由电气工程和计算机科学教授Magda El-Shenawee领导的研究团队将在《医学成像杂志》上发表一篇论文，详细介绍了其最新的研究成果。这项研究由美国国立卫生研究院（NIH）资助，旨在开发新的成像技术，帮助外科医生治疗乳腺癌。
论文题目为“乳腺癌手术标本的极化太赫兹成像”，共同作者包括今年8月获得电气工程硕士学位的Nikita Gurjara和Alnylam Pharmaceuticals的病理学主任Keith Bailey博士。这项研究源于2021年9月获得的424,545美元NIH拨款，用于实施极化太赫兹成像技术，以检测切除的乳腺癌肿瘤标本中的癌症。
研究的主要目标是在手术室内指导乳腺外科医生检测切除肿瘤的阳性边缘。极化成像技术有可能在扫描标本时为外科医生提供更多信息。这项研究在提高切除肿瘤边缘的癌症检测率和避免乳腺癌复发方面迈出了重要一步。NIH的资助支持了研究团队将太赫兹频率成像技术扩展到手术室的努力。此前，他们还获得了2017年3月来自美国国家癌症研究所（NCI，隶属于NIH）的424,081美元拨款。
“第二次NIH拨款证明了我们太赫兹研究的实力和潜在影响，”El-Shenawee说，“它帮助我们在实验研究和临床应用之间架起桥梁。我们特别兴奋能与乳腺外科医生和肿瘤学家合作，确保我们的技术满足外科医生和患者的需求。”
该团队的工作采用了一种独特的多方向扫描方法，以提高成像精度。通过从四个不同的天线方向收集数据，该系统提供的信息比传统的单方向扫描方法更为详尽。目前，外科医生依赖视觉检查和有限的工具来确定是否已切除所有癌组织，这是阿肯色大学团队旨在解决的一个挑战。
“这项技术旨在进入手术室，协助外科医生识别肿瘤切除后是否仍有癌症存在，”El-Shenawee说，“实时提供这些信息至关重要。”
项目的一个显著组成部分是其与人工智能的集成。合作者、电气工程和计算机科学副教授Alexander Nelson强调了AI如何改变成像技术，如太赫兹成像。
“太赫兹成像和其他成像技术一样，可以从人工智能中受益，以辅助分类、图像增强和理解等任务，”Nelson说，“我们的合作使我们能够应用深度学习方法，更好地了解乳腺癌并提高这种成像技术的性能。”
El-Shenawee希望NIH的支持能够吸引乳腺外科医生和肿瘤学家的关注，鼓励他们加入团队，将这项技术应用于临床环境。她强调了与医疗专业人士密切合作的重要性，指出这种合作对于调整系统以满足实际需求至关重要。
病理学家Bailey博士已经与研究团队紧密合作。他将组织样本的病理图像与太赫兹成像进行比较，以提高其准确性。Bailey博士的支持为团队提供了其研究的实际应用。
“我的团队成员是工程师和研究人员，缺乏将研究应用于临床环境的经验。医疗专业人士，尤其是乳腺外科医生和肿瘤学家的反馈，可以帮助我们将研究的重点放在最具影响力的应用上，”El-Shenawee说。
尽管前景光明，但这项技术仍面临障碍。目前，每次扫描的成像过程需要超过10分钟，这在快节奏的手术室环境中太慢。加快这一过程是前进的关键，El-Shenawee表示。
在《医学成像杂志》上发表进一步验证了他们的创新方法。对El-Shenawee而言，最新的NIH拨款和医学界的兴趣增长肯定了项目的重大意义。
“这种认可不仅对我们作为研究人员很重要，而且是为了推动技术进步，改善患者的治疗效果，”El-Shenawee说，“我们正在建立一个基础，有朝一日可能使太赫兹成像成为癌症护理中与MRI或超声波一样重要的技术。”
随着NIH的持续支持和与医疗专家的合作不断增加，阿肯色大学团队有望彻底改变乳腺癌在手术环境中的检测和治疗方法。
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