本报讯（记者刁雯蕙）南方科技大学教授奚磊团队开发出一套光声计算介观成像系统（PACMes），实现了对小鼠完整头皮和颅骨脑皮层血管网络的无标记长期、高分辨率可视化成像。相关研究成果近日发表于《科学进展》。

无创长期脑成像技术是解析大脑生理功能、探究脑疾病病理机制的关键手段。但小鼠的头皮、颅骨等复杂结构会造成光折射、强散射和超声衰减，严重影响成像效果。

为此，研究团队提出了全新的PACMes成像策略，通过近红外光学激发、低频声学检测、计算重建三大维度的协同优化，构建了一体化的无创光声成像系统。该系统实现了对完整头皮和颅骨的高效穿透和光声信号的高灵敏度全视角检测，减少了光散射干扰，大幅降低了生物组织的声衰减影响，有效抑制了背景伪影，最终实现全视野各向同性高分辨率成像。

测试发现，该系统无需外源性造影剂，可实现完整头皮与颅骨直径13毫米视野成像，覆盖小鼠全大脑皮层，空间分辨率达33微米，且支持5个月以上的连续监测。团队还设计了速度校准与坐标校准双模型，并结合深度学习自监督恢复算法，将所需扫描角度从180个缩减至18个，成像速度提升了10倍，同时有效抑制了由组织声速不匹配引发的伪影，提升了图像的结构保真度。

该研究实现了无创、无标记、高分辨率的长期脑皮层血管成像，相较于现有技术，无需对实验动物进行侵入性操作，避免了造影剂代谢负担和光漂白对长期成像的影响，为脑疾病的慢性病程监测提供了理想工具。

相关论文信息：https://doi.org/10.1126/sciadv.aea1602