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。

本文提出了一种通过声学阴影和置信度图分析超声探头与组织接触的方法，用于识别可视组织。该方法在临床训练和优化机器人辅助超声组织扫描方面具有潜在价值。