WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Применение просветляющей жидкости позволяет детектировать заднюю границу образца, а бензиловый спирт обеспечивает наивысшую контрастность изображения задней границы при всех рассмотренных условиях.

Эксперимент Моделирование 100 3200 200 300 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 200 2 300 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 2900 200 300 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 4 300 100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Рис. 6. Экспериментальные и модельные ОКТ-изображения образцов бумаги (1 - без применения просветляющей жидкости, 2 – с применением бензилового спирта, 3 – с применением 1-пентанола, 4 – с применением изопропанола) для = 910 нм, lcoh = 10 мкм.

Шкалы по осям абсцисс и ординат приведены в мкм.

В Заключении сформулированы основные результаты и выводы, полученные в ходе выполнения диссертационной работы:

1. Разработан метод расчета распространения света в сильнорассеивающих средах на основе алгоритма Монте-Карло для моделирования сигналов ряда методов лазерной диагностики рассеивающих сред. Моделирование сигнала ОКТ основано на расчете интерференционного сигнала, образующегося в результате оптического смешения волн, пришедших из предметного и опорного плеч ОКТ. Разработанный метод позволяет также одновременно моделировать сигналы, получаемые при применении некогерентных методик: гониофотометрии, спектрофотометрии, пространственно разрешенной рефлектометрии и время разрешенной фотометрии. Полученные с его помощью модельные сигналы качественно согласуются с доступными экспериментальными данными.

2. Установлено, что фазовая функция, рассчитанная для сфероида с соотношением полуосей 0.25 в приближении геометрической оптики с учетом дифракции Фраунгофера, дает наилучшее совпадение рассчитанной методом Монте-Карло индикатрисы рассеяния света длиной 514 нм от слоя среды, моделирующей суспензию эритроцитов, толщиной 0.1 мм с доступными экспериментальными данными. Для длины волны нм такой функцией является фазовая функция сфероида с соотношением полуосей 0.25, рассчитанная с помощью гибридной аппроксимации.

3. Показано, что решение уравнения переноса излучения в малоугловом приближении для расчета парциальных индикатрис рассеяния вперед в интервале углов от 0 до 200 слоев рассеивающих сред с оптической толщиной до = 2.2 при значении фактора анизотропии не менее g = 0.для первых шести кратностей рассеяния дает хорошее совпадение с результатами Монте-Карло моделирования.

4. Показано, что пространственно разрешенная рефлектометрия является более чувствительной методикой, чем гониофотометрия, спектрофотометрия, времяпролетная фотометрия и оптическая когерентная томография, к изменению коэффициента поглощения отдельных слоев многослойной рассеивающей среды, соответствующему изменению уровня оксигенации крови в кровенаполненных слоях кожи человека.

5. Установлено, что при формировании ОКТ-сигналов для многослойных сред с плоской геометрией слоев и высокой анизотропией рассеяния на зависимостях количества детектируемых фотонов от числа испытанных актов рассеяния могут наблюдаться максимумы, обусловленные отражением от границ слоев, положение которых определяется k выражением: Ni = 2 li (µs + µa )i, k = 1,2,....,n, где n – количество слоев, li i=толщина i-того слоя.

6. Сравнение экспериментальных результатов с результатами моделирования показывает, что модельные ОКТ-сигналы для слоя суспензии эритроцитов, в котором имеет место агрегация и седиментация, хорошо согласуются с экспериментальными данными при учете агрегации, седиментации и наличия градиентного распределения концентрации на образующейся в процессе седиментации границе плазма-суспензия эритроцитов, что позволяет судить о наличии этих явлений в слое при его исследовании in vitro.

7. Путем анализа соотношения различных фракций фотонов в сигнале ОКТ было показано, что максимальная оптическая глубина зондирования, определяемая как оптическая глубина, начиная с которой в сигнале преобладает многократное рассеяние, для сред, моделирующих суспензию эритроцитов с гематокритом 35% и 2%-ный раствор интралипида, составляет соответственно 0.3 и 0.2 мм. Для среды, моделирующей многослойную структуру кожи, эта величина составляет около 0.5 мм.

8. Моделирование ОКТ-изображений образцов бумаги при применении различных просветляющих жидкостей и сопоставление результатов моделирования с результатами эксперимента показало, что наилучшая визуализация задней границы бумаги обеспечивается при применении бензилового спирта, показатель преломления которого наиболее близок к показателю преломления волокон целлюлозы (n = 1.54). Вариация параметров моделируемой ОКТ-установки показала, что увеличение угла приема и длины когерентности ведут к уменьшению контрастности изображения задней границы образца.

Основное содержание диссертационной работы отражено в следующих публикациях:

1. М.Ю. Кириллин, И.В. Меглинский, А.В. Приезжев, «Влияние кратностей рассеяния на формирование сигнала в оптической низко-когерентной томографии сильно рассеивающих сред», Квантовая электроника, 36 (3), 247-252 (2006).

2. М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, Ю.Хаст, Р.Мюллюля, «Оптическое просветление бумаги в оптической когерентной томографии: Монте-Карло моделирование», Квантовая электроника, 36 (2), 174-180 (2006).

