由德克萨斯大学阿灵顿分校数学助理教授苏维克·罗伊领导的一个多学科团队正在执行一项任务，即使用一种称为定量光声断层扫描(QPAT)的新技术来改进医学成像。由德克萨斯大学阿灵顿分校数学助理教授苏维克·罗伊领导的一个多学科团队正在执行一项任务，即使用一种称为定量光声断层扫描(QPAT)的新技术来改进医学成像。

QPAT是一种结合超声波和光学断层成像技术的成像方式。超声波是一种利用声波对身体内部特征进行成像的成像技术。它通过由声波探测器组成的扫描仪在人体表面测量声波强度数据。这样就可以开发组织的各种光学特性的图像，如吸收和扩散，这可以提供关于癌变组织的位置和阶段的关键信息。

“QPAT是稳健的，因为它使用了来自两种成像技术的信息，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。这将减轻患者的焦虑，并通过减少重复扫描的需要来降低医疗保健行业的成本。”

发展QPAT的主要挑战之一是缺乏足够的身体表面声波测量，这可能会严重降低图像质量并导致癌症肿瘤的不准确诊断。为了避免这个问题，首席研究员Roy和他的多学科团队——包括统计学家Suvra Pal和放射科医生——已经从国家科学基金会获得了19万美元的资助，用于显著发展和改进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的图像。

罗伊说:“我们希望能够为使用QPAT成像人类受试者的研究提供一个安全的开端。”“我们的最终目标是帮助患者在更短的时间内康复并获得更准确的图像。这些增强扫描可以帮助医生和病人做出更好的医疗保健治疗决定。最终，我们知道这将改善结果，减少患者焦虑，并具有很高的成本效益。”