不需要摘颅骨了：汪立宏团队首次实现经颅功能性光声人脑成像

如果让一位神经科学家列出"非侵入脑成像"的所有不满，他大概会从一台机器说起——那台三吨重、嗡嗡作响、必须把人塞进一个圆筒里的超导磁体。

BOLD fMRI 统治人脑功能成像已经三十年了。它很好，好到成了默认选项。但它有一个从原理上就绕不开的软肋：它并不直接看血氧，而是通过水质子的弛豫时间，间接"猜"脱氧血红蛋白的含量。再加上高昂的造价、封闭的腔体、对磁兼容实验设备的苛刻限制，很多本可以做的实验，最后都变成了"磁体旁边能不能放下"的问题。

2026年，鲲为用超声穿透了颅骨，看到了颅内大脑结构，和大血管的血流信息。使用低频探头做经颅成像已经成为了一个逐渐可行的技术路线。

作为超声成像领域的一个重要部分，光声成像提供的是另一条路。它用激光打进去、用超声听回来，直接测量血红蛋白的光吸收——不猜，直接看。系统更小、更便宜、更安静、开放、不需要磁体。

但和超声经颅成像一样，这条路一直卡在一个地方，那就是成人颅骨。而同样在2026年，来自加州理工学院光学成像实验室的团队，第一次穿透了颅骨，获得了经完整颅骨的人脑成像的结果。

论文标题很直白：Photoacoustic imaging of human brain function through intact adult skulls——穿过完整的成人颅骨，成像人脑功能。第一作者为 Yilin Luo、Rui Cao、Manxiu Cui（共同一作），通讯作者汪立宏，单位是 Caltech 光学成像实验室（COIL）。合作者来自南加州大学，凯斯西储大学，长沙理工大学，北京大学，清华大学，莱斯大学等单位和学术机构，也大多为COIL走出的优秀研究者。

先看一个数字对比。

光穿过颅骨，信号要掉大约两个数量级——100 倍。这个损失不是理论推演，论文里用离体人颅骨 phantom 实测过：颅骨内外的目标，信号差就是 100 倍量级。

而大脑执行任务诱发的光声信号变化本身有多大？最多几个百分点。

也就是说，你要在一个被削弱了100 倍的信号里，去分辨 5% 的波动，而且这个波动还得和呼吸、心跳、头动、激光能量抖动区分开。

这就是为什么，在此之前，活体人脑的功能性光声成像，全部是在切除了颅骨（去骨瓣）的病人身上完成的。科学上成立，临床上受限——你总不能为了做一次脑功能成像，先给健康人开一刀。

汪立宏（Lihong V. Wang）团队在光声领域的长期愿景，就是实现大脑的非侵入光声成像。继2022年的去颅骨病人的大脑血管成像后，对于完整的成人颅骨，这篇新论文，是第一个把这道门推开的。

它不是"改进"，不是"优化"，而是把一条一直被认为需要外科配合的技术路线，第一次搬到了完整颅骨上。论文用词很克制，但指向很明确：overcome the long-standing skull barrier——越过那道长期存在的颅骨壁垒。

要看懂这篇论文的分量，得先看懂它站在哪。

在COIL 的路线图里，人脑功能成像从来不是起点，而是最后一格。这条路线的走法很工程、也很执拗：

• 第一步，在小动物身上把"用光激发、用声接收"这件事做到物理极限——分辨率、深度、速度，一个一个往上顶；

• 第二步，把探测孔径做大、把中心频率调对、把采集通道堆上去，让系统能扛住真实的组织衰减；

• 第三步，进入人体验证。但人脑被颅骨封着，只能退一步——先做去骨瓣患者。团队此前那项人脑功能性光声成像研究，用的就是这套策略；

• 第四步，也就是这一篇：不切颅骨，直接做健康成人。

从本世纪初光声断层成像第一次在活体上成像算起，走到今天这一步，用了二十多年。中间每一次跨越，解决的都不是"新想法"，而是"老问题的新解法"——灵敏度不够就堆通道，衰减太大就降频率，运动伪影就去掉机械扫描。

