的成像效率很低，不僅難以大幅度地降低成像所需劑量，而且解析度受光源尺寸及探測設備分辨力的限制，成為制約傳統成像方法的兩大相互牽制的瓶頸問題。

針對輻射劑量的瓶頸問題，2018年上海交通大學物理與天文學院教授陳黎明與中科院物理研究所研究院吳令安合作，克服了X射線分光的困難，首次利用隨機調製光強度的方法實現了可攜式X光「鬼」成像，這種間接成像方式是基於光場的二階關聯，成像質量取決於探測信號的漲落而非強度的絕對值。以此為基礎，團隊完成了單光子量級的超低劑量成像，成果發表在Optica以後受到了廣泛關注，被Science在深度欄目中報導。該工作也獲評中科院「年度科技創新亮點成果」和ESI高被引論文。在Science的報導中，同領域的專家給予了高度評價：「如果應用於醫學成像領域，這將是一項革命性的進步」。與此同時也對該工作提出希望：「提高成像的解析度與質量，以適應醫學成像的要求」。

     

圖1. (a) 物體的3D示意圖；(b) 金掩模板掃描電鏡圖像；(c) 樣品的X光透射成像圖，曝光時間為5 s；(d) 經過4096次曝光後利用TVAL3算法重構的圖像，對比度/噪聲比（CNR）為0.27；(e) 經過768次曝光後利用CH-MWCNN算法重構的圖像，CNR為2.65。

基於上述實際需求，陳黎明與吳令安再次合作，開啟了解決成像解析度瓶頸問題的探索。近期研究團隊成員利用自主研製的Hadamard金掩模振幅調製板，首次實現了基於真正單像素探測器的非相干X光鬼成像。相比於隨機調製的方案，該方法利用了Hadamard矩陣的正交完備特性，因此即使在稀疏採樣下也能重構出較好的圖像。在此基礎上，通過引入壓縮感知以及卷積神經網絡對原有算法進行了升級，最終利用37 μm源尺寸的X光源，在僅18.75%的採樣率下就得到了10 μm解析度的成像結果，實現了突破源尺寸限制的超分辨成像，足以對癌變組織進行直接判斷，達到了臨床醫學精細成像的解析度要求。

在計算鬼成像的框架下，高性能的算法以及調製板的精細結構保證了超分辨下較好的圖像質量，而更低的採樣率意味著更短的曝光時間以及更低的劑量，因此有望利用該技術進一步降低劑量。整個實驗布局簡單，使用方便，單像素探測器的應用也可極大地降低成本。另一方面，應用該方法最大限度地降低了對放射源的空間相干性和強度的要求，可以大大推進X光鬼成像的實用化進程。

以上研究成果已在線發表於APL Photonics 5, 056102 (2020)。該工作得到了科技部（2017YFA0403301、2017YFB0503301、2018YFB0504302）、國家自然科學基金（11721404、11991073、61975229、61805006、11805266）、中科院（XDB17030500、XDB16010200）有關項目基金的支持。

文章連結：

https://doi.org/10.1063/1.5140322

https://doi.org/10.1364/OPTICA.5.000374

https://doi.org/10.1126/science.359.6383.1452

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