电阻抗层析成像图像重建的新方法

最近，中科院微尺度磁共振重点实验室杜江峰教授带领的团队开发了一种无需训练的深度电阻抗断层成像重建新方法，为电阻抗断层成像技术用于确定病变组织特异性开辟了新途径。这项工作发表在模式分析与机器智能汇刊．

获得低损伤、高分辨率、动态的功能图像一直是医学影像研究的核心目标之一。电阻抗成像因其无创、无损、无辐射等优点而备受关注。特别是，它在患者的治疗中发挥了重要的作用急性呼吸窘迫综合征由冠状病毒引起。然而，高质量图像的重建仍然是电阻抗断层成像的一个挑战。

杜江峰教授团队对图像重建中先验信息的提取方法进行了一系列研究神经网络．以前的神经网络通常是特定于任务的，严重依赖于大量的数据，这是很难获得的医疗实践．在他们最近的工作中，该团队将深度图像先验(DIP)与电阻抗断层扫描相结合，在没有训练数据的情况下执行高质量的图像重建。

结果表明，该方法不仅可以使用一个模型完成多个任务，而且可以在不经过训练的情况下适应新的任务，显示出巨大的实际应用潜力。

本研究建立了电阻抗断层成像图像重建的新范式，为电阻抗断层成像在疾病诊断中的应用提供了重要的理论支持脑损伤中风，肺气肿和乳腺癌对医学影像技术的发展具有重要价值。