这篇论文真正想回答的问题，不是"光声能不能看人脑"（去骨瓣研究已经回答了），而是：

注意"长期"这两个字。它不是修饰语，是这篇论文的技术主线之一，后面会专门讲。

第一性原理很清楚：光声源是向整个立体角辐射声波的，你收得越全，信噪比越高。

于是团队做了一件很"笨"也很有效的事——把半球铺满探头。

两个设计选择值得单独说。

第一，为什么是 1 MHz，而不是更高？ 因为颅骨对高频声的衰减和畸变更严重。降低频率，牺牲一点分辨率，换来的是信号能活着穿出来。这是一个明确用分辨率换穿透力的取舍。

第二，为什么必须"单发"？ 上一代系统是机械旋转扫描的——转一圈，把上千个探测器的数据合成一个体数据。慢，而且转动过程中头一动，功能定位就被糊掉了。现在的半球阵列，一个激光脉冲就是一个三维体数据，没有扫描，也就没有扫描带来的运动伪影。

结果有多硬？论文给出的估计是：相比此前的四弧面系统，经颅信噪比提升了 273 倍。

273 倍听起来很多。但记住前面那个 100 倍——273 ÷ 100 ≈ 2.7。也就是说，全部硬件红利砸进去，扣掉颅骨的"过路费"，净盈余大约只剩 2.7 倍。

论文自己的表述是：这一增益"足以抵消"颅骨造成的约两个数量级的信号损失。"足以抵消"这四个字，实际上说的就是净盈余很薄。

这就是颅骨的代价。也是为什么这道门卡了这么多年。 

原文 Fig. 1

a 3,072 通道系统与受试者成像几何；b 受试者 S4 由右手敲击诱发的经颅功能激活 + 体血管造影；c 头皮—颅骨—脑与约 2π 球面度采集示意；d 半球阵列阵元面积投影

实测性能：在离体颅骨 phantom 上，1,064 nm 下单发信噪比 37，对应单个体数据帧内可检出约 3% 的血红蛋白信号变化；755 nm 下约 2%。每个 7.5 分钟的功能范式里，每个波长能采到 4,500 个体数据。

顺带说个工程细节：3,072 个阵元，每一个都接独立的放大与采集通道，没有复用。24 个前置放大模块、12 个 256 通道采集模块、12 路 USB 3.0 直写固态存储，聚合数据率超过 480 MB/s。这些数字不性感，但它们决定了这套系统能不能连续跑几个月。

如果说灵敏度是"看得见"，那稳定性就是"看得准"。而后者在经颅光声里，比想象中难得多。

原因有点反直觉：颅骨不只是衰减信号，它还会把表层的强信号"搬"到深部去。反射和畸变会让表面血管的信号在重建图像里出现在颅内位置。这时候头稍微动一点，光照分布变了、重建分布也变了，产生的结构化波动，量级和真实的功能响应差不多。

换句话说，在经颅光声里，"头动"不是一个噪声项，它是一个会伪造出假激活的噪声项。

团队的做法是把工程做到人身上：从受试者的相机三维头部轮廓出发，3D 打印一顶完全贴合的个人化头盔，加上固定的支撑底座和带硅胶垫的机械臂做面部辅助支撑。头盔内部还埋了温度计接口，实时监测水温以估算声速、修正重建。

效果：

• 7.5 分钟采集内，平移和旋转位移基本在 0.1 mm / 0.1° 以内（回溯校正前）；

• 全部 50 次功能采集中，最大平移 0.42 ± 0.26 mm（x）、0.30 ± 0.19 mm（y）、0.23 ± 0.16 mm（z），三个方向都小于系统分辨率；

