Реконструкция пространственных распределений оптических параметров молочной железы методом средних траекторий фотонов

• Автор: Коновалов, Александр Борисович
• Шифр специальности: 03.01.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 196 с. : ил.

Оглавление

Введение
Глава 1. Основы диффузионной оптической маммотомографки. Введение в
метод средних траекторий фотонов
1.1. Современное состояние и перспективы развития методов маммографии
1.1.1. Значение маммографии как метода диагностики рака молочной железы
1.1.2. Основы анатомии, физиологии и патологии молочной железы
1.1.3. Обзор современных методов маммографии
1.1.4. Основные пути повышения клинической эффективности методов
маммографии
1.2. Основы оптики тканей молочной железы
1.3. Развитие методов измерения и визуализации оптических параметров
1.4. Основные принципы и современное состояние диффузионной оптической
маммотомографии
1.4.1. Задачи разработки и принцип действия диффузионного оптического
маммотомографа
1.4.2 Аппаратура импульсной ДОТ
1.4.3 Методы реконструкции диффузионных томограмм
1.5. Введение в метод средних траекторий фотонов
1.6. Выводы главы I
Глава 2. Оптические свойства и модели тканей молочной железы
Моделирование измерительных данных в ИДОМ
2.1. Анализ оптических свойств тканей молочной железы. Выбор значений
оптических параметров для моделирования
2.2. Выбор геометрий и моделирование пространственной структуры молочной
железы
2.2.1. Анализ основных геометрий диффузионной маммотомографии
2.2.2. Моделирование пространственной структуры случайно-неоднородного
компонента
2.2.3. Выбор геометрий и пространственных моделей молочной железы для
исследований
2.3. Теоретические модели распространения импульсного оптического излучения
в мутных средах
2.3.1. Нестационарное уравнение переноса излучения и его диффузионное
приближение
2.3.2. Начальные и граничные условия для уравнения диффузии
2.3.3. Аналитические решения однородного уравнения диффузии с мгновенным
точечным источником
2.3.4. Обзор методов численного моделирования распространения оптического
излучения в мутных средах
2.4. Моделирование измерительных данных в МДОМ
2.4.1. Типы измерительных данных в импульсной ДОТ

2.4.2. Особенности расчетов с использованием приложения MATLAB PDE Toolbox
2.4.3. Моделирование шума измерительных данных. Примеры моделирования для выбранных геометрий ИДОМ
2.5. Выводы главы
Глава 3. Теоретические основы метода СТФ
3.1. Вероятностная модель миграции фотонов: основы и краткий экскурс в историю
3.2. Вывод фундаментального уравнения метода СТФ для случая импульсного способа регистрации сигнала
3.3. Методы расчета статистических характеристик распределений фотонов
3.3.1. Численный подход к расчету статистических характеристик: сравнение двух граничных условий
3.3.2. Пример аналитического расчета статистических характеристик для случая полубсскопсчной среды
3.3.3. Построение СТФ для геометрии плоского слоя методом центральносимметричного отображения
3.3.4. Кусочно-линейная аппроксимация СТФ и относительных средних скоростей фотонов
3.4. О возможности раздельной реконструкции пространственных распределений поглощающих и рассеивающих неоднородностей
3.5. Выводы главы
Глава 4. Реконструкция и реставрация диффузионных маммотомограмм
4.1. Алгебраический подход к обращению фундаментального уравнения метода СТФ
4.1.1. Построение обобщенной дискретной модели
4.1.2. Обзор алгоритмов решения систем линейных алгебраических уравнений. Примеры 2D реконструкции для круговой геометрии
4.1.3. Пример модификации алгебраического подхода для случая прямоугольной геометрии
4.1.4. Метод послойной реконструкции 3D изображений в случае конусной геометрии
4.2. Интегральный подход к обращению фундаментального уравнения метода СТФ
4.2.1. Особенности реализации интегрального подхода в ИДОМ
4.2.2. Преобразование веерных время-разрешеиных оптических проекций в параллельные
4.2.3. Алгоритм обратного проецирования и методы фильтрации время-разрешенных оптических проекций
4.2.4. Примеры реконструкции 2D и 3D томограмм
4.3. Реставрация восстановленных диффузионных томограмм
4.3.1. Обоснование необходимости пространственно-вариантного подхода к реставрации диффузионных томограмм
4.3.2. Описание пространственно-вариантной модели размытия изображений

