Оценка параметров пассивного акустического термотомографа

• Автор: Бограчев, Константин Маркович
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 208 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Обзор литературы и постановка задачи
1.1. Тепловое акустическое излучение и акустотермография
1.2. Томография
1.3. Методы решения обратных задач
1.4. Моделирование работы пассивного акустического термотомографа
1.5. Постановка задачи
Глава 2. Оценки точности восстановления температуры в пассивной акустической термотомографии
2.1. Методика численного моделирования работы пассивного акустического термотомографа
2.2. Влияние различных факторов на точность восстановления температуры
2.3. Обсуждение
2.4. Выводы
Глава 3. Пространственная разрешающая способность пассивного акустического термотомографа
3.1. Постановка задачи
3.2. Выбор критерия пространственной разрешающей способности
3.3. Применение критерия разрешения пиков
3.4. Пространственное разрешение при латеральном расположении пиков
3.5. Пространственное разрешение при диагональном расположении пиков
3.6. Пространственное разрешение при трансверсальном расположении
пиков
3.7. Оценка предела разрешения в зависимости от расстояния источников до поверхности и других факторов
3.8. Качество восстановления температурного распределения, созданного двумя источниками тепла
3.9. Результаты оценки пространственной разрешающей способности
3.10. Обсуждение
3.11. Выводы
Глава 4. Трехмерная пассивная акустическая термотомография
Глава 5. Пассивная акустическая термотомография кисти руки человека
5.1. Экспериментальная оценка возможности восстановления профиля внутренней температуры в кисти руки человека с помощью мультиспектрального зондирования
5.2. Экспериментальная оценка возможности восстановления профиля внутренней температуры в кисти руки человека методом многолучевого сканирования
Заключение
Выводы
Литература

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы.
Разработка приборов, измеряющих физические характеристики тканей в глубине тела человека, является актуальной задачей для экспериментальной физики. Трудность этой задачи усугубляется тем, что для биомедицинских измерений желательно использовать неинвазивные и пассивные методы, т.е. позволяющие производить исследования с поверхности тела пациента, без механического внедрения в его организм и без использования каких-либо подаваемых на него излучений.
В полной мере это относится к измерению пространственного распределения глубинной температуры. Это важная характеристика состояния организма человека и животных, так как температура зависит от уровня метаболизма клеток и кровотока в организме. Контроль глубинной температуры необходим в медицине, например, для ранней диагностики различных болезней, а также для контроля за внутренней температурой при гипертермии в онкологии, при гипотермии и ультразвуковой хирургии.
Пассивные методы измерения температуры основаны на регистрации собственных тепловых излучений организма человека, т. е. измеряют предельно слабые сигналы. Известен метод измерения теплового электромагнитного излучения в СВЧ-диапазоне. Однако из-за невысокого пространственного разрешения по данным таких измерений трудно получить распределение глубинной температуры.
Новым перспективным пассивным неинвазивным методом измерения глубинной температуры объектов является пассивная акустическая термотомо-

функция, то минимизировать функционал можно на пространстве Z суммируемых с квадратом функций.
В соотношениях (1.7) и (1.8), для устойчивости алгоритма регуляризации, параметр регуляризации а необходимо согласовать с погрешностью dTA . Параметр регуляризации а должен уменьшаться по мере уменьшения погрешности dTA , причем (dTA2/ а) -> 0 [46]. При таком а приближенное решение z будет стремится к точному значению по мере уменьшения погрешности dTA [28].
Параметр а можно выбрать по априорной информации о решаемой задаче. Однако обычно для выбора параметра регуляризации а руководствуются принципом невязки, когда за приближенное решение некорректной задачи принимается экстремаль функционала Тихонова при а, выбранном по критерию [28]:
|| Az(a) — Та|| 2 “ dTA 2 (1.9)

Регуляризующий алгоритм может быть применен также в случае, когда линейный оператор А задан приближенно.
Для того, чтобы система (1.6) имела единственное решение, длина вектора Та должна быть не меньше длины вектора г.
В работах [33, 34] для решения обратной задачи акустической термотомографии используется другой метод - итерационный алгоритм алгебраической реконструктивной томографии (APT). Этот алгоритм удобен, когда массивы данных неполны, то есть число измеренных отсчетов