學校已經放了寒假，但陸遙還沒進入休假狀態。從數學領域的反問題研究到醫學領域的影像重建，從基礎的數學分析課程教學到高端醫療影像設備的研發應用，光是看著中山大學數學與計算科學院教授陸遙履歷上的各種專業術語，就讓人生出“不明覺厲”的膜拜感。儘管在這位年輕的“青年千人”看來，往返于辦公室、實驗室、教室和家之間“四點一線”的生活“緊張而平淡”，但在記者眼中，這種既能教學生又能帶隊伍、搞科研的“跨界”人生實在精彩紛呈。

　　“反問題”架起跨學科橋梁

　　陸遙的研究方向包含了數學、計算科學與醫學領域，架起他交叉學科研究的“跨界”橋梁，是數學領域的反問題研究。

　　凡是非專業出身的人，大多對“反問題”的概念十分陌生又感覺有趣。陸遙介紹，所謂“反問題”，是與“正問題”相對的概念。

　　正問題是按照自然順序來研究事物的演化過程或分佈形態，從因到果正向解決問題的過程；反問題則是根據事物的演化結果，由可觀測的現象來探求事物的內部規律或所受的外部影響，由表及裏，倒果求因的過程。“從研究角度説，相較于符合自然順序的正問題，由果循因的反問題通常都是很難推導、解決的。打個比方，曹雪芹創作《紅樓夢》，這是人所共知的，但要從現存的史料和文物‘碎片’來恢復曹雪芹的人生經歷和創作歷程，則是一件萬分艱難的事情，更何況這些‘碎片’資訊真偽交雜，且時有含混。”

　　聽起來雲山霧罩的“反問題”，其實離我們並不遙遠。陸遙告訴科技日報記者，反問題是近四十年來計算技術飛速發展背景下應運而生的交叉性學科，現在，我們的生活中隨處可見反問題研究的技術應用。陸遙舉例説，我們把拍“虛”了的照片，用修圖軟體把它變清晰，也就是“圖像增強”，這就是反問題在圖像處理方面的應用。再比如，高清電視運用圖像處理技術把低解析度的圖像信號轉變成高清圖像，也要用到反問題演算法。這些，都是反問題研究在成像領域的應用。

　　反問題在成像領域的另一個重要應用是醫學上的電腦層析成像（CT），這也是陸遙十年來的主攻方向。由數學轉向醫學研究，是在2005年陸遙出國攻讀博士時開始的。陸遙的第二導師是從事醫學影像研究的，他對積分方程在醫學影像的應用很感興趣，在他的指導下，陸遙開始專攻醫學影像研究。陸遙告訴記者：“數學是醫學影像領域中非常重要的工具，醫學影像的很多問題都可以反問題的模型和方法來解決。”

　　多年數學素養的積累，為陸遙在醫學影像方面的攻關之路打下了良好的基礎。演算法問題，是電腦層析成像領域的核心技術。最令陸遙驕傲的，是他博士論文裏提出的“基於連續物理模型的圖像復原演算法”，其研究成果發表在以“反問題、反演方法和數據反演計算”為主要內容的反問題領域國際權威期刊Inverse Problems上。由於他們是比較早在國際上提出這種演算法的研究團隊，發表的“基於連續物理模型的圖像復原演算法”的論文被Inverse Problems期刊選作年度推薦文章(“Inverse Problemshighlight”)，而在該期刊每年發表的幾百篇文章中，只有十幾篇能獲此殊榮。

　　研發中國自己的高端影像醫療設備

　　計算科學的飛速發展和反問題研究的興起，使更多的數學研究者有機會參與到自然科學、社會科學和工程技術等廣闊的實踐領域。陸遙在美國密歇根大學工作期間，開始投身針對乳腺癌檢查的高端醫學影像設備——乳腺層析成像設備的研發和臨床應用。

