原文出自 Electronics 期刊：

Zhang, H.; Li, M.; Yang, F.; Xu, S.; Yin, Y.; Zhou, H.; Yang, Y.; Zeng, S.; Shao, J. A Feasibility Study of 2-D Microwave Thorax Imaging Based on the Supervised Descent Method. Electronics 2021, 10, 352. https://doi.org/10.3390/electronics10030352

文章导读

近年来，微波在生物医学成像方面的能力正在逐步发展，作为一种新兴的非侵入式生物医学成像方法，微波已被证明可以有效检测乳腺癌。来自清华大学电子工程系微波与天线研究所的李懋坤副教授及其团队在Electronics期刊“New Trends and Future Challenges in Computational Microwave Imaging (计算微波成像的新趋势和未来挑战)”特刊中发表了文章，研究了监督下降法 (Supervised Descent Method, SDM) 在二维微波胸腔成像中的应用 (图1)。

图1. 双频一步监督下降法重建结果。(a,c) 433 MHz；(b,d) 915 MHz。 

研究过程与结果

本文探讨了SDM在二维微波胸腔成像中的应用。作者给出了正向问题和基于SDM求解反问题的公式，进行了基于胸腔模型的二维数值实验，并根据迭代SDM的数值结果进行了讨论。为了实现高时间分辨率，测试了一步SDM的能力，分析了实时胸腔成像的潜力，还给出了不同训练集的影响。SDM是一种机器学习方法，在线下通过预先设定一些与实际反演场景有相似点的训练样本，计算损失函数的平均下降梯度，将其应用于对测试样本的线上实时反演中，能够有效地提升病态反问题的反演效果，节省线上反演的计算资源。考虑到胸腔反演的主要目标是心脏和肺部，本文构建了一个三椭圆训练集来对这一场景进行训练。在训练集中，每个椭圆的位置、大小、介电特性数值在一定区间内随机取值，并满足均匀分布。

由于反问题的求解是通过迭代完成的，这种迭代方法不能保证足够的时间分辨率。一个折衷的解决方案是使用一步SDM，这意味着只学习第一步的平均下降方向，重构时采用一步反演。这种定性成像方法，通过训练阶段仍然可以吸收足够的先验信息，实现合理的重建，大大节省了重建时间。

在临床诊断中，呼吸是连续的，这意味着肺的介电特性一直在变化。因此，具有高时间分辨率的胸腔成像是必要的。训练和测试期间数据残差的收敛表明反演误差在第一次迭代时显著降低，这意味着只保留第一步SDM也可能具有合理的性能。一步SDM保留了迭代SDM在结合先验信息方面的优势，节省了重建时间。图2c、f显示了使用一步SDM的重建结果。与迭代SDM相比，使用一步SDM实现了重建大小、位置和旋转的类似性能，从重建结果可以区分肺和心脏。虽然使用一步SDM重建介电特性的价值并不那么令人满意，但它提供的肺和心脏结构信息可以帮助医生在临床诊断中监测人体呼吸，例如检测肺不张程度。在915 MHz也可以看到类似的实验现象，如图3所示。上述结果表明，在一步SDM的帮助下，微波实时胸腔成像是有可行性的。

图2. 用于433MHz测试的胸部模型。(a,d) 真实模型；(b,e) 10步重建；(c,f) 一步重建。

图3. 用于915MHz测试的胸部模型。(a,d) 真实模型；(b,e) 10步重建；(c,f) 一步重建。

研究总结

本文研究了一步监督下降法在二维微波胸腔成像中的应用，引入了一个由三个椭圆组成的训练集来训练平均更新方向。训练阶段完成以后，使用二维数值胸腔模型来测试算法。数值实验结果验证了其在胸腔成像中的可行性。基于一步监督下降法的结果显示了其实现具有高时间分辨率的胸腔成像的潜力，并为临床诊断保留了足够的结构信息。未来将采用一步监督下降法进行人体呼吸实验，基于下降监督法的测量数据对人体胸腔介电特性分布进行重建。

Electronics 期刊介绍

主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy

期刊涵盖的研究包括但不限于以下领域：电子材料、微电子学、光电子电、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的、最新的技术突破以及前沿发展。

2022 Impact Factor：2.9

2022 CiteScore：4.7

Time to First Decision：14.4 Days

Time to Publication：36 Days