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该研究由Wu, X.等人完成，发表于2025年的期刊《Ultrasonics》上，标题为《Optimal Transport Assisted Full Waveform Inversion for Multiparameter Imaging of Soft Tissues in Ultrasound Computed Tomography》。研究团队来自多个研究机构，具体未在文档中提及。该研究的主要目标是开发一种基于最优输运辅助的全波形反演（Full Waveform Inversion, FWI）方法，用于超声计算机断层扫描（Ultrasound Computed Tomography, USCT）中软组织的多参数定量成像。
研究的学术背景主要集中在医学影像领域，特别是超声成像技术。传统的超声成像技术在处理软组织成像时存在非线性反演难题，尤其是在高分辨率成像和多参数定量分析方面。FWI作为一种计算密集型技术，最初在地球物理学中广泛应用，能够通过求解波动方程来生成高分辨率的地下结构图像。然而，FWI在医学领域的应用面临计算开销大、易陷入局部极小值等问题。为了解决这些问题，研究团队提出了一种结合分层策略和图空间最优输运（Graph-Space Optimal Transport, GSOT）失配函数的FWI方法。
研究的工作流程包括以下几个主要步骤：
模型构建与数据采集：研究团队首先构建了一个数值乳房模型，并采集了离体猪肉样本的超声数据。数值模型用于验证算法的有效性，而离体样本则用于测试算法的实际应用效果。
FWI算法的实施：研究团队采用了三种不同的FWI算法进行对比，包括传统的FWI（C-FWI）、基于L2范数失配函数的分层FWI（H-FWI-L2）以及基于GSOT失配函数的分层FWI（H-FWI-GSOT）。每种算法都通过迭代优化来减少合成数据与观测数据之间的失配。
分层策略的应用：在分层策略中，研究团队首先利用低频成分进行反演，获取宏观的声学参数模型，然后逐步引入高频成分来细化细节。这种策略有助于提高算法的鲁棒性，避免陷入局部极小值。
GSOT失配函数的引入：GSOT失配函数通过全局匹配特性，有效缓解了传统L2范数导致的局部极小值问题，并抑制了皮肤超临界反射引起的伪影。这种方法在数值模型和离体样本中都表现出色，能够同时重建声速和阻抗的高分辨率图像。
数据重建与分析：研究团队对数值模型和离体样本进行了多切片数据重建，并进行了2.5D体绘制。通过对比不同算法的重建结果，研究团队发现H-FWI-GSOT在重建质量和鲁棒性方面均优于其他两种算法。
研究的主要结果包括：
数值模型重建：在数值模型中，H-FWI-GSOT能够准确重建声速和阻抗的分布，区分出不同的组织类型（如肌肉、脂肪和皮肤）。重建结果的分辨率达到了亚毫米级别。
离体样本重建：在离体猪肉样本中，H-FWI-GSOT同样表现出色，能够清晰地区分肌肉、脂肪和皮肤，并实现了多切片数据的2.5D体绘制。重建结果与实际样本的解剖结构高度一致。
算法对比：通过对比三种算法的重建结果，研究团队发现H-FWI-GSOT在重建质量和鲁棒性方面均优于C-FWI和H-FWI-L2。GSOT失配函数的引入显著提高了反演结果的准确性。
研究的结论是，基于GSOT的分层FWI方法在软组织多参数定量成像中具有显著优势，能够提供高分辨率、非电离的成像手段，有望替代传统的CT和MRI技术。该方法的创新点在于引入了GSOT失配函数，通过全局匹配特性提高了反演的鲁棒性，同时分层多参数反演策略兼顾了计算效率与成像精度。
该研究的科学价值在于提出了一种新的FWI方法，解决了传统超声成像技术在处理软组织成像时的非线性反演难题。其应用价值在于为乳腺癌筛查、骨质疏松评估等临床场景提供了非电离、高分辨的定量成像手段，展现了替代CT/MRI的潜力。研究的高光点在于GSOT失配函数的引入和分层策略的应用，这些创新点显著提高了反演结果的准确性和鲁棒性。
此外，研究还展示了该方法在离体样本中的实际应用效果，验证了其在临床环境中的可行性。未来的研究方向包括进一步优化算法、提高计算效率，以及在更多临床场景中进行验证和应用。