• 最大旋转 0.13 ± 0.08°（俯仰）、0.15 ± 0.09°（横滚）、0.06 ± 0.06°（偏航）；

• 六个刚体运动参数与任务刺激向量的相关系数，全样本平均绝对值只有 r = 0.08，且无任务锁定的系统性模式。

最后这条最关键。它证明的不是"头没动"，而是"头动没有被任务牵着走"——否则你没法区分激活来自大脑还是来自点头。

原文 Fig. 2

a–d 个性化头托：固定底座、3D 打印头盔、带硅胶垫机械臂与受试者体位；e 7.5 分钟采集内的图像叠加（洋红 t=0 s，绿 选定时刻）；f 平移/旋转轨迹与任务区块；g–i 50 次采集的最大位移、最大旋转及与任务的相关系数

4 名健康受试者，左手/右手手指敲击（FT）与撅嘴（LP）两个任务，16 个"受试者—半球—任务"条件，50 次功能采集，对照的是 7T BOLD fMRI，1 mm 各向同性分辨率。

定位对得上。 T-fPACT 把左右手敲击的响应定位到对侧感觉运动区，与 fMRI 一致。基于质心的跨模态偏移平均 11.4 ± 3.5 mm，其中切向 8.7 ± 3.7 mm，法向（朝皮层表面方向）6.9 ± 2.8 mm。

这个数字要诚实看：11 mm 不是"重合"，是"同一脑区的量级"。论文自己也没有回避——系统性朝表面偏移，可能来自颅骨畸变、深度依赖的灵敏度、配准误差、以及 fMRI 参考定位本身的变异性，现有数据无法拆分各自贡献。

原文 Fig. 3

a–c MRA 与 T-fPACT 血管对应关系；d 激活对应；e–h 四名受试者 fMRI（上）与 T-fPACT（下）定位对照；i 时间过程与灰色刺激区块；j 与 ln(B/B₀) 的相关（r=0.92 / −0.95）；k 两波长与 BOLD 的反向响应

任务能分开。 这是更能说明问题的一步。团队以 fMRI 定义的 FT / LP 质心为参照，计算每个 T-fPACT 质心到"同任务"和"不同任务"参照点的距离。16 个条件里，全部都是离同任务更近。这意味着穿过颅骨之后，空间特异性还足以区分"手"和"嘴"这两个相邻但不同的运动表征。

原文 Fig. 4

a–d 撅嘴（LP）任务在四名受试者的 fMRI 与 T-fPACT 定位；e 同任务 vs 不同任务的归一化质心距离（同任务一律更近）

血流动力学方向对得上，而且互补。 1,064 nm（偏 HbO₂）与 755 nm（偏 HbR）的信号在任务中反向变化，分别与 ln(B/B₀) 正相关（r = 0.92）和负相关（r = −0.95）。fMRI 主要看脱氧血红蛋白的磁化率效应，是非线性的；光声信号幅度近似与光吸收、进而与血红蛋白浓度线性相关。这是两种机制不同的对比度，而不是同一种对比度的两种实现。

还有一个细节很有意思：T-fPACT 激活区通常比 fMRI 更小。论文的解释是，梯度回波 BOLD 会受大引流静脉影响，把响应"拖"到神经元激活位点的下游；而 1,064 nm 的光声信号以氧合血红蛋白为主，更偏向供血的动脉与小动脉，可能更靠近神经元激活位置本身。

回到开头那个问题——这篇论文的野心是不是"长期"。

论文里有两个层面的"长期"。

第一个是单次采集内的长期稳定。 7.5 分钟、4,500 个体数据、头动小于分辨率、运动与任务不相关。这是能测到百分之几信号的前提。

第二个是跨次、跨月的长期可重复。 受试者 S2 在相隔三个月的两次到访里做了 5 次 FT 采集，全部变换到共同参考空间后，激活始终落在同一感觉运动区，且与配准后的 fMRI 激活区域对应。配准残差约 2 mm。

团队进一步用了一个更聪明的指标——DRR（distance-to-repeatability ratio，距离与可重复性之比）。思路是：把同一任务的重复定位之间的距离当作"噪声尺度"，再看两个不同任务之间的距离是这个尺度的几倍。如果重复定位是按任务聚类的，那么同任务距离应该 < 1，跨任务距离应该 > 1。

