近年来，光学交叉学科创新探索已成为重要趋势，越来越多的光学学者加入到前沿交叉研究的行列之中，工作与教学都开展得有声有色。南昌大学宋贤林老师便是其中一员。他不仅积极活跃在智能快速成像研究一线，更培养出一批矢志科研、善于交流的优秀学生。可以说，LIVE是宋老师身上鲜明的标签特质，今天就让我们走近他的光学故事！

我们课题组是南昌大学成像与视觉表示实验室（https://www.labxing.com/lab/1018/home），实验室立足于国家战略需求和江西省地方经济发展，聚焦磁共振和CT成像、光声成像、计算光学成像、AR/VR显示等行业发展需求，紧紧围绕“传感成像-信号处理-视觉显示”等过程中的关键技术和工程瓶颈，以成像和视觉表示为基础核心开展系统的研究。实验室负责人为国家级人才刘且根教授，团队现有科研教职人员10人，博士及硕士研究生70余人，近年获批国家重点研发计划、国家自然科学基金、揭榜挂帅和企业横向委托项目等30余项。

我个人主要研究方向为智能快速成像，包含光声断层成像、傅里叶单像素成像和三维全息显示，我们课题组近些年在基于生成式先验分布表征的智能计算成像方面做了大量开创性工作，取得了较多创新性成果。瞄准科技前沿，基于课题组在智能成像理论和方法方面的深厚积淀，我也是致力于将生成式人工智能应用到光声成像，利用生成式人工智能强大的生成能力，赋能成像重建，发展新一代智能成像技术。

我们实验室英文名称为Laboratory of Imaging and Vision rEpresention，简称为“LIVE”，中文意思为活的、有效的。这里有两层含义：一是指我们的研究对象往往是活的，实时的三维对象，我们希望对三维动态对象进行快速而有效的成像表示与显示；二是指我们的实验室团队成员是活的，有生命力的个体，我们期待团队成员在学习研究和生活中都具有鲜活的特质。

我们团队有个很重要的特点就是交叉，这体现在指导老师、研究生和本科生上。我们课题组的指导老师来自各个专业背景，有光学工程、生物医学工程、软件工程、物理学和材料科学等。每年招收的研究生也来自各个专业，有新一代电子信息、通信工程、人工智能、生物医学工程、计算机科学与技术、信息与通信工程等专业。课题组实行“导师组”模式培养研究生，即每位研究生不仅由自己导师负责指导，课题组其他老师也会在开题、中期和毕业进行全过程指导。来自不同专业背景的老师会带来不同的视角，定期讨论问题，进行头脑风暴和思维碰撞，我想这是带领团队发现有趣科学问题的关键之一。还有重要一点我觉的是积极和医院、企业进行合作。课题组会组织研究生深入到医院、医疗器械相关企业实践，基于医院、产业实际需求，以团队形式进行科研探索，利用人工智能技术解决交叉领域实际问题，培养学生多视角看待问题、凝练关键科学问题与解构任务的科研能力。可以说，交叉创新是团队保持工作高效和活力的力量和灵感来源。

我所在的团队非常注重学生创新实践能力的培养，积极吸纳对科研感兴趣的本科生加入课题组。我们团队组建了本科生科研小组“智能交叉实验室”，这些学生来自全校不同专业。我会充分利用担任本科生班级导师和给本科生授专业课的机会，发掘对科研感兴趣的学生，根据学生特点安排不同科研课题，如针对大一学生由于基础方面还比较薄弱，则安排跟着高年级学生，让学生们通过文献阅读或者复现前人研究逐步提升科研能力和素养，通过团队协作共同完成科研项目。而高年级本科生则会独立开展或者合作开展科研课题。

同时，也多方面去拓展学生们的视野和能力，提供各种学习机会，包括积极组织本科生们参加学科竞赛，如挑战杯、大学生创新大赛等等，以赛促学，以学提能，鼓励学生将科研项目转化为参赛项目，在竞赛中进行总结、归纳，不断迭代更新推动科研项目的持续进行；参加各种学术交流活动，如学校学院组织的学术研讨会、报告会以及国内国际学术会议等。我们学院有“交叉学科论坛”，我会定期邀请光声领域和光学成像领域专家学者来作报告交流，鼓励本科生研究生积极参与讨论交流。截止目前指导本科生参加国际国内学术会议60余人次，获得最佳海报奖4项、最佳论文奖2篇；申报大学生创新创业训练计划项目、科研训练项目等。除此之外，实验室也定期组织小组讨论，邀请参与项目的本科生参加讨论，和研究生们一起汇报工作进展，共同进步，共同成长。在我们课题组，每位学生都能找到自己感兴趣的课题。通过科研促进学习，形成科研和课程学习的正向循环反馈。

