Многоспектральные методы и алгоритмы визуализации и диагностики подкожных образований для оптико-электронной дерматологической системы

• Автор: Аль Мас Гамиль Фатех Али
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 166 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. Анализ методов и алгоритмов формирования и улучшения изображений, сформированных через рассеивающие среды

1.1 Структура и оптические свойства биологических тканей

1.2 Анализ моделей и способов моделирования процессов прохождения светового излучения через кожу

1.2.1 Геометрические модели

1.2.2 Математические модели

1.3 Обзор существующих методов и алгоритмов улучшения изображений, искаженных рассеивающими средами
1.4. Технологии высококонтрастного узкополосного многоспектрального формирования изображения кожи и подкожных слоев

1.5. Постановка задачи исследования

Выводы
Глава 2. Разработка методов и алгоритмов для многоспектральной оптико-электронной дерматологической системы
2.1 Модель влияния кожи на изображение подкожных образований, полученное многоспектральной оптико-электронной дерматологической системой на основе матрицы ФПЗС
2.2 Обобщенное описание многоспектрального метода восстановления изображений подкожного слоя
2.3 Многоспектральный метод восстановления изображений подкожного слоя с адаптивным выбором длин волн и алгоритм его реализации
2.4 Многоспектральный метод и алгоритм восстановления изображений подкожных образований с использованием функции расстройки и алгоритм его реализации

2.5 Разработка способа визуализации и дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных беспигментных новообразований кожи или подкожных образований
2.5.1 Выбор критерия диагностики доброкачественных и злокачественных беспигментных новообразований кожи или подкожных образований
2.5.2 Способ визуализации и дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных беспигментных новообразований
кожи или подкожных образований
Выводы
Глава 3. Разработка адаптивной многоспектральной оптико-электронной дерматологической системы
3.1 Возможности применения современной элементной базы
3.1.1 Фоточувствительные приборы с зарядовой связью
3.1.2 Волоконно-оптические элементы
3.2 Адаптивная многоспектральная оптико-электронная
дерматологическая система
3.3 Реализация фильтра пространственных частот на базе волоконно-
оптической системы формирования изображения
Выводы
Глава 4. Моделирование и экспериментальная оценка эффективности разработанных методов
4.1 Анализ экспериментальных результатов фиксирования обратно отраженных сигналов от двухслойной биологической структуры
4.2 Оценка адекватности принятой модели отраженного сигнала
4.3 Моделирование обработки с применением многоспектрального метода
на основе численного решения

4.4 Моделирование обработки с применением многоспектрального метода
на основе функции расстройки
4.5 Полунатурное моделирование многоспектрального метода
4.6 Моделирование многоспектрального способа визуализации и
диагностики недоброкачественных опухолей
ВЫВОДЫ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Справка о внедрении
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акт о внедрении результатов диссертационных исследований

свободы, передающего зеркала, либо применением гибких зеркал. Однако это негативно сказывается на массо-габаритных показателях.
Большинство ОЭП имеют в своем составе оптические и пространственные фильтры, обеспечивающие их помехозащищенность. Параметры этих фильтров выбираются при конструировании на основе априорных данных о пространственно-частотных и спектральных характеристиках наблюдаемого объекта и помех, на фоне которых он может находиться. Однако, как пространственно-частотные, так и спектральные характеристики излучения помех и самого объекта носят индивидуальный характер и могут быть априорно неизвестны.
Существуют адаптивные оптические системы, предназначенные для устранения размытия изображения удаленного точечного объекта, вызванного влиянием турбулентности атмосферы. Это, по сути дела, системы с автоматической фокусировкой. Мерой качества адаптации в таких системах может служить значение интеграла:
I = 11 Е(х, у) ■ А(х, у)скс1у

где Е{х,у) - распределение освещенности, создаваемой источником в плоскости изображения;
А(х,у)- пропускание маски (растра анализатора);
хиу- линейные координаты.
Максимизация величины / является основной задачей адаптивной системы. Схема одной из таких систем представлена на рисунке 1.14 [90]. Излучение, идущее от наблюдаемого источника, собирается объективом 1 и с помощью зеркал 2,3и 4 направляется на фотоприемники 5,6 и 7. При отсутствии искажений изображение источника строится в плоскости наилучшего изображения. При этом значение / максимально, чему соответствует максимум сигнала, снимаемого с усилителей 8, 11 и 12. При размытии изображения блок управления 13 управляет