6 курс / Медицинская реабилитация, ЛФК, Спортивная медицина / Физиотерапия, лазерная терапия / Kharlamova_N_S_Perspektivnoe_napravlenie_fizioterapii_0

223

где (x0 , y0 ,z0 ) – координаты источника, H(u,v) – Фурье-образ функ-

ции пропускания кодирующего коллиматора, L – расстояние между детектором и кодирующим коллиматором.

Аппаратная функция показывает, какой вклад оказывает источник во внефокусной плоскости в плоскость фокуса. Чем аппаратная функция ближе к функции Дирака, тем лучше томографические свойства кодирующего коллиматора. Однако получить АФ возможно только численно. Кроме того, для ГК высоких рангов расчет аппаратной функции является ресурсоёмкой задачей, поэтому было предложено увеличение скорости расчета аппаратной функции за счет замены шестиугольной ячейки круглой. При этом полезная площадь круглого пинхола составляет 91% от общей площади шестиугольной ячейки. Такое приближение было названо круговой аппроксимацией (КА).

Оказалось, численно полученные аппаратные функции точно и с КА (рис. 2) примерно одинаковы, однако скорость расчета АФ с КА существенно увеличена.

Рис. 2 - Верхние (1), средние(2) и нижние (3) АФ для ПСГК ранга 6 рассчитанные без КА (штриховая линия) и с КА (сплошная линия)

Для характеристики томографических (фокусирующих) свойств кодирующих коллиматоров целесообразно ввести такие параметры, как глубинное разрешение z , равное ширине АФ на половине высоты

около плоскости фокуса, и максимальная амплитуда ложных пиков tz , вычисляемая как отношение максимального значения АФ в области ложных пиков к значению АФ при z 0 . Кроме того, недавно были предложены, так называемые, интегральный критерий ( I ) и нормированный интегральный критерии ( IN ), которые для прямоугольных

224

конфигураций показали некоторую корреляцию характеристик аппаратной функции и среднеквадратичного отклонения сфокусированных изображений от некоторых заданных распределений источников излучения [6].

Целесообразно ограничить исследование ГК, построенными на основе ТП, с длиной менее v 10000 . Количество таких ГК оказалось 52, при чем среди них классических ТП – 8, расширенных [7] – 44.

При расчете АФ определялся вклад в плоскость фокуса каждого из точечных источников в отдельности, расположенных в центрах условных ячеек плоскостей объекта, представляющего собой гексагональную призму ранга R , где h - высота (толщина) объекта, при следующих геометрических размерах: сторона ячейки детектора D 8 мм, сторона ячейки коллиматора d 4 мм, расстояние между коллиматором и детектором L 10 см, фокусное расстояние f 20 см. Таким образом, фокусная плоскость располагалась на расстоянии 10 см от коллиматора, и толщина h объекта не могла превышать 10 см. Заметим, что все полученные результаты справедливы и для любых других конкретных размеров - требуется только масштабный пересчёт в соответствии с основными соотношениями метода фокусных плоскостей. В таблице 1 приведены основные характеристики ИКСИ с использованием ГК, построенных на основе троичных последовательностей (ТП).

Табл. 1 Основные характеристики ИКСИ с ГК, построенных на ТП (фрагмент)

225

Данные табл. 1 показывают, что глубинное разрешение практически не зависит от среднего пропускания кодирующего коллиматора. Более "случайный" характер расположения пинхолов у коллиматоров на основе классических ТП обеспечивает более гладкую АФ в области ложных пиков.

226

Библиографический список

1.Терещенко С.А. Методы вычислительной томографии. М.: Физматлит, 2004. - 320 с.

2.Cook W.R., Finger M., Prince T.A., Stone E.C. Gamma-ray imaging with a rotating hexagonal uniformly redundant array // IEEE Tr. On Nuclear Science, 1984. V. NS-31. No. 1. P. 771-775.

3.Макуильямс Ф. Дж., Слоан Н. Дж. A.// ТИИЭР.– 1976. –.Т.64.

– N12. – С.80.

4.Gottesman S.R., Schneid E.J.// IEEE Trans. Nucl. Sci..-1986.- V.NS 33.– N1.-p.745.

5.Федоров Г.А., Терещенко С.А., Антаков М.А. Гексагональные конфигурации на основе расширенных псевдослучайных последовательностей // Аннот. докл. Научная сессия МИФИ2009 . - Москва, 2009. - Том 1. - C. 111

6.Федоров Г.А., Терещенко С.А., Антаков М.А. Оптимизация интегрально-кодовых систем измерений для планарной томографии, построенных на основе расширенных псевдослучайных последовательностей // Измерительная техника. – 2010. – №3. – С. 47-51.