回想自己整个求学历程，付出了很多努力和坚持。本科阶段认真学习专业课程知识，但那时还带着些青涩。我是2014年进入华中科技大学开始读硕士研究生，于2019年博士毕业。读研应该是我人生成长最快的阶段，对读研的同学们我有如下分享：

凡事贵在坚持。这是我对学生说的最多的一句话，也是我在求学中的信念和力量之源。我博士期间主要从事大景深光声显微成像技术的研发，课题涉及到新成像理论、新光电器件以及新成像系统。这个课题要用到我们课题组自主研发的超高速液体变焦透镜-声折射率梯度镜，这个透镜变焦速度极快，约在微秒级别。然而，实验室的脉冲激光器重复频率相对来说非常慢。因此需要解决的第一个难题就是如何将超快的变焦透镜和较慢的激光器同步，实现在光声显微成像B型扫描的每一步焦点深度呈现周期性的变化。这期间做了很多实验验证，经常为一个实验结果反复实验，从凌晨做到下一个凌晨。这样不断地试验、总结、推理、改进，终于完成了大景深光声显微成像系统的研发。因此，同学们应该要多坚持，要相信坚持的力量。

多交流、重交叉：读研的过程其实就是不断提升自己能力、视野的过程，在这个过程中，你要完成导师给的课题，而课题通常是需要多方面的知识，涉面比较广且深，你也会遇到很多问题。这就需要保持一颗开放的心，多参加国际国内学术会议、多参加学术报告并多参与讨论，很多时候你会发现在听报告或者和专家学者交流的过程中，会有灵感涌入脑海，打开你的思路。

养成认真的科研习惯：最近我们国家进行了神州十九号载人航天任务，在航天员王浩泽的采访中她导师对她说的一段话让我印象深刻：“读研究生不一定以后要搞科研，但是要认真去做每一件事情，不管你喜不喜欢它，不管它是不是你终身的事业，都要养成这个认真做事的习惯。不然的话，等以后你遇到你喜欢的事情，你已经没有认真做事的习惯了。”我在指导我研究生的时候，很强调要养成认真做事的科研习惯，包括在设计实验方案的时候至少对可行性论证三遍、规范的实验记录、定期的进展报告、定期的小组讨论等。特别是研一的学生，我非常注重科研习惯方面的培养。因为一旦在研一期间养成了好的科研习惯，后面在研二研三时就能够自我探索，具备独立自主创新能力。

我本科专业是光信息科学与技术，研究生专业为光学工程，方向是光声成像。还记得当时第一次看到我导师课题组研发的光学分辨光声显微成像系统时，就对这个技术非常感兴趣，从此就和光声成像结缘，到如今已经有10个年头。光声成像作为近些年发展起来的一种新型混合成像技术，可实现无损的、纯光学成像探测深度极限下的高分辨高灵敏度结构和功能成像，已被广泛应用于组织成像、癌症检测、图像引导手术等领域，并逐渐成为临床诊断的重要工具。我参加了很多学术会议，相关的报告很多，这代表着光声成像正受到广泛关注，我坚信光声成像具有较好的发展前景。

市面上目前已经有一些光声成像的产品，但在推广应用方面还不足，主要受限于系统成本以及成像性能限制。比如光声断层成像存在的问题就是怎么权衡成像速度、成像质量以及系统成本。要获得较好的成像质量就需要探测更多角度的信号，这带来成像速度的下降或者系统硬件成本的上升；而稀疏采样能则能加快成像速度，但也牺牲了成像质量，传统重建算法已经很难解决这个问题。计算成像技术是一种有效的解决途径，其可以将一些传统物理上难以突破的成像问题转换为数学和信息处理问题。近些年，人工智能技术发展较为活跃，生成式人工智能以多层网络为载体从数据集中学习数据先验分布表示，在内容生成方面展示出优异的性能。未来，我觉得光声成像的发展趋势需要更好地结合人工智能技术与计算成像技术，实现更智能、更快速、更精准的成像。另外，随着成像领域科研工作的高歌猛进，我国也涌现出了成像方向的新刊，引领科研成果发表，例如中国激光杂志社的新刊Advanced Imaging。

BRIEF

导师简介

宋贤林，南昌大学信息工程学院电子信息工程系副教授，南昌大学成像与视觉表示实验室副主任，省部级人才，硕士生导师。2019年博士毕业于华中科技大学武汉光电国家研究中心，致力于智能光电成像新方法、新技术的研究，在人工智能、光学成像、光声成像等领域开展了深入的研究工作。在Photoacoustics、Optics Express 等期刊发表高水平论文30多篇（封面论文3篇）。主持国家级/省部级项目4项。担任IACOP 2024会议组织委员会主席，《红外与激光工程》等期刊青年编委，Journal of Imaging 期刊客座编辑。获2024年中国光学工程学会计算成像三年成果展优秀成果奖、江西省教学成果奖二等奖等教学科技奖励。

编辑 | 徐睿