生物医学中的光声线性成像一般采集被测体的散射波作为成像依据, 能展示被测体的结构信息但缺乏特征性。光学荧光成像利用特定荧光蛋白在光激励下电子能级跃迁的非线性效应, 采集发射光频率以外的光谱, 得到特定荧光蛋白标记的细胞或组织特征。但传统共聚焦荧光成像系统存在扫描速度慢、纵向分辨率低、荧光漂白严重的诸多缺陷, 光片荧光系统可以非常好地克服以上缺陷, 进行高速高分辨率三维动态成像。光学领域, 荧光成像已基本取代线性成像(明场成像), 但超声领域, 非线性成像还未被广泛研究和应用, 传统的线性成像(B超)还是具有压倒性的优势, 本报告将介绍超声非线性影像对预测急性心肌梗死的初步尝试。急性心肌梗死往往起因于动脉内肿胀斑块的破裂, 而内肿胀斑块拥有众多且杂乱丛生的毛细血管, 通过非线性超声配合微泡对毛细血管的造影, 将有助于预测此疾病的发生。

马建国, 2016年12月起任北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院的副教授, 并于大数据精准医疗高精尖创新中心从事医工交叉研究。主要研究方向为超声波谱影像, 即通过生物体在超声激励下产生的非线性频谱进行特征成像。马建国本科和硕士毕业于山东大学, 从事仿生超声研究。其博士毕业于美国北卡罗来纳州立大学(NCSU), 从事心血管内窥式超声换能器研究, 利用微波理论研制了双频超声换能器用于高次谐波的采集, 用于预测急性心肌梗死的发病。在加州大学洛杉矶分校(UCLA)从事博士后研究期间, 他从事光片荧光显微成像、和超声诱导电阻抗检测动脉内壁脂质斑块, 评估猝死的发生; 并在南加州大学(USC)利用微波理论研制超高频率(>100 MHz)超声换能器。