学校已经放了寒假，但陆遥还没进入休假状态。从数学领域的反问题研究到医学领域的影像重建，从基础的数学分析课程教学到高端医疗影像设备的研发应用，光是看着中山大学数学与计算科学院教授陆遥履历上的各种专业术语，就让人生出“不明觉厉”的膜拜感。尽管在这位年轻的“青年千人”看来，往返于办公室、实验室、教室和家之间“四点一线”的生活“紧张而平淡”，但在记者眼中，这种既能教学生又能带队伍、搞科研的“跨界”人生实在精彩纷呈。

    “反问题”架起跨学科桥梁

    陆遥的研究方向包含了数学、计算科学与医学领域，架起他交叉学科研究的“跨界”桥梁，是数学领域的反问题研究。

    凡是非专业出身的人，大多对“反问题”的概念十分陌生又感觉有趣。陆遥介绍，所谓“反问题”，是与“正问题”相对的概念。

    正问题是按照自然顺序来研究事物的演化过程或分布形态，从因到果正向解决问题的过程；反问题则是根据事物的演化结果，由可观测的现象来探求事物的内部规律或所受的外部影响，由表及里，倒果求因的过程。“从研究角度说，相较于符合自然顺序的正问题，由果循因的反问题通常都是很难推导、解决的。打个比方，曹雪芹创作《红楼梦》，这是人所共知的，但要从现存的史料和文物‘碎片’来恢复曹雪芹的人生经历和创作历程，则是一件万分艰难的事情，更何况这些‘碎片’信息真伪交杂，且时有含混。”

    听起来云山雾罩的“反问题”，其实离我们并不遥远。陆遥告诉科技日报记者，反问题是近四十年来计算技术飞速发展背景下应运而生的交叉性学科，现在，我们的生活中随处可见反问题研究的技术应用。陆遥举例说，我们把拍“虚”了的照片，用修图软件把它变清晰，也就是“图像增强”，这就是反问题在图像处理方面的应用。再比如，高清电视运用图像处理技术把低分辨率的图像信号转变成高清图像，也要用到反问题算法。这些，都是反问题研究在成像领域的应用。

    反问题在成像领域的另一个重要应用是医学上的计算机层析成像（CT），这也是陆遥十年来的主攻方向。由数学转向医学研究，是在2005年陆遥出国攻读博士时开始的。陆遥的第二导师是从事医学影像研究的，他对积分方程在医学影像的应用很感兴趣，在他的指导下，陆遥开始专攻医学影像研究。陆遥告诉记者：“数学是医学影像领域中非常重要的工具，医学影像的很多问题都可以反问题的模型和方法来解决。”

    多年数学素养的积累，为陆遥在医学影像方面的攻关之路打下了良好的基础。算法问题，是计算机层析成像领域的核心技术。最令陆遥骄傲的，是他博士论文里提出的“基于连续物理模型的图像复原算法”，其研究成果发表在以“反问题、反演方法和数据反演计算”为主要内容的反问题领域国际权威期刊Inverse Problems上。由于他们是比较早在国际上提出这种算法的研究团队，发表的“基于连续物理模型的图像复原算法”的论文被Inverse Problems期刊选作年度推荐文章(“Inverse Problemshighlight”)，而在该期刊每年发表的几百篇文章中，只有十几篇能获此殊荣。

    研发中国自己的高端影像医疗设备

    计算科学的飞速发展和反问题研究的兴起，使更多的数学研究者有机会参与到自然科学、社会科学和工程技术等广阔的实践领域。陆遥在美国密歇根大学工作期间，开始投身针对乳腺癌检查的高端医学影像设备——乳腺层析成像设备的研发和临床应用。

    目前乳腺癌已经成为中国大城市中妇女发病率最高的癌症，并且发病率以每年3％的速率增长。陆遥介绍，现在医院里通用的乳腺癌普查设备是钼靶成像，其工作原理是利用X射线对乳房进行摄影，将具有三维结构的人体乳腺组织投影到二维平面上，在水平角度和45度角处各拍一张片子，医生通过这两张片子显示的二维影像和临床经验进行诊断，并判定病灶的位置。“钼靶成像在普查时的误诊率比较高，这是因为要通过两张二维片子来想象三维的乳腺结构，这个诊断过程本身是很难的，要求临床医生有很丰富的经验。而且，将三维结构投影到二维平面上，病灶很有可能被乳房组织覆盖，导致假阴性。同时，重叠在一起的乳房组织也可能会产生乳腺癌模拟病灶的假象，导致假阳性。”

    基于这样的现实状况，陆遥的团队与企业及医院决定进行产学研医结合的研究，研发三维乳腺层析成像技术。陆遥告诉记者，乳腺三维成像的技术难题在于，女性的乳房对放射剂量非常敏感，如果放射剂量过高，虽然能检测出病灶，但检测本身可能诱导病变。因此，研究乳腺三维成像技术的关键在于在保证影像质量的前提下把放射剂量降到最低。

    利用数学专业背景在算法上的优势，陆遥所在的团队致力于研究“有限角度的成像技术”。他介绍说，通常的分析成像是360度全方位采样，他们现在只在40—60度的有限角度进行采样，利用有限的采样数据，将三维的乳房结构重现出来。这个技术的核心仍然是算法问题，有限角度的采样导致影像的伪影现象特别重，所以要在只用到传统算法八分之一到六分之一信息量的条件下，建立精确的伪影去除算法。目前，团队已经发表了一系列论文，取得了突破性进展。

    回国后，陆遥一方面继续参与密歇根大学的乳腺层析成像技术的研发，另一方面开始和国内的一些医疗企业合作，争取能使国内自主研发制造这样的高端医疗影响设备。陆遥告诉记者，现在，国家要求县级以上医院都要装备高端医疗设备，临床上的应用需求非常大。但高端影像设备领域需要很多年的技术积累，我国在这个领域的起步很晚，一直没有很好的研究基础。“我的想法很简单，现在高端医疗设备市场基本都被国外企业占领，进口的成本很高。我很希望能做些有自主知识产权的高端医疗设备出来，填补国内市场的空白。”陆遥说。

    这项技术刚刚获得了广东省前沿与关键技术创新专项基金的支持，研究正在有条不紊地推进。“目前，我们的研究没发现什么困难，预计三年内会做出实际成果。”陆遥充满信心地说。

    好的研究者也是好老师

    “求问：中大数学专业的好老师”，在中山大学的百度贴吧里，这篇帖子的回答下面，陆遥的名字赫然在列。除了带团队搞科研，陆遥还承担着重要的教学任务——为大一新生讲授数学分析课。

    数学分析是数学专业的学生很重要的一门基础课。

    “这门课不太好上，我要花大量时间备课。”陆遥告诉记者，这门课程对学生和老师来说，都是很大的挑战。对学生来说，课程中涉及很多概念和逻辑思维的训练，这意味着学生要将思路从高中阶段的算题转换到数学逻辑的训练上来，这对刚进入大学的新生来说是很大的挑战。正因为这门课是大一基础课，所以对授课老师来说也是很大的挑战。“虽然我很熟悉这些基础知识点，但在教学实践过程中我发现，不同学生对这些知识点的接受程度差异很大，所以我备课的时候，必须要转换思维，想办法将同一个知识点从几个不同的角度去讲述，帮助更多的学生理解。”

    谈起备课与教学中的苦与乐，陆遥很兴奋，“虽然备课占去了我很大一部分时间和精力，但我教得很开心，因为这对学生来说非常重要，对我自己来说，也能从和学生的互动中激发灵感，感受到传播知识的快乐和成就感。”