近日，清华大学、北京中关村学院与北京智源人工智能研究院的联合研究团队在IEEE Transactions on Medical Imaging（IF=9.8）上发表文章 "D-STAR: Diffusion-based Sparse Tomographic Angular Recovery for Isotropic-Resolution Photoacoustic Imaging"[1]。该工作用最少的角度采样，破解了光声／超声成像中那道“分辨率各向异性”的瓶颈。
完整原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11018487
论文数据集链接：https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/2d9a3ddc78084c3fbb04/
为什么要做稀疏角度采样恢复（STAR）？
在成像领域，“分辨率”就像是显微镜的清晰度——理想状态下，物体无论从哪个方向看都应该一样清楚。但在现实中，很多成像系统更像给镜头安了个偏心的小门：水平、垂直、对角线，每个方向的分辨率都不太一样。这种“各向异性”让后续的图像分析、定量测量变得异常棘手。
传统的解决思路是“多角度成像+拼频谱”，也就是从几十个角度扫描一遍，再把所有频谱拼起来。但这样一来，成像时间飞涨，激光或超声的激发剂量也跟着水涨船高——要么太慢不能做动态观察，要么安全剂量超标不敢用。
图1 传统 STAR 的频谱拼合思路和采样不足时频谱空洞的问题
幸运的是，现代稀疏采样理论告诉我们：只要掌握先验知识，用有限角度也能“补全”丢失的信息。把全角度那事儿变成“欠定”难题，交给神经网络学会“想象”缺失的细节，似乎是当下最省时间、省剂量的良方。
压缩感知成像：条件可控超分辨模型D-STAR
本次研究工作聚焦于光声断层成像（PAT）。它天生带着“光学对比度+声学穿透深度”的双料优势，但想要从深层组织里提取150微米级别的细节，往往要在24×24×24 mm³的视野里扫32个角度。单波长就耗时接近3分钟——临床每拍一次就要附加风险。
研究团队这次的秘诀是：把“扩散概率模型”搬到STAR任务里。扩散模型擅长多步“去噪”，一步步把粗糙图像打磨成理想的高分辨率结果。一次生成里往往会漏细节，而扩散模型每一步都能聚焦当前成像目标，思路更有序，也更易捕捉复杂结构。
研究团队自主设计了可旋转的多角度PAT系统，收集到真实的成像数据，再用定制的条件扩散模型——D-STAR——训练。整个流程兼顾成像速度、空间分辨率、信噪比和激光剂量，直接在真实样本上验证：只要四个甚至两个角度，就能恢复到接近全角度采样下的成像质量。
图2 可旋转的超声换能器阵列沿平移方向直线扫描，同时绕轴心旋转，实现多角度采样
图3 D-STAR网络框架
实验结果
- 少样本、高保真：在ex vivo鼠脑和血管仿体上测试，仅用4个角度，D-STAR输出就与32角度全采样结果不相上下。
- 更低剂量、更高对比：低剂量激光激发下，D-STAR有效抑制噪声、提升对比度，让分子成像的“漂白曲线”估计更准确。
- 跨数据集泛化佳：在in vivo小鼠肿瘤数据上也能“秒懂”原始的PAT物理分布，轻松适配不同的数据样本。
图4 基于In Vivo小鼠肿瘤数据的性能验证
此外，D-STAR还能把“指数漂白”规律学得更准：对比初始重建和D-STAR输出的漂白曲线拟合误差，后者明显更小（图5），为分子成像技术提供了可靠的量化基础。
图5 D-STAR在分子光声成像中的应用
D-STAR落地应用：不止于PAT
虽然D-STAR本次专门为PAT设计，但其实它的应用条件很通用，只要系统能从多个角度生成3D数据，且采样角度之间的失真没有过大，就能用上——
1. 光声和超声成像技术
2. X光CT、电子断层扫描等其他层析技术
3. 工业检测、材料成像等非医用场景
在临床上，D-STAR有望让高分辨率成像不再需要昂贵的半球型探头阵列，也不用为更多通道买单。医生可以按需定制扫描协议：想快？少采角；想安全？降激光；想高质？加多些预处理。无论是心脏节律的秒级动态，还是抗体光敏剂的低剂量投放，D-STAR都能在“时间－分辨率－安全”之间找到最佳平衡。
总的来说，D-STAR为稀疏角度成像打开了一条新路：少角度也能成像多细节，少剂量也能保质保量，少硬件也能看清楚。未来，把它装进现有PAT、CT、US超声系统，都只需要一句话：把旋转扫描和D-STAR加进去，就行了！
本文相关论文第一作者孔迪为清华大学&北京中关村学院博士研究生；论文通讯作者为清华大学长聘副教授、北京中关村学院共建导师马骋和清华大学博士后陈誉文。
[1] Kong D, Yang H, Luo Y, et al. D-STAR: Diffusion-based Sparse Tomographic Angular Recovery for Isotropic-Resolution Photoacoustic Imaging[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2025.