南京大学物理学院声学研究所、近代声学教育部重点实验室、人工微结构科学与技术协同创新中心刘京京、梁彬、程建春等人在声学成像领域取得重要进展，提出了“人工材料+人工智能”的合成频率编解码成像机制，首次实现了仅需单一传感器和单次测量的实时、高精度声学成像。 

声学成像作为获取物体结构和形貌信息的重要技术，具有强穿透性、高生物安全性等优势，在医学诊断、工业无损检测、水下目标探测等领域广泛应用。自然界中，动物仅依靠双耳比较声音到达的时间和强弱差异，就能够判断声源位置。而对于更加复杂的声学成像任务，需要从物体反射或散射的声波中提取更丰富的信息来还原目标的形状。由于这些信息分散在不同的空间位置，现有声学成像技术通常需要由大量传感器组成的声学相控阵，通过多通道协同采集实现快速、精准成像。然而，这类设备往往体积较大、结构复杂、成本较高，难以满足小型化和便携化应用需求。相比之下，基于单传感器的多次测量方法通过时间维度的信息积累有效降低了系统空间复杂度，但不可避免地引入了较大的测量时间成本，难以满足实时成像需求。因此，如何突破声学成像系统“小型化”与“实时性”难以兼顾的瓶颈，实现简单、快速、精准的声学成像，一直是该领域亟待解决的重要科学问题。

图1：(a) 基于“人工材料+人工智能”的单信号声学成像机制；(b) 单信号声学成像机制和传统声学成像机制所占据的时空维度对比；(c) 无序人工材料的频域编码示意图。

针对这一挑战，课题组提出了一种融合人工材料与人工智能的新型声学成像机制，实现了对现有声学成像机制在时间和空间维度上的同步降维（图1）。在传统成像技术中，由于无序介质会引发复杂且难以预测的声波散射和干涉行为，通常被视为影响成像质量的不利因素。课题组人员反其道而行之，将无序结构从“干扰源”转变为“信息编码器”，充分利用其随机性和强色散特性，将传统成像过程中分散在空间中的目标信息巧妙“转移”到频率维度进行编码，使单一声波信号能够携带丰富的物体形状信息。通过这一创新机制，不同形状目标在频率域中形成具有唯一性的“声学指纹”，从而突破了传统成像方法依赖多传感器空间采集或多次测量时间积累的限制。进一步地，结合人工智能算法强大的特征提取和信息融合能力，系统无需预先获取材料内部结构信息或复杂散射关系，即可快速解析不同频率成分所携带的信息，实现目标形貌的精准重建。基于这一“人工材料编码—人工智能解码”的协同机制，课题组最终实现了仅需单一换能器和一次测量即可完成的实时、高精度超声成像，为声学成像器件的小型化、集成化和智能化发展提供了创新性理论和技术支撑。

图2: (a) 无序人工介质制备示意图；(b) 样品实拍图；(c) 实验系统图；五个不同测量位置接收到的 (d) 时域信号和 (e) 频谱分析结果。 

由于用于信息编码的无序人工介质仅依赖其随机性和色散特性，因此无需复杂的精密加工工艺即可制备。研究团队通过将琼脂材料与随机分布的钢珠进行手工融合，即构建出具有所需声学调控能力的无序人工材料样品（图2），极大降低了系统设计和制造成本。为验证该方法的成像能力，研究团队选取刻有镂空手写数字的金属片作为成像目标，并基于国际通用的MNIST手写数字数据集构建了包含若干样本的实验对象库。实验中，利用单一换能器采集经无序人工介质调控后的声学信号，并将其中蕴含的频率编码信息输入神经网络进行解码重建（图3）。通过对样本进行训练和测试，结果表明，该方法能够实现对不同形状目标的高精度恢复：训练集和测试集的平均结构相似性指标（SSIM）分别达到0.9870和0.7853，其中训练集所有样本的SSIM值均超过0.92，表明重建图像与真实目标高度一致；测试集所有样本的SSIM值均超过0.6，验证了该方法对于未知目标仍然能实现高质量成像（图4）。

图3：(a) 数据集采集流程图，共计700个由探头记录的时域信号，其中600个用于训练集，100个用于测试集。(b)-(k) 分别对应于一组特定手写数字0~9图案的散射场经无序人工介质编码后的信号的频域分布。

图4: (a) 训练集中600个手写数字的成像结果与被成像物体原始图像的SSIM分布；(b) 测试集中100个手写数字的成像结果与被成像物体原始图像的SSIM分布；(c) 训练过程中SSIM随训练次数的变化图；(d) 测试集中相同数字但不同形状的手写数字的原始图像与成像结果的对比。

相关研究成果以“Single-Signal Acoustic Imaging by AI-Assisted Synthesized Frequency Codec  Beyond Limitation of Spatial and Temporal Dimensions”为题发表于材料学顶级期刊Advanced Functional Materials上。南京大学物理学院为第一单位，刘京京助理教授、梁彬教授、程建春教授和‌马德里高等材料研究所的Johan Christensen教授为论文的共同通讯作者。该工作得到教育部基础学科和交叉学科突破计划、国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省物理科学研究中心、南京大学“789科技攻关计划”项目和中国科协青年人才托举工程等项目资助。

论文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.76440