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摘要
摘要
光声断层成像作为一种基于光声效应的混合型非侵入式成像技术，结合了
光学成像技术的高对比度和超声成像高穿透深度的特点。为减少成像时间和控
制硬件成本，通常会降低探测器密度进行稀疏采样，采样角度的缺失会导致采
集到的数据不够完整。采用传统解析法对稀疏测量数据进行重建会产生大量的
伪影，降低重建图像的质量。近年来，深度学习在生物医学图像处理领域得到
了广泛的应用，在光声断层成像重建方面具有广阔的应用潜力。常见的有监督
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