Трансмиссионная рентгеновская компьютерная томография в исследовании состава и структуры биоминералов

• Автор: Нагибина, Наталья Александровна
• Шифр специальности: 01.04.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 188 с. : ил.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ЛИТЕРАТУРНЫХ

ИСТОЧНИКОВ
1 Л. Выводы

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ СКАНИРОВАНИЯ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ В ТРАНСМИССИОННОЙ

РЕНТГЕНОВСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ

2Л. Схемы сканирования

2.2. Моделирование сканирования

2.3. Алгоритм свертки и обратной проекции

2.4. Особенности реализации алгоритма свертки и обратной проекции

2.4.1. Влияние выбора фильтрующей функции на точность восстановления изображения

2.4.2. Реализация свертки в алгоритме свертки и обратной проекции

2.5. Моделирование отказа датчика
2.5.1. Экспериментальная часть
2.5.2. Теоретическая часть
2.6. Обсуждение результатов
2.7. Выводы
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ БИОМИНЕРАЛОВ
3.1. Трансмиссионная рентгеновская компьютерная томография
3.1.1. Обоснование методики
3.1.2. Методика РКТ-исследований
3.1.3. Влияние немоноэнергетичности рентгеновского излучения на томографическую плотность
3.2. Рентгенофлуоресцентный анализ
3.2.1. Основной принцип рентгенофлуоресцентного анализа
3.2.2. Аппаратурное обеспечение РФА
3.2.3. Метод внешнего стандарта
3.2.4. Подготовка образцов к РФА
3.2.4.1. Приготовление эталонов
3.2.4.2. Построение градуировочных графиков и их анализ
3.2.4.3. Подготовка образцов биоминералов
3.2.5. Определение содержания элементов в образце
3.3. Рентгеновский микроанализ и растровая электронная микроскопия
3.3.1. Количественный микроанализ
3.3.2. Спектрометр РСМА с дисперсией по энергии
3.3.3. Проведение анализа
3.3.3.1. Приготовление образцов биоминералов для количественного анализа и используемые эталоны
3.3.3.2. Определении концентрации химических элементов в образцах
3.3.4. Растровая электронная микроскопия: характеристика и подготовка образцов для исследования
3.4. Качественный рентгенофазовый анализ биоминералов
3.4.1. Геометрия съемки дифрактограмм и чувствительность анализа
3.4.2. Приготовление препарата
3.4.3. Методика идентификации кристаллических фаз
3.5. Выводы
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ БИОМИНЕРАЛОВ
4.1. Результаты томографических исследований
4.2. Результаты структурных исследований биоминералов
4.3. Физическое обоснование зависимости ЛКО биоминералов от их состава и структуры
4.3.1. Случай немоноэнергетического излучения
4.3.2. Случай моноэнергетического излучения
4.3.2.1. Метод двух точек
4.3.2.1.1. Оптимизация измерения ЛКО при наличии фона
4.3.2.2. Метод «спутника»
4.3.2.3. Обсуждение результатов
4.4. Выводы
ГЛАВА 5. КЛАССИФИКАЦИЯ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ БИОМИНЕРАЛОВ ПО ТОМОГРАФИЧЕСКИМ И РЕНТГЕНОСТРУКТУРНЫМ ПРИЗНАКАМ. УСТОЙЧИВОСТЬ КЛАССИФИКАЦИИ
5.1. Методика кластерного анализа
5.2. Кластерный анализ по структурным признакам
5.3. Кластерный анализ по томографическим признакам
5.4. Сопоставление результатов классификации по структурным и томографическим признакам
5.5. Оптимизация классификации
5.6. Методика дискриминантного анализа
5.7. Дискриминантный анализ по томографическим признакам
5.8. Устойчивость классификации
5.8.1. Устойчивость классификации по структурным признакам
5.8.2. Устойчивость классификации по томографическим признакам
5.9. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
2. Предложен способ тестирования разработанного пакета программ путем моделирования отказа группы датчиков томографа.
3. Построена математическая модель отказа группы датчиков томографа для однородного объекта сканирования на основе различных способов задания функции gO), моделирующей ситуацию отказа датчиков. При моделировании отказа группы датчиков томографа получено хорошее визуальное соответствие компьютерного и томографического изображений. В рамках предложенной математической модели так же удалось повторить характерные черты томографического изображения с неисправной группой датчиков. Количественный анализ, проведенный с помощью коэффициента корреляции, показал, что соответствие томографического эксперимента и компьютерной модели составляет 60%, а максимальная корреляция (~90%) достигается между результатами томографического эксперимента по отказу датчиков и математической моделью с симметричной кусочно-линейной функцией g(s)