光声计算断层扫描成像技术13秒内快速完成全乳三维成像
2025-11-12 来源:本站 点击次数:113光声计算断层扫描（PACT）作为一种结合光学对比度与超声高空间分辨率的生物医学成像技术，为乳腺癌诊断提供了新的解决方案。本研究由Xin Tong、Cindy Z. Liu、Yilin Luo、Li Lin等学者合作完成，论文题为《Panoramic photoacoustic computed tomography with learning-based classification enhances breast lesion characterization》，于2025年6月在《Nature Biomedical Engineering》期刊正式发表。研究团队通过全景PACT系统对39名患者（共78个乳房）进行成像，结合机器学习算法提取血管形态特征，实现了对乳腺病灶的精准分类与分割。该系统在单次13秒的屏息时间内即可完成全乳成像，无需电离辐射或外源性对比剂，为致密乳腺组织的诊断提供了新思路。
本研究的重要贡献者包括Xin Tong、Cindy Z. Liu、Yilin Luo、Li Lin、Jessica Dzubnar、Marta Invernizzi、Stephanie Delos Santos、Yide Zhang、Rui Cao、Peng Hu、Junfu Zheng、Jaclene Torres、Armine Kasabyan、Lily L. Lai、Lisa D. Yee及Lihong V. Wang。研究通过临床验证表明，PACT在区分可疑病灶与正常组织时接收者操作特征曲线下面积（AUROC）达0.89，与现有影像标准相当，且能通过13个关键特征进一步区分良恶性病变。
重要发现
01技术原理与成像优势
光声计算断层扫描利用脉冲激光照射生物组织，吸收光能后产生的超声信号被环形阵列探测器捕获，通过反投影算法重建三维血管网络。本研究采用的全景PACT系统配备512元素全环超声换能器阵列（中心频率2.25 MHz），结合1064 nm和755 nm双波长激光光源，可穿透至4 cm深度，分辨率达258 μm。与乳腺X线摄影相比，PACT无需压迫乳房即可获得全景图像，尤其适用于致密型乳腺（BI-RADS密度分级C-D级）的病灶检测。系统通过单次屏息扫描获取全乳容积数据，避免了呼吸运动伪影，同时通过血流动力学特征提供功能学信息。
研究团队从PACT图像中提取了42个定量特征，包括一维统计特征（如标准差、四分位距）、二维形态特征（血管密度、各向异性调制熵）以及动态特征（组织应变分布）。通过对比健康象限（HQ）与可疑病灶象限（SQ）发现，恶性病变区域呈现显著更高的血管密度（P<0.001）和熵值（P=0.002），提示肿瘤血管生成导致的结构紊乱。例如，浸润性导管癌（IDC）病灶周围可见迂曲的滋养血管网络，而良性纤维瘤则表现为血管拉伸或位移，但无密集新生血管。
03机器学习分类模型
基于XGBoost算法构建的二元分类器在训练集上经过5轮交叉验证，最终筛选出13个重要性最高的特征（包括血管端点数量、Hu矩不变量等）。模型在测试集上达到AUROC 0.89的峰值性能，灵敏度为72%，特异性达91%。主成分分析显示，前6个主成分之和可有效区分活检证实的良性象限（BQ）与恶性象限（MQ），t-SNE降维可视化进一步验证了特征空间的聚类分离效果。
04病灶定位与分割
研究提出半自动分割流程：首先通过Gabor滤波和K均值聚类生成粗略病灶掩膜，再由三名经过训练的医师独立标注精细边界框，最后输入预训练的MedSAM模型输出分割结果。与超声、MRI的临床测量结果对比，PACT估算的病灶长轴长度相关性达r²=0.77（范围3-50 mm），证明了其定量测量的可靠性。
创新与亮点
01突破传统成像局限
PACT技术首次实现了在无电离辐射前提下，对全乳血管网络进行全景式三维成像。传统乳腺X线摄影对致密乳腺的灵敏度不足50%，而PACT通过血红蛋白内源性对比机制，在各类乳腺密度中均保持稳定的成像性能。双波长设计（1064 nm/755 nm）进一步拓展了功能成像潜力，755 nm对氧合血红蛋白的高敏感性为未来血氧定量分析奠定基础。
02动态功能成像创新
本研究首次将呼吸门控技术应用于乳腺PACT弹性成像。通过监测自然呼吸过程中乳腺组织的微变形，计算局部应变分布图。恶性病灶因其较高刚度表现为应变减弱区域，该特征与临床超声弹性成像原理一致，但避免了外部压缩带来的人工伪影。动态帧率20 Hz的时序成像能力，为评估肿瘤治疗响应提供了新维度。
03人工智能驱动诊断
研究构建的机器学习框架实现了从特征提取到病灶分割的全流程自动化。其中各向异性调制熵（AME）等创新特征参数，有效量化了肿瘤血管的形态异质性。与既往仅依赖灰度统计的方法相比，结合拓扑特征的分类模型显著提升了对微小病灶的检测能力（AUROC提升0.12-0.15）。该方法在四弧PACT系统上的迁移验证（AUROC 0.82）证明了其跨平台的通用性。
作为低成本、无创的随访工具，PACT可减少BI-RADS 3类病灶的短期复查频率，并降低BI-RADS 4类病变的良性活检率（特异性较超声提升约15%）。系统占地面积小于4×6英尺，无需屏蔽机房等特殊基建，适于社区医院推广。通过模块化设计降低硬件成本后，有望成为乳腺筛查的重要补充手段。
总结与展望
本研究系统验证了全景光声计算断层扫描在乳腺病灶定性诊断、定量分析和长期随访中的临床应用价值。通过机器学习算法挖掘血管形态特征，实现了对良恶性病变的精准区分，其诊断效能与现有影像标准相当，且具备无辐射、无创、快速成像等独特优势。随着硬件成本下降和人工智能辅助诊断系统的完善，PACT技术有望重塑乳腺影像检查流程，成为个体化癌症筛查的重要一环。
声明：本文仅用作学术目的。
Byers P, Kellerer T, Li M, Chen Z, Huser T, Hellerer T. Super-resolution upgrade for deep tissue imaging featuring simple implementation. Nat Commun. 2025 Jun 25;16(1):5386.
DOI:10.1038/s41551-025-01435-3.