由德克萨斯大学阿灵顿分校数学助理教授 Souvik Roy 领导的多学科团队的使命是利用定量光声断层扫描 (QPAT) 新技术来改善医学成像。由德克萨斯大学阿灵顿分校数学助理教授 Souvik Roy 领导的多学科团队其使命是使用一种称为定量光声断层扫描 (QPAT) 的新技术来改善医学成像。
QPAT 是一种结合了超声波(一种利用声波对体内特征进行成像的成像技术)和光学断层扫描的成像方式。它使用通过由声波探测器组成的扫描仪在身体表面测量的声波强度数据。这允许开发组织各种光学特性的图像，例如吸收和扩散，这可以提供有关癌组织的位置和阶段的重要信息。
“QPAT 非常强大，因为它使用来自两种成像技术的信息，并且有可能提供高质量的图像。它可以告诉我们更多关于皮肤下发生的事情，”罗伊说。“通过提供更好的图像，医生将能够在更短的时间内做出更准确的诊断。这将减少患者的焦虑，并通过减少重复扫描的需要来降低医疗保健行业的成本。”
开发 QPAT 的主要挑战之一是缺乏对身体表面足够的声波测量，这会显着降低图像质量并导致癌性肿瘤的诊断不准确。为了解决这个问题，首席研究员 Roy 和他的多学科团队(由统计学家、副首席研究员 Suvra Pal 和放射科医生组成)获得了国家科学基金会的 190,000 美元拨款，用于显着开发和改进 QPAT 成像技术。
该团队将使用博弈论、统计灵敏度分析和无梯度最优控制方法的新颖组合来帮助完成缺失的声波测量，并稳定和重新校准计算算法，以提供高对比度和高分辨率图像。
“我们希望能够安全地开始使用 QPAT 对人类受试者进行成像研究，”Roy 说。“我们的最终目标是帮助患者康复并在更短的时间内获得更准确的图像。这些增强扫描应该可以帮助医生和患者做出更好的医疗保健治疗决策。从长远来看，我们知道这将改善结果，减少患者焦虑，并且具有很高的成本效益。”
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