image: A mouse hindlimb image recorded in NIR-IIa (emission in the range of 1000-1300 nm) when an organic fluorophore was in circulation in the mouse. view more
Credit: Image credit: Zhuoran Ma and Hongjie Dai.
一份最近的报告说，人工神经网络能够改善近红外（NIR）成像的信噪比，把模糊的图像锐化为高分辨率临床图像。能产生最深的组织穿透和最清晰的图像的近红外IIb探针常常有毒性元素，这让它们无法用于人类医学成像。Zhuoran Ma及其同事研究了一种改善FDA批准的生物相容性染色剂的成像对比度和清晰度的方法，这些染色剂通常会在近红外光谱的700到1000纳米的范围探测到荧光。这组作者使用对小鼠拍摄的大约2800个活体图像，训练、验证并且检验了人工神经网络，目的是把在更短波长下产生的图像转化成类似于1500到1700纳米的近红外IIb窗口拍摄的图像。对于一只注射了FDA批准的染色剂的小鼠，这个神经网络把拍摄到的淋巴结的图像的信噪比提高到了超过100。这组作者还比较了一个小鼠肿瘤的深度学习增强的成像与实际的近红外IIb成像。这种增强的图像表现出了26.2的肿瘤对正常组织的信号比，而实际的图像的信号比是30.8。这组作者说，深度学习辅助的成像可能改善医院的诊断与成像引导的手术。
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Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences