在光声领域，图片质量各不相同设备传感器的数量和产于，传感器就越多，布置的范围越广，图片的质量就越高。为了让成本减少，用于少量超声波传感器就能提升低成本光声设备中的图像质量，苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学的研究人员就将目光改向了机器学习。

他们研发了一个框架，可以利用深度卷积神经网络从稠密的光声数据中有效地完全恢复图像质量，同时他们展出了他们展开小鼠体内全身光学的方法。

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