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研究人员正在开发新的数学技术,加快生物力学成像
【字体: 大 中 小 】 时间:2022年10月19日 来源:
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助理教授Olalekan Babaniyi正在开发新的数学技术,这些技术可能导致从医学成像到预测冰流入海洋的速度等应用的改进。
罗彻斯特理工学院数学科学学院的一名研究人员正在开发新的数学技术,这种技术可能会改善从医学成像到预测冰流入海洋的速度等各种应用。助理教授Olalekan Babaniyi从美国国家科学基金会获得了为期两年、价值25万美元的“启动数学和物理科学早期职业学术路径”(leapps - mps)资助,用于开发解决逆问题的更有效技术。
逆问题用于对难以从可观测数据测量的物理系统进行预测和决策。然而,它们需要大量的计算时间和计算能力来解决。Babaniyi说,通过开发有效解决逆问题的方法,它可以为速度至关重要的重要新应用打开大门。
巴巴尼伊说:“当你试图弄清楚软组织有多硬时,这对医学成像很有帮助。”“这可以帮助非侵入性地诊断不同类型的疾病,这些疾病会导致组织变硬,比如癌症。你希望能够实时得到这些参数的图像,这样医生在扫描病人时就能看到僵硬度。用目前的方法是不可能的,但我相信这种新方法可以更有效地做到这一点。”
这笔赠款将允许Babaniyi资助两名数学建模博士生,帮助他们完成这个项目,并在RIT开发新课程,涵盖求解逆问题的各个方面。巴巴尼伊说,他将加倍努力,让来自代表性不足群体的学生参与进来,教他们解决逆问题和处理数据的技术。
数学科学学院院长乔舒亚?费伯表示:“在一个数据的世界里,推断和更多地了解被观察到的潜在条件的能力变得越来越重要。”“巴巴尼伊博士的工作将是解决目前需要大量时间和计算的问题的重要一步,并提出有效的方法来解决这些问题,并产生重要的现实后果。他的工作是数学科学学院许多人的楷模,将数学见解和计算技能应用于对科学界和我们周围的世界都有广泛影响的问题。”
Babaniyi是数学科学学院今年获得NSF leap - mps拨款的第二位教师。数学科学学院助理教授黄志明最近获拨款18万美元,进行计算建模研究,以提高对未来沿海风险不确定性的认识。这个为期两年的项目将把不确定的地球物理和社会经济因素与洪水破坏联系起来,并强调数学科学中代表性不足的学生的参与。
leap - mps项目支持在传统上没有获得NSF大量资金的机构进行数学和物理科学的终身教职前教师的研究,如少数民族服务机构、主要的本科机构和R2大学。