定量光声断层扫描 (QPAT) 是一种医学成像技术，它将激光诱导光声信号和超声检测相结合，创建生物组织的详细三维图像。该过程涉及用短激光脉冲照射生物组织。这些脉冲被组织内的光吸收分子(发色团)吸收，导致快速加热并产生超声波或声信号。随着时间的推移，测量并记录所产生的声压分布，形成用于重建三维组织图像的光声时间序列。在光声断层扫描中，激光脉冲分散在更广泛的组织区域，而不是聚焦在特定区域。为了生成最终的组织图像，从测量的光声时间序列估计组织的光学特性至关重要。
在《生物医学光学杂志》 (JBO) 上发表的 一篇评论中 ， 东芬兰大学的 Tanja Tarvainen和 伦敦大学学院的 Ben Cox讨论了 QPAT 的光学部分或图像生成方面。
“我们的研究重点是光学部分的数学，”塔尔瓦宁说。“它调查了当前对两个相关问题的思考：用数学方式描述光传播及其与生物组织相互作用的最佳方法是什么?考虑到光声测量，原则上我们可以了解组织的光学特性，或者实际上相关的和更临床相关的特性，例如血氧?”
综述首先介绍了描述生物组织中光和声音传播的常用数学模型，特别是辐射传递方程 (RTE) 及其近似值。这些方程描述了光通过介质的运动，考虑了光的吸收、散射和发射。在 QPAT 中，RTE 用作了解光如何与生物组织相互作用的模型，假设弹性碰撞期间光子能量恒定且介质折射率恒定。
然后，该评论介绍了 Grüneisen 参数，该参数将组织吸收的光能与初始声压分布联系起来。还突出显示了声波在生物组织中的传播方程。
接下来，研究人员讨论了光声逆问题，其中涉及估计生物组织中光吸收分子的浓度。QPAT 中有两个逆问题。在声学反问题中，声压分布是根据测量的光声时间序列确定的。然而，这篇综述的重点是光学逆问题，其中光学参数的分布是根据吸收的光能量密度来估计的。解决反问题对于获得临床重要参数的准确估计非常重要，例如氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度，它们是血氧饱和度水平的指标。
作者概述了 QPAT 中光学反演问题的两种方法：根据吸收的光能量密度数据直接估计发色团浓度，以及涉及吸收系数恢复的两阶段过程，然后通过光谱反演来计算浓度。
最后，回顾讨论了与 QPAT 实际实施相关的挑战。这些包括解决光学散射的影响，考虑组织吸收光能的变化(注量效应)，需要密集的计算方法，以及用作模型输入的参数的不确定性，例如 Grüneisen范围。
Tarvainen 表示：“尽管 QPAT 是一种很有前景的提供生理相关参数高分辨率 3D 图像的方法，但在将该技术开发为标准临床或临床前工具之前，还需要解决许多基于计算建模的挑战。”
QPAT 为非侵入性医学成像和诊断带来了巨大的希望。本综述中讨论的主题可以指导策略的制定，以提高 QPAT 在现实场景中的准确性和可靠性!