4.3.3. Алгоритмы реставрации и проблемы регуляризации
4.3.4. Результаты реставрации диффузионных томограмм для случаев круговой и прямоугольной геометрий
4.4. Методы анализа точности воспроизведения структур в ИДОМ. Оценка пространственного разрешения метода СТФ
4.5. Выводы главы
Заключение
Список литературы
Приложение 1. Системы классификации рака молочной железы
Приложение 2. Вывод аналитических соотношений для статистических характеристик распределений фотонов в полубесконечной среде
Приложение 3. Некоторые алгоритмы решения систем линейных алгебраических уравнений

ограничивающих предположениях [248]: распределение света в образце не зависит от времени, оптические параметры однородно распределены в объеме образца, образец представляет собой бесконечный плоскопараллсльный слой конечной толщины, внутреннее отражение на границах подчиняется закону Френеля, свет не поляризован. Нестрогое удовлетворение тем или иным требованиям неизбежно ведет к потере точности измерения оптических параметров. Учитывать реальную геометрию, неоднородность ткани, характеристики пучка света (диаметр, угловое распределение, угол падения и нр.) можно только при использовании метода Монте Карло. Этот метод базируется на вероятностной интерпретации процесса миграции фотонов в рассеивающей среде. Краткое описание метода дано в обзоре подраздела 2.3.4. Следует отметить, что инверсный метод Монте Карло может применяться не только при исследованиях образцов in vitro, но и для обработки in vivo измерений, не использующих интегрирующих сфер [261]. К недостаткам метода следует отнести его значительные временные затраты.
Теоретические исследования 70-х - 90-х годов (создание моделей мшрацин фотонов, открытие волн диффузионной плотности, развитие теории динамического светорассеяния и т. д.), приведшие к более глубокому пониманию процесса распространения света в мутных средах, прогресс лазерной техники и волоконной оптики, а также разработка время-разрешенных способов облучения ткани и регистрации данных способствовали интенсивному развитию методов in vivo измерений, основанных на регистрации диффузно рассеянного света. К таким методам, прежде всего, следует отнести пульс-окашетрию (pulse oximetry) [262-264], диффузионно-волновую спектроскопию (diffusing-wavc spectroscopy) [265-267] и спектроскопию ближнего ИК диапазона (near-inlrared spectroscopy или diffuse optical spectroscopy) [21, 236, 239, 268, 269]. Пульс-оксиметрия основана на измерениях интенсивности прошедшего сквозь ткань излучения, синхронных во времени с сердечными сокращениями. После каждого сокращения артерии расширяются, увеличивая относительный объем крови в ткани, а, следовательно, значение коэффициента поглощения. Фиксируя разницу между максимумом и минимумом поглощения, можно косвенно определить степень оксигснации артериальной крови. В основе диффузионно-волновой спектроскопии лежат измерения временных корреляций пространственно-временных флуктуаций световых нолей в мутной среде. Метод позволяет количественно характеризовать движение рассеивающих частиц в тканях и, следовательно, может использоваться для определения скорости кровотока [270, 271]. В работах [271-273] показано, что диффузионное распространение временных корреляций в случайно-неоднородной среде, состоящей из разных пространственно разделенных рассеивающих областей, чувствительно к динамике движения рассеивателей в этих областях. Принципиально это даст возможность использовать позиционно-зависимые измерения временной автокорреляционной функции поля для томографической реконструкции изображений динамических неоднородностей среды. Такой подход, известный в литературе как диффузионная оптическая корреляционная томография (diffuse optical correlation tomography) [3, 274], спекл-корреляциоиная оптическая томография (specklc-correlalion optical tomography) [51] или диффузионная оптическая томография динамических неоднородностей [77] имеет несомненные перспективы и интенсивно развивается в настоящее время.