Unsere Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Bildgebungsmodalitäten zur Krebsfrüherkennung. In dieser Studie konzentrierten wir uns insbesondere auf die Entwicklung eines stabilen Testobjekts, auch Phantom genannt, zur Validierung von Bildgebungsmodalitäten auf Basis von Licht und/oder Ton. Es wurden verschiedene Ressourcen vorgeschlagen, um gewebenachahmende Materialien im akustischen optischen Bereich zu entwickeln.
Zum Beispiel PVA, Hydrogele, Polyurethan oder PVCP. Diese Studie konzentriert sich auf einen vielversprechenden neuen Materialtyp, der auf der Zusammensetzung des Polyman-Kernöls basiert und viele der Herausforderungen bei der Abstimmbarkeit und Stabilität überwindet. Das Gebiet der biomedizinischen Optik deckt ein breites Spektrum an Bildgebungsmodalitäten ab, die auf einige der wichtigsten Herausforderungen der heutigen Medizin angewendet werden können.
Viele der optischen Bildgebungsmodalitäten sind relativ tiefenbegrenzt, aber wir können durch den photoakustischen Effekt auch Licht mit Schall koppeln, um einige der Vorteile des Ultraschalls bei der Tiefendurchdringung zu nutzen. Die photoakustische Bildgebung hat sich in einer Vielzahl klinischer Studien als vielversprechend erwiesen, von der Bildgebung von Entzündungen bis hin zur Krebsdiagnose. Die quantitative Leistungsbewertung ist jedoch nach wie vor eine Herausforderung, da es an verfügbaren Phantommaterialien mangelt, die die optischen und akustischen Eigenschaften von Gewebe genau nachahmen und über die Zeit stabil bleiben können.
Viele neue optische und photoakustische Bildgebungssysteme werden entwickelt, aber uns fehlt ein standardisiertes Referenzphantom, um diese Systeme zu validieren und ihre Leistung zu vergleichen. Unser Material ist ein vielversprechender Kandidat, um diese Lücke zu schließen und die Weiterentwicklung und Translation dieser aufregenden neuen Techniken in die Klinik zu unterstützen. In Zukunft möchten wir uns darauf konzentrieren, anatomisch realistischere Phantomdesigns und -architekturen zu erstellen, die geeignet sind, die Leistung verschiedener Systemkonfigurationen zu bewerten.
Zum Beispiel mikroskopische, mesoskopische und makroskopische Systeme, die unterschiedliche Geometrien und räumliche Auflösungen haben.
