新研发：人脑三维全景快速扫描光声层析成像仪

　　脑科学是21世纪最具挑战性的重大科学问题，其意义在于促进人类理解认知、思维、意识和语言机理，帮助诊断和治疗脑疾病，被视为未来新的经济增长点和引领新科技革命的潜在引擎。开展脑科学研究离不开先进的脑功能成像与检测技术，其中血氧水平依赖性功能磁共振成像（BOLD fMRI）被作为非侵入式脑功能成像的主流技术在科研和临床上得到大量应用。然而，其造价高昂、占地庞大、缺乏分子特异性、对铁磁性植入假体不兼容，以及需将受试者置于高噪音密闭空间等问题限制了其广泛应用。近年来，光声成像作为一种新型复合型成像技术，因其兼具光学成像的分子特异性以及超声成像的深度和分辨率等特点，在血管造影、肿瘤诊断，以及动物神经成像等方面得到迅速发展。同时，光声计算断层成像（PACT）可通过测量脱氧血红蛋白（HbR）和氧合血红蛋白（HbO2）浓度来量化血氧饱和度，进而提供了一种安全高效、成本低廉的功能性成像方法。然而早期的PACT系统受成像速度、灵敏度、视场范围和穿透深度等因素限制，其在临床脑成像领域的应用尚处空白。

　　2021年5月31日，来自加州理工学院（Caltech）的Lihong V. Wang（汪立宏）科研团队与南加州大学（USC）的Charles Y. Liu 和 Danny J. Wang课题组合作在Nature Biomedical Engineering杂志上发表了文章Massively parallel functional photoacoustic computed tomography of the human brain，将光声成像理论应用于人脑功能成像，设计了双波长激光照射系统和超声换能器阵列，研发出超低噪声前端信号放大电路，集成了实时全通道信号采集系统，运用全景扫描策略，开发了分段非均匀声学介质自适应重建算法，并设计了符合人体工程学的头部稳定装置，成功研发出人脑三维全景快速扫描光声层析成像仪（1K3D-fPACT）。研究人员对数位半颅术后患者（接受了偏侧颅骨切除术）进行了功能性脑成像，实现了在直径10厘米视场内，对大脑皮层以下11毫米的血管造影，同时测量了HbR与HbO2浓度功能性变化，并应用于对运动、听觉和语言等认知刺激任务下脑功能响应的观测。成像空间分辨率和时间分辨率分别达到350微米和2秒，83%灵敏度对应的空间特异性为85%至93%，接收者操作特征曲线（ROC）下面积（AUC）为0.94。这些特征参数与相同受试者使用7T MRI成像得到的结果高度吻合，且光声层析成像检测到的功能响应延时比7T MRI成像短约2秒，因此可以更准确反映神经元活动特征，有望提高临床脑功能检测精度。

　　在硬件设计上，该成像系统使用两种波长的脉冲激光器（分别对应HbR与HbO2的主导吸收波段）用以实现宽场照明。超声探测方面，该系统由4条1/4弧形超声换能器阵列组成，每个阵列均匀分布了256个中心频率为2.25 MHz的换能器，并一一对应地连接到前置放大器与数据采集卡上。该4条环形阵列可绕球心进行共轴旋转扫描，从而形成半球状探测表面。根据不同成像应用，该系统能以基准模式（用以实现350微米的各向同性空间分辨率）与功能模式（用以实现2秒的时间分辨率）进行扫描。

　　在实验设计上，为比较1K3D-fPACT与7T BOLD fMRI的成像质量，研究者对数位患者进行了脑部扫描。在基准模式下，1K3D-fPACT可以获得清晰的三维血管造影，该结果经过图像配准后与作为金标准的磁共振血管造影（MRA）成像具有高度的空间相似性，且能获得更为丰富的血管细节。利用功能模式进行扫描，1K3D-fPACT系统可以0.5 Hz的帧率实现脑功能区域的功能成像。针对大脑皮层的运动区域，研究者设计了三种动作功能任务（分别为连续手指敲击、嘴唇皱起以及舌敲击）令被试者完成。在每种动作执行过程中，研究者分别用1K3D-fPAC和7T fMRI对被试者进行脑部成像，并记录大脑皮层各区域在该过程中的信号强度变化。基于该时间序列，研究者通过统计学方法提取出大脑皮层上反应较为剧烈的区域，并与BOLD fMRI进行对比。对比结果显示两种成像方法探测到的大脑皮层响应区域具有高度相似性，从而证明了利用1K3D-fPACT进行脑部功能性成像的可行性。进一步，研究者设计了被动性听觉任务以及无声词语生成任务，对被试者的语言功能中枢响应进行了成像，结果与BOLD fMRI仍具有高度相似性。

　　综上所述，该研究结合高密度的超声探测、高质量的硬件架构以及高稳定性的算法设计，实现了对偏侧颅骨切除术患者的高质量脑功能成像。这一研究成果为更广泛和普适的临床脑功能光声成像奠定了坚实的基础。

　　据悉，本文的第一作者是加州理工学院的那帅博士，其余三位并列第一作者分别为来自USC的助理教授和脑血管外科主任Russin J. Johnathan，来自加州理工学院的林励博士，以及现为清华大学博士后的袁肖赟博士。本文的通讯作者分别为来自USC的Charles Y. Liu 教授以及加州理工学院的汪立宏（Lihong V. Wang）教授。