电磁成像技术在遥感、无损检测、生物医学成像等领域都有广泛应用，该技术当前主要基于逆散射的反演方法，可精确且定量地重建三维样品的电磁本构参数，包括介电常数和电导率等。在生物医学成像应用中，皮肤、乳腺组织、脑组织、肌肉、肿瘤等都具有较高的介电常数，其多重散射导致重建问题的不适定性和非线性显著增加，使得传统逆散射方法无法精确地重建这类生物组织的电磁参数，限制了该技术潜在的生物医学和临床疾病检测应用。
微波诱导热声成像（MITAT）技术通过处理微波激发出的超声波信号对样品进行成像，在疾病监测、癌症检测、异物检测等领域已有大量研究。热声成像也可用于定量重建样品的介电常数和电导率分布，基本原理是样品内部的微波功率吸收分布与样品的电磁参数直接相关，而激发出的超声波信号又与微波功率吸收相关，这样就建立了超声波信号和电磁参数之间的物理关联。但已报道的基于热声成像电磁参数的重建质量和准确性仍需提高，特别是对于不均匀生物样品的精确重建较难。此外，以往的方法要求介电常数分布作为已知条件，以此来恢复电导率，但实际的生物医学应用场景难以满足这个条件。
在信息学院王雄教授的指导下，2019级电子信息工程专业本科生罗朝煦采用深度学习热声成像技术克服生物组织电磁参数高质量定量重建的难题，提出了一种名为“双支残差U形网络（DBResU-Net）”的新型神经网络结构，对不均匀生物组织样品进行了电磁参数的定量恢复。实验结果表明该网络能可靠地恢复样品介电常数和电导率的数值，误差在5%以内，比传统方法有大幅提高。同时，该网络在处理验证集和训练集不匹配的情况时也具有良好的泛化能力和稳定性。研究成果以“Quantitative Reconstruction of Dielectric Properties Based on Deep-Learning-Enabled Microwave-Induced Thermoacoustic Tomography”为题在国际微波领域期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques上在线发表。
该项工作全部在上科大完成，信息学院2019级本科生罗朝煦（即将赴密歇根大学读研）为第一作者，2020级硕士研究生李晨喆为第二作者，信息学院王雄教授为通讯作者，马月昕教授和2020级本科生刘丹童参与了部分研究，杭州电子科技大学徐魁文教授为共同通讯作者。
文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10058028
图：Fig. 1，所提出DBResU-Net神经网络的结构图。Fig. 2，猪肥肉（白色部分）中嵌入两个条形猪瘦肉（深红色部分）和肿瘤假体（中间圆形部分）样品的实验结果。(a) 样品的照片；(b)–(d) 由不同网络重建的介电常数分布图。(e) 通过传统反投影算法获得的图像。(f)–(h) 由不同网络重建的电导率分布图。
王雄教授多年来重视培养本科生的科研能力，指导的本科生取得了多项研究成果，发表了多篇高水平期刊论文。例如，2020届本科生章嘉乐（目前在密歇根大学读博）以第一作者身份在天线与传播领域期刊IEEE Transactions on Antennas and Propagation上发表关于乳腺癌稀疏采样热声成像的论文（DOI: 10.1109/TAP.2022.3159680）；2022届本科生戚倨瑞（目前在加州大学圣地亚哥分校读博）以第一作者身份在光学领域期刊Optics Express上发表关于极化无关高透射率超构表面产生复杂毫米波波束的论文（DOI: 10.1364/OE.456130）；此外，戚倨瑞还以共同第一作者身份在光学领域期刊Nanophotonics上发表关于基于平衡三进制的可重构涡旋波束生成技术的论文（DOI: 10.1515/nanoph-2022-0066）。
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