结果是：所有受试者的同任务 DRR 都小于跨任务 DRR。受试者层面的 run-label 置换检验：S1、S3、S4 均为 P = 0.0100，S2 为 P = 0.0018。

翻译一下：重复测量不是随机散落在附近的感觉运动区里，而是按任务聚成了两簇。

原文 Fig. 5

a 受试者 S2 跨两次到访（间隔三个月）、五次采集的重复定位（红 fMRI / 绿 T-fPACT / 黄 重叠）；b 质心偏移的切向与法向分解；c 距离—可重复性比（DRR）

对一个想走向"长期监测"的技术来说，这个性质比单次激活图的漂亮程度重要得多。

打开了什么。

最重要的一条，是物理通道的自由。

fMRI 的腔体是一个硬约束：受试者被"装进去"，磁兼容限制了几乎所有带金属、带电流的设备。而 T-fPACT 的几何是开放的、无磁场的——论文明确把它列为设计目标之一：便于与电生理记录、神经调控、以及脑机接口技术集成。

对一个做 BCI 的人来说，这句话的分量可能比"多了一个成像模态"更重。一个能同时提供毫米级空间定位 + 10 Hz 时间采样 + 血氧双波长对比度 + 开放物理接口的成像 modality，是很多闭环神经调控实验一直缺的那块拼图。

第二条，是速度和对比度的组合。每波长 10 Hz、总体数据 20 Hz，对比 fMRI 的 0.33 Hz（TR = 3 s），差了 30 倍。论文提到，这种采样密度有希望解析刺激锁定的血流动力学细节和生理波动——这是 fMRI 长期看不清的部分。

第三条，是工程上的可下沉性。团队在展望里提到的方向很具体：更紧凑的激光源、更紧凑的探测配置、床旁部署、纵向研究和更自然主义的范式。这不是空话——3,072 通道、480 MB/s 的架构，本来就是按"能长期跑"设计的。

还差什么。

论文的局限写得相当坦率，值得照抄：

• 11.4 mm 的质心偏移，目前还无法拆分是光声误差、配准误差、体位形变，还是 fMRI 参考本身的变异性；

• 系统性朝表面偏移，指向颅骨畸变和深度依赖灵敏度，需要受试者个体化颅骨模型、颅骨感知重建与去畸变来改善；

• 经颅后的信号变化幅度小于去骨瓣研究，部分可能来自表层信号对"颅内基线"的贡献；

• 样本量小（4 人、50 次采集），且全部为健康年轻人任务范式，尚未涉及疾病人群或复杂认知任务；

• 定量化还没做，双波长目前给的是"方向"（正/负相关），要做到定量恢复 HbO₂/HbR，还需要个体化的波长依赖注量建模与背景信号校正。

这篇论文解决的不是一个"更好的算法"或"更大的数据集"，而是一个物理层面的准入问题：让光声成像第一次可以在不打开颅骨的健康人身上，稳定地、可重复地、快速地读出脑功能。

而对汪立宏团队来说，这大概只是路线图上又前进了一格。从动物到去骨瓣患者，再到完整颅骨，下一步的名字，论文里其实已经写出来了——compact（更紧凑）、bedside（床旁）、longitudinal（纵向）、naturalistic（自然情境）。

当一台脑功能成像设备可以搬到床边、可以连续测几个月、还可以和电极、超声刺激器、BCI 解码器插在一起的时候，它衡量的就不只是"脑区在哪"，而是"大脑在真实生活里怎么变"。

那才是"长期人脑成像"这五个字真正的意思。

参考文献：Luo Y, Cao R, Cui M, Sastry K, Jann K, Aborahama Y, Ku G, Xu J, Luo X, Na S, Davis S, Maslov K, Zhang Y, Wang DJ, Wang LV. Photoacoustic imaging of human brain function through intact adult skulls. Caltech Optical Imaging Laboratory, California Institute of Technology.

END

作者 | 汪立宏团队

来源 | Caltech Optical Imaging Laboratory

审核 | @脑机学苑

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