隨著老齡化趨勢的加重和致癌性活動的增加，我國癌癥發病率和死亡率在逐年攀升。國家癌癥中心于2019年1月發布的全國癌癥統計數據顯示：近10多年來，我國惡性腫瘤發病率每年增加約3.9%，死亡率每年增加約2.5%，平均每天有過萬人被確診為癌癥，每分鐘有超過5人死于癌癥。“防癌”“控癌”形勢極其嚴峻。

　　對付讓人聞風喪膽的惡心腫瘤，早發現、早診斷、早治療是提高癌癥治療效果，降低患者死亡率和改善患者生活質量的關鍵。原因在于，惡性腫瘤的發生發展是一個漸進演變的長期過程，從一個細胞發生惡性突變開始，癌細胞不斷繁殖生長，積累突變效應，脫離機體控制，最終成長為破壞人體生命系統的惡魔。早期癌癥對機體破壞性較小，且一般尚未發生轉移，治療相對容易。

　　目前，臨床階段的癌癥診斷手段主要為醫學影像檢測，包括X光計算機斷層掃描成像（CT），磁共振成像（MRI），超聲成像（US）。但是這些成像模態靈敏度不夠高，在實際中很難檢出早期的微小惡性腫瘤病灶，許多癌癥患者因此錯過最佳治療期。

　　光學斷層成像是新一代醫學影像技術，具有成像靈敏度高、特異性強的優勢，有望檢測到體內微小的發光病灶。

　　光學斷層成像的過程是：將發光基團與靶向分子結合，注入到生物體內，發光基團會在靶向分子的牽引下聚集到病灶區域，從而“點亮”腫瘤。腫瘤區域發出的光信號穿透到生物體表面被高靈敏度CCD探測器采集，結合其它成像模態如MRI、CT提供的解剖結構信息，從而可以逆向求出光源在生物體內的三維分布，即可視化腫瘤的三維空間分布。

　　光學斷層成像相當于高精準定位儀，能夠及時發現體內腫瘤，并給出其位置。但是光學斷層成像目前仍存在諸多亟待解決的問題。

　　由于光子在生物體內具有非均勻化的高散射和高吸收的物理特性，求解腫瘤位置是一項極具挑戰的工作。傳統方法基于輻射傳輸模型模擬光子在生物體內的傳輸過程，建立擴散近似方程，再通過正則化等優化方法求解該方程，進而獲取腫瘤位置。但是這一方法存在精確度不高，求解過程繁瑣和時間成本高昂的缺陷。

　　人工智能（AI）給光學斷層成像的發展帶來新契機。相比于傳統方法，人工智能能夠高效快速學習大量樣本的特征，逼近真實的物理過程，有望顯著提高光學斷層成像的精度。同時人工智能對給定的新樣本，能夠快速進行求解，減少了對人工參數依賴，有望建立光學斷層成像的快速自動求解軟件系統。

　　中國科學院分子影像重點實驗室研究團隊，提出了基于AI的光學斷層成像方法。利用仿真平臺構建出的近萬例訓練樣本訓練了一個新型AI光學斷層成像系統。該系統在仿真數據上空間定位精度提高了近10倍。

　　同時，該團隊構建了荷瘤小鼠模型，對其進行CT-MRI-光學三模態成像，利用AI光學斷層成像系統得到真實小鼠體內腫瘤的三維空間分布。這項研究揭示AI在提高生物醫學成像精度和效率上具有顯著的優越性和臨床應用潛力。

　　AI+光學斷層成像，以及基于此建立的軟件分析系統，有望成為惡性腫瘤的早期檢測和早期診斷的重要手段?？蒲腥藛T將繼續努力，讓AI自動、實時、快速尋找發現人體內的惡性腫瘤，尤其是早期腫瘤，并將其三維可視化，從而輔助醫生進行治療。