　　目前乳腺癌已經成為中國大城市中婦女發病率最高的癌症，並且發病率以每年3％的速率增長。陸遙介紹，現在醫院裏通用的乳腺癌普查設備是鉬靶成像，其工作原理是利用X射線對乳房進行攝影，將具有三維結構的人體乳腺組織投影到二維平面上，在水準角度和45度角處各拍一張片子，醫生通過這兩張片子顯示的二維影像和臨床經驗進行診斷，並判定病灶的位置。“鉬靶成像在普查時的誤診率比較高，這是因為要通過兩張二維片子來想像三維的乳腺結構，這個診斷過程本身是很難的，要求臨床醫生有很豐富的經驗。而且，將三維結構投影到二維平面上，病灶很有可能被乳房組織覆蓋，導致假陰性。同時，重疊在一起的乳房組織也可能會産生乳腺癌模擬病灶的假像，導致假陽性。”

　　基於這樣的現實狀況，陸遙的團隊與企業及醫院決定進行産學研醫結合的研究，研發三維乳腺層析成像技術。陸遙告訴記者，乳腺三維成像的技術難題在於，女性的乳房對放射劑量非常敏感，如果放射劑量過高，雖然能檢測出病灶，但檢測本身可能誘導病變。因此，研究乳腺三維成像技術的關鍵在於在保證影像品質的前提下把放射劑量降到最低。

　　利用數學專業背景在演算法上的優勢，陸遙所在的團隊致力於研究“有限角度的成像技術”。他介紹説，通常的分析成像是360度全方位採樣，他們現在只在40—60度的有限角度進行採樣，利用有限的採樣數據，將三維的乳房結構重現出來。這個技術的核心仍然是演算法問題，有限角度的採樣導致影像的偽影現象特別重，所以要在只用到傳統演算法八分之一到六分之一資訊量的條件下，建立精確的偽影去除演算法。目前，團隊已經發表了一系列論文，取得了突破性進展。

　　回國後，陸遙一方面繼續參與密歇根大學的乳腺層析成像技術的研發，另一方面開始和國內的一些醫療企業合作，爭取能使國內自主研發製造這樣的高端醫療影響設備。陸遙告訴記者，現在，國家要求縣級以上醫院都要裝備高端醫療設備，臨床上的應用需求非常大。但高端影像設備領域需要很多年的技術積累，我國在這個領域的起步很晚，一直沒有很好的研究基礎。“我的想法很簡單，現在高端醫療設備市場基本都被國外企業佔領，進口的成本很高。我很希望能做些有自主智慧財産權的高端醫療設備出來，填補國內市場的空白。”陸遙説。

　　這項技術剛剛獲得了廣東省前沿與關鍵技術創新專項基金的支援，研究正在有條不紊地推進。“目前，我們的研究沒發現什麼困難，預計三年內會做出實際成果。”陸遙充滿信心地説。

　　好的研究者也是好老師

　　“求問：中大數學專業的好老師”，在中山大學的百度貼吧裏，這篇帖子的回答下面，陸遙的名字赫然在列。除了帶團隊搞科研，陸遙還承擔著重要的教學任務——為大一新生講授數學分析課。

　　數學分析是數學專業的學生很重要的一門基礎課。

　　“這門課不太好上，我要花大量時間備課。”陸遙告訴記者，這門課程對學生和老師來説，都是很大的挑戰。對學生來説，課程中涉及很多概念和邏輯思維的訓練，這意味著學生要將思路從高中階段的算題轉換到數學邏輯的訓練上來，這對剛進入大學的新生來説是很大的挑戰。正因為這門課是大一基礎課，所以對授課老師來説也是很大的挑戰。“雖然我很熟悉這些基礎知識點，但在教學實踐過程中我發現，不同學生對這些知識點的接受程度差異很大，所以我備課的時候，必須要轉換思維，想辦法將同一個知識點從幾個不同的角度去講述，幫助更多的學生理解。”

　　談起備課與教學中的苦與樂，陸遙很興奮，“雖然備課佔去了我很大一部分時間和精力，但我教得很開心，因為這對學生來説非常重要，對我自己來説，也能從和學生的互動中激發靈感，感受到傳播知識的快樂和成就感。”