一种由滑铁卢大学开发并完善的成像技术，通过更精准定位癌变组织显著提升了乳腺癌的检测与治疗效果。这项最初成功应用于前列腺癌的磁共振成像（MRI）技术，现通过人工智能（AI）优化，使癌变乳腺组织在图像中呈现出类似发光的高对比度效果。滑铁卢大学系统设计工程系教授、视觉与图像处理实验室（VIP Lab）联合主任亚历山大·黄博士表示："这项技术不仅能改善乳腺癌检测，还将优化治疗——图像中包含的关键预测信息能协助临床医生为患者制定最佳治疗方案。"相关成果已发表于《传感器》期刊。
该技术通过分析乳腺组织的密度特性，以及癌变组织中水分子扩散运动与健康组织的差异实现成像增强。这种被称为合成相关扩散成像（CDI）的新技术，通过采集、合成并混合不同梯度脉冲强度和时序的MRI信号，显著提高了癌变乳腺组织的边界识别度，为医生和放射科专家提供了更强大的诊断工具。VIP实验室博士生艾米·泰指出："CDI对癌变与健康组织边界的识别越精准，患者的治疗方案和实际治疗效果就能越有效。"
该技术在乳腺癌领域的应用优化基于美国放射学院网络在10家医疗机构开展的临床研究，使用了350例患者的术前影像数据。通过为外科医生提供肿瘤边缘的精确信息，CDI图像可帮助手术中精准控制切除组织范围，既避免二次手术风险，又确保首次手术完全切除癌变组织。研究团队计划将该技术扩展到脑癌等头颈部位癌症领域。黄博士补充道："我们在前列腺癌领域已验证技术潜力，如今乳腺癌研究也显示了可喜成果，未来将在更多癌症领域推广应用。"
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