Page 12 - 《应用声学》2025年第2期

272 2025 年 3 月

成像的能力 [41] 。图6(d)、图6(e)为软组织损伤小腿 准骨疾病检测的潜力，在骨折、骨质疏松等骨科疾病
模型 CT 图像和频域 FWI 肌骨结构反演图，其能区 诊断中具有广阔的应用前景。重建的骨图像与真实
分高声阻抗差异的骨 -软组织以准确反演皮质骨边 的声速模型在宏观形态和部分微观上有很好的一
界及形状、肌肉 -脂肪等低声阻抗差异的软组织 [41] 。 致性。随着计算能力和算法优化的不断进步，FWI
FWI作为一种创新的超声诊断技术，具有实现更精 有望在骨骼成像领域发挥更大的作用。

ૡ؇/(kgSm -3 ) ૡ؇/(kgSm -3 ) ૡ؇/(kgSm -3 )
0 1800 0 1800 0 1800
1700 1700 1700
10 10 10
1600 1600 1600
20 1500 20 1500 20 1500
Z/mm 30 1400 Z/mm 30 1400 Z/mm 30 1400

40 1300 40 1300 40 1300
1200 1200 1200
50 50 50
1100 1100 1100
60 1000 60 1000 60 1000
0 20 40 60 0 20 40 60 0 20 40 60
X/mm X/mm X/mm
(a) ᑒᑾᰤᤊቫവیࠛएڏ (b) ᑒᑾᰤᤊቫࠛएFWIԦ໦ፇ౧ (c) ᑒᑾᰤᤊቫԦ໦ፇ౧ˁᄾࠄ
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8 8 1
6 6
4 4
2 2
y/cm -2 0 y/cm -2 0 ቔ԰̝ए

-4 -4
-6 -6
-8 -8 0
-8 -4 0 4 8 -8 -4 0 4 8
x/cm x/cm
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图 6 全波形反演骨成像 [42]
Fig. 6 Full waveform inversion for bone imaging [42]

3.3 光声骨成像 成像。松质骨微结构及孔隙成分成像中，光声宽带
光声波对组织结构和光学性质的敏感性奠定 频谱特征及骨孔隙、有限视角光声信号获取等制约
了骨结构和功能成像的物理基础。光声骨成像研究 了骨光声成像的分辨率及效率。为此，研究人员提
包括骨愈合结构及骨孔隙成分的组织功能成像、松 出了综合深度学习神经网络、超声回波成像或光声

质骨微结构成像、经颅脑功能成像等 [46−47] 。虽然， 显微的光声骨成像方法。针对光声显微骨微结构高
光声骨评价研究显示光声谱解耦技术具有实现骨 分辨率成像速率低的问题，Wang等 [49] 提出光声密
中磷灰石基体、胶原蛋白等成分定量检测的能力，但 集注意力 U-Net 神经网络模型，通过从欠采样图像
骨愈合结构和经颅脑功能成像采用光声显微技术、 重建全扫描图像的方式提升了骨微结构高分辨率
脉冲回波成像或深度学习实现血管网络及血流成 成像的效率。针对孔隙结构中光声波场复杂、信号
分空间分布可视化，而非对骨结构或其组织成分的 特征分析困难的问题，Chen 等 [50] 将特征提取模块
直接成像。 引入注意力 U-net 神经网络模型，采用 k-wave 模拟
光声骨结构成像方面，Park 等 [48] 采用基于 光声波场、时间反转成像算法获取神经网络训练所
532 nm、680 nm 和 850 nm 波长的近红外声分变率 需的光声骨图像；所提模型的骨微结构成像结果与
光声宏观镜实现小鼠体内骨结构及周围血流分析 Micro-CT 扫描图的吻合度高。此外，Cao 等 [51] 利