3. M Yu Kirillin, A V Priezzhev, V V Tuchin, R K Wang, and R Myllyla, “Effect of red blood cell aggregation and sedimentation on optical coherence tomography signals from blood samples”, J. Phys. D: Appl. Phys. 38, 2582-(2005).

4. А.В. Быков, М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Восстановление профиля скоростей потока суспензии, погруженного в светорассеивающую среду, по сигналу оптического когерентного доплеровского томографа (МонтеКарло моделирование)», Квантовая электроника, 35 (11), 1079-(2005).

5. А.В. Быков, М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Монте-Карло моделирование сигнала оптического когерентного доплеровского томографа: влияние концентрации частиц в потоке на восстановленный профиль скоростей», Квантовая электроника, 35 (2), 135-139 (2005).

6. М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Монте-Карло моделирование распространения лазерного пучка в плоском слое суспензии эритроцитов.

Сравнение вкладов различных кратностей рассеяния в угловое распределение света», Квантовая электроника, 32 (10), 883-887 (2002).

7. M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, J. Hast, and R. Myllyl, “Sensitivity of different light scattering techniques to variations of optical parameters of a blood layer in vitro studied by Monte Carlo simulations”, Proc. SPIE, 6094, 131-137 (2006).

8. A.V. Bykov, M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, and R.A. Myllyla, «Effect of multiple scattering on the accuracy of velocity profile reconstruction from the Monte Carlo simulated OCDT signal in a model of biological tissues”, Proc.

SPIE, 6094, 41-47 (2006).

9. M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev and R. Myllyl, “Analysis of different scattering orders contribution to the OCT signal from blood by means of Monte Carlo simulations”, Proc. SPIE, 5861, p. 225-231 (2005).

10. A.P. Popov, M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, J. Lademann, J. Hast, and R.

Myllyl, “Optical Sensing of titanium dioxide nanoparticles within horny layer of human skin and their protecting effect against solar UV radiation” Proc.

SPIE, 5702, 113-122 (2005).

11. M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, V.V. Tuchin, R. Wang and R. Myllyl, “OCT assessment of aggregation and sedimentation in concentrated RBC suspension:

comparison of experimental and Monte Carlo simulated data”, Proc. SPIE, 5696, 41-48 (2005) 12. A.V. Bykov, M.Yu. Kirillin, and A.V. Priezzhev, “Monte-Carlo simulation of OCT and OCDT signals from model biological tissues”, The International Topical Meeting on Optical Sensing and Artificial Vision (St.Petersburg, Russia, 2004) Proceedings, 233-240 (2005).

13. M. Fedoseeva, M. Kirillin, A.V. Priezzhev and R. Myllyl, “Contribution of multiple scattering to the OCT signal from samples of different biological tissues”, Proc. SPIE, 5771, 283-290 (2005).

14. A.V. Bykov, M.Yu. Kirillin, and A.V. Priezzhev, “Effect of concentration of scattering particles on the velocity profiles reconstructed from OCDT signals:

Monte-Carlo simulation”, Proc. SPIE, 5771, 237-243 (2005).

15. M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, V.V. Tuchin, and R. Myllyl, “Monte Carlo simulation of OCT signals from aggregating and sedimentating RBC suspension”, Proc. SPIE, 5771, 276-282 (2005).

16. R. Myllyl, M. Kirillin, J. Hast, and A.V. Priezzhev, “Monte Carlo simulation of an optical coherence tomography signal”, 5946, 59461 (2005).

17. M. Kirillin, A.V. Priezzhev, M. Kinnunen, E. Alarousu, Z. Zhao, J. Hast, and R.

Myllyl, “Glucose sensing in aqueous IntralipidTM suspension with an optical coherence tomography system: experiment and Monte Carlo simulation”, Proc.

SPIE, 5325, 164-173 (2004).

18. M.Yu. Kirillin A.V. Priezzhev, J. Hast, and R. Myllyla, “Monte Carlo simulation of low-coherent light transport in highly scattering media: application to OCT diagnostics of blood and skin”, Proc. SPIE, 5474, 192-199 (2003).

19. E. Alarousu, J. Hast, M. Kinnunen, M. Kirillin, R. Myllyl, J. Pluciski, A.

Popov, A.V. Priezzhev, T. Prikri, J. Saarela, and Z. Zhao, “Noninvasive glucose sensing in scattering media using OCT, PAS and TOF techniques”, Proc. SPIE, 5474, 33-41 (2003).

20. A.V. Priezzhev, M.Yu. Kirillin, and V.V. Lopatin, “Light propagation in nonaggregating RBC suspension: Monte Carlo simulation and comparison with experiment”, Proc. SPIE, 5068, 317-325 (2002).

21. A.V. Priezzhev, M.Yu. Kirillin, and V.V. Lopatin, “Effect of model parameters on Monte-Carlo simulated light scattering indicatrice of RBC suspension layer at physiological hematocrit”, Proc. SPIE, 4624, 165-172 (2002).

Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»