新華社北京10月1日電（記者李雯）瑞士研究人員日前報告說，他們開發(fā)出一種人工智能技術(shù)，可提升醫(yī)學上光聲成像的圖像質(zhì)量，此外這種人工智能還有望用于提升其他一些成像技術(shù)的圖像質(zhì)量。

光聲成像是近年發(fā)展起來的一種新型醫(yī)學成像技術(shù)，它使用短脈沖激光照射人體組織，組織會隨之產(chǎn)生超聲波，檢測這些超聲波就能得到所需的醫(yī)學圖像。其原理與醫(yī)院中常見的超聲成像有些類似。光聲成像技術(shù)具有能更好地顯示血管、大腦活動特征等優(yōu)點，但它的成像質(zhì)量常依賴于傳感器數(shù)量，從而成本較高。

瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學等機構(gòu)研究人員日前在英國《自然·機器智能》雜志上發(fā)表論文說，他們研發(fā)了一種能提升光聲成像質(zhì)量的人工智能技術(shù)。研究人員先使用配備512個傳感器的光聲成像設(shè)備獲取高質(zhì)量的圖像，然后讓人工智能程序分析這些高質(zhì)量圖像的特征。

接下來，研究人員使用只配備128個甚至32個傳感器的設(shè)備，獲得較低質(zhì)量的圖像，受過訓練的人工智能程序能糾正這些低質(zhì)量圖像的失真情況，使其質(zhì)量接近由512個傳感器獲得的圖像質(zhì)量。在對實驗鼠大腦進行的成像研究中，這種人工智能技術(shù)展現(xiàn)出了良好效果。

研究人員表示，這種人工智能技術(shù)能提升傳感器較少的光聲成像設(shè)備的圖像質(zhì)量，意味著能降低光聲成像技術(shù)的應(yīng)用成本。

由于這種人工智能技術(shù)“擅長”重建圖像，研究人員認為其應(yīng)用范圍不僅限于光聲成像，還有望與其他一些成像技術(shù)相結(jié)合，提升圖像質(zhì)量，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病。

來源：新華網(wǎng)