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閃電過后，雷聲要過一會兒才能傳到我們的耳朵里。這種現象是由于光聲 (PA) 效應造成的，當閃電的光能被吸收并轉化為熱能時，閃電附近的材料會立即膨脹。利用這種 PA 效應，光聲計算機斷層掃描 (PACT) 已成為一種主要的臨床前和臨床成像方式，無需使用造影劑即可在體內拍攝圖像。然而，它的低質量圖像可以通過多個超聲傳感器和多通道數據采集 (DAQ) 系統得到改善，如果沒有此類硬件，則會導致成本更高和成像速度更慢。

POSTECH 研究團隊——由 Chulhong Kim 教授和博士組成。候選人Seongwook Choi(融合IT工程系)，Seungchul Lee教授和博士。候選人 Soo Young Lee(機械工程系)和 Jinge Yang 博士(電氣工程系)提出了一種深度學習方法，可以為 PACT 系統實現更快、更高分辨率的成像。該發現最近發表在Advanced Science上。

雖然之前的研究使用深度學習來增強分辨率，但本研究是世界上第一個將深度學習應用于三維多參數 PACT 系統的研究。研究人員已經證明，可以高分辨率、高速和實時地監測心臟、腎臟和大腦中組織的運動，以及動物的全身成像。他們還首次表明，深度學習可以應用于藥代動力學，將藥物注入血管以觀察它們在體內的擴散，以及功能成像，測量每個組織的氧飽和度。

標簽： 氧飽和度 高分辨率 數據采集