7.Федоров Г.А., Терещенко С.А. Расширенные псевдослучайные последовательности и двумерные кодирующие коллиматоры на их основе // Измерительная техника, 2007. №6. C. 66; Fedorov G. A., Tereshchenko S. A. // Measurement Techniques, 2007. V. 50. № 6. P. 681.

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ КРИОХИРУРГИИ

Т.А. Жуков Научный руководитель – М.Ю. Даниченко, ведущий инженер

Научно-технический центр ОАО «Елатомский приборный завод»

Инновационные знания в различных областях фундаментальных и прикладных наук дают реальные основания для поиска и применения новых методов диагностики и лечения многих тяжелых заболеваний, особенно онкологических. Коэффициент эффективности применения новых методик диагностики и лечения в медицинской практике зависит прямо пропорционально от качественного уровня и степени точности той или другой разрабатываемой технологии.

227

Одним из новых и перспективных научных направлений в лечении ряда заболеваний, в том числе и злокачественных, являются криохирургические вмешательства. За последние годы выяснено, что природа воздействия холода двойственна: он может быть вредным и полезным одновременно. С прогрессом науки холод с успехом стали применять для лечения многих заболеваний. Однако мы многому перестали удивляться, и успехи в этой области также не поражают наше воображение, хотя они и довольно значительны

[1].

Современная криохирургия как научное и практическое направление в мировой и европейской медицине базируется на многолетних теоретических и экспериментальных исследованиях в основном таких наук, как криобиология, биофизика, математика и биохимия. Криохирургия наряду с криогенной консервацией живых биологических объектов является одной из важных составных современной и будущей криомедицины.

Криохирургия – характеризуется локальным применением сверхнизких температур. В результате воздействия последних в замороженной биологической ткани или органе наступает их частичная, или полная деструкция, происходят авитальные и необратимые физико-биохимические процессы, так называемая локальная криодеструкция [2].

В криохирургии применяют криоинструменты разных форм и размеров в зависимости от назначения. В качестве хладоносителя используется в основном жидкий азот и окись азота. Продолжительность криовоздействия должна устанавливаться исходя из величины мощности охлаждения применяемого инструмента в контакте с биотканью и задаваемого размера зоны криодеструкции ткани [3].

Основные преимущества криохирургии:

минимально инвазивное вмешательство в организме больного;

максимально щадящее оперативное вмешательство;

незначительная операционная травма;

сокращение времени проведения операции и наркоза;

снижение количества хирургических осложнений;

"безкровное" оперативное вмешательство – как правило, без кровотечения;

стимуляция и усиление местного и системного иммунитета организма больного;

благоприятный косметический эффект – отсутствие образования рубцов;

228

снижение болевого синдрома при паллиативном лечении раковых больных;

сокращение пребывания больного в стационаре [1].

Витоге, криовоздействие на биоткань – самый щадящий метод лечения патологических образований и оказывает благоприятное влияние на организм в целом. Обладает иммуностимулирующим действием. Это позволяет специалистам рекомендовать использование криометодов в амбулаторных условиях. Однако широкое внедрение в практику пока тормозится отсутствием научно обоснованной базы. [3].

Чтобы успешно применять криохирургию, необходимо точно представлять: в чем заключается главный механизм разрушения клеток и как прогнозировать глубину зоны криодеструкции клеток при замораживании задаваемого объема ткани.

Необходимым условием прогнозирования криовоздействия является применение простых, но надежных расчетных схем. По таким схемам можно легко составить алгоритм решения задачи теплопроводности, что позволит просчитать ряд типичных случаев замораживания, определить частные и общие закономерности процесса с достаточной точностью и наметить дальнейшие пути исследования. Применение просчитанных вариантов замораживания заключается в составлении серии номограмм, крайне необходимых для использования в практической медицине. Таким образом, методы математического моделирования, при правильном учете физических особенностей процесса, дают возможность не только сократить время эксперимента, но

иполучить большой объем информации, качественно оценить теоретические предпосылки процесса и роль его факторов, а также исследовать основные закономерности динамики развития зоны замораживания различных биотканей в зависимости от их физических свойств. Кроме того, математическое моделирование позволяет не только качественно, но и количественно решать вопросы оптимизации и планирования эксперимента, а также выработать научно обоснованный подход к управлению процессом замораживания предсказанию возможных результатов криовоздействия.

Библиографический список

1.Современная криохирургия и криогенная технология http://www.medicine-service.de/clinics/crio.html, 10.03.2012 г.

2.Современная криомедицина http://www.medlincs.ru/article.php?sid=37338, 10.03.2012 г.

229

3.Будрик В.В. Физические основы криометодов в медицине. М