高效精准的无创成像与复杂场景目标探测，在脑部疾病诊断、临床实时监测、脑机接口等领域都具重要价值。然而，颅骨带来的声学异质性、强散射介质导致的信号畸变，以及高昂的硬件和大量训练数据成本，是成像领域长期面临的重大挑战。在此背景下，将深度学习、物理信息网络及先进波束与电磁、声学成像交叉融合，成为攻克传统成像算法瓶颈、推动高质量与便携式成像技术发展的重要路径。围绕上述问题，上海科技大学信息科学与技术学院王雄课题组长期聚焦微波热声成像和太赫兹成像领域，近日在国际期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques和IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology发表四项成果，奠定了便携式经颅全脑结构和功能成像的重要基础。
基于物理信息神经网络的高质量热声经颅成像
微波诱导热声成像（MITAT）是极具潜力的新型无创经颅成像技术，但颅骨导致的声学异质性问题使得传统MITAT成像算法的重建图像质量低下。深度学习方法虽然能提升图像质量，但庞大的高质量训练数据需求限制了潜在应用。为解决这个问题，研究团队提出了一种基于物理信息（PINN）的全新深度学习热声成像方法DL-MITAT-ART，可大幅降低所需训练数据并显著提高经颅成像质量，高效解决声学异质性问题。基于多个完整食蟹猴头骨的经颅实验结果表明，该方法仅需传统深度学习方法不到10%的训练数据，即可高质量重建猴头骨内的血管仿体图像，为基于物理信息的电磁和声学相关成像技术提供了范例，也推进了便携式热声经颅脑成像技术的发展和应用。
该工作题为“Transcranial blood vessel imaging through intact cynomolgus monkey skulls applying microwave-induced thermoacoustic tomography based on a physics-informed neural network”，发表于微波领域国际学术期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，上海科技大学信息学院2025届硕士生章泽昊为论文第一作者，王雄教授为通讯作者，寇煦丰教授和中国科学院电工研究所刘国强教授等为共同作者。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11224392
基于深度学习的经颅脑组织电磁与声学多参数同步定量重建
定量恢复脑组织电磁与声学参数对脑卒中、脑创伤、阿尔兹海默症等脑部疾病的准确诊断具有重要意义，但尚无技术能够同时实现。MITAT作为结合电磁学和声学的混合成像技术，使从超声波信号中同时定量提取组织的电磁和声学参数成为可能。本工作提出基于深度学习的定量热声成像新方法，设计了融合注意力引导（AG）与残差（RE）机制的网络架构REAGU-Net，并用于经颅脑组织电磁与声学参数的定量重建。该方法可以有效提取脑组织特征并有效缓解颅骨引起的声波畸变，高效解决多物理场耦合导致的参数无法直接映射问题。基于多种复杂脑组织假体和离体猪脑的经颅实验结果证明，仅利用获取的热声信号，即可高精度同步反演出脑组织内部的介电常数、电导率和声速三种关键物理参数的定量分布图。这是首次实现电磁与声学参数双重定量重建的报道，其综合性能显著优于多种现有的深度学习网络技术，为脑部疾病的诊断和定量成像技术发展与应用提供了新范例。
该工作题为“Deep-learning-based transcranial quantitative microwave-induced thermoacoustic tomography for dual reconstruction of dielectric and acoustic properties”，发表于微波领域国际学术期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，上海科技大学生命学院2024届本科生刘丹童为论文第一作者，王雄教授为通讯作者，周平强教授和石远明教授等为共同作者。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11240619
基于深度学习和单次测量的散射增强微波热声动态成像
对动态变化的生物组织进行实时成像是监测血液流动、穿刺活检以及微波消融等临床操作不可或缺的技术。传统成像算法（如BP或DAS）往往依赖极高密度的数据采样，数据采集与处理时间冗长，现有的稀疏采样技术也难以在极端的单次物理测量下实现高质量的实时动态成像。为解决这个问题，团队提出了一种基于深度学习的散射增强型微波热声动态成像新方法 DL-MITAT-SE。该方法巧妙地将人工散射体与单阵元换能器相结合，通过周围散射体产生的多重声学反射，极大丰富了单次信号测量所包含的有效样品信息，并利用神经网络架构高效解码复杂的声波多重散射，从而在仅利用单次物理测量的情况下即可完成样品图像的精确重建。团队采用3D打印的聚合物材料制造方柱形声学散射体，基于多种静态血管仿体和动态液体流动样品的实验结果表明，该方法能高精度恢复静态和动态样品的形状并对液体流动进行实时追踪成像，且成像质量随散射体数量的增加而显著提升，为少测量甚至单次测量条件下的高质量医学成像提供了优秀范例。
该工作题为“Deep-learning-based scattering-enhanced dynamic microwave-induced thermoacoustic tomography applying single measurement”，发表于微波领域国际学术期刊IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，上海科技大学信息学院2025届硕士生赵思敏为论文第一作者，2023届硕士生刘逸宸为共同第一作者，王雄教授为通讯作者，华东师范大学丁军教授等为共同作者。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11526872
基于太赫兹非衍射艾里波束的散射介质相位成像
在强散射环境中实现抗干扰、高分辨率且包含深度信息的三维成像是太赫兹成像领域的一项长期挑战。现有技术多依赖传统幅度检测与球面波束等传统方案，电磁波穿透复杂介质时，散射效应会导致严重的信号畸变与能量衰减，使重建图像存在严重失真甚至完全丢失目标特征。为解决这些问题，团队将具有自愈性和抗衍射特性的Airy波束（Airy Beam）引入太赫兹频段，提出并系统验证了一种基于Airy波束的全新相位成像方法。基于不同尺寸玻璃球构成的强散射层实验结果表明，该方法不仅能依托物理自愈特性在Airy波束主瓣被完全遮挡后于传播路径下游恢复结构，且在强散射干扰下仅需进行相位-宽带组合处理，即可高质量地重建具有清晰边界的样品图像，介质样品三维厚度估计相对误差不到 4%。其综合性能明显优于传统的球面波束与多种贝塞尔波束，为复杂强散射条件下的高保真检测提供了重要范例，也推进了太赫兹长距离抗衍射三维成像技术的发展和应用。
该工作题为“Phase imaging through scattering media based on a THz Airy beam”，发表于太赫兹领域国际学术期刊IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology。上海科技大学信息学院2026届硕士生王一峰为论文第一作者，王雄教授为通讯作者。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11079283
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