这项研究探讨了光声成像在临床应用中的深度与分辨率权衡，提出结合传统方法与深度学习的图像重建创新思路，显著提升了图像质量和成像速度，展示了深度学习对光声成像的变革性影响。

本文探讨了几何和自然模拟结构对深度神经网络训练数据多样性的影响，并提出了改进的学习框架以提高光声成像的重建质量。研究开发了基于深度学习的框架，利用超声探头进行声速重建，展示了良好的泛化能力。此外，提出了新的生成模型和条件锥形神经计算机断层成像方法，优化了超声图像合成和分割任务，证明了深度学习在光声成像中的有效性。