数学加上医学等于新的成像创新

来自昆士兰大学的一名医科学生将其数学背景应用于核医学领域，以改进肝脏成像方法，这可能会提高诊断时间，并可能节省病人进行不必要的手术。

医学本科三年级的查尔斯贝克开发了一个数学模型，可以编程成现有的扫描设备增强患者的肝脏图像。

贝克表示，该模型使用了与……的结构有关的变量肝帮助核医学专家更好地区分健康和受损的肝组织。

“这意味着我们可以改进现有扫描设备的输出，提供更好的图像质量。核医学贝克表示。

结果显示，健康肝组织和不健康肝组织之间的对比度更高肝组织，比如恶性肿瘤。”

这个数学模型正在皇家布里斯班妇女医院(RBWH)的核医学部门进行临床评估，贝克先生说最初的反馈是令人鼓舞的。

“我们希望，通过大量图像对该模型进行实际测试，将有助于确定它将如何改善临床决策和患者的结果。”

例如，使用数学模型可能有助于更清楚地识别死亡肿瘤组织和活跃肿瘤组织的区域。临床医生可以利用这些信息来更好地靶向治疗。”

改进后的对比度还可以帮助专家更容易地解读扫描结果，节省时间。

贝克先生说:“最重要的是，高对比度扫描可以使人们避免进行不必要的手术。”

他现在正在研究数学模型，以改善身体其他部位的成像，比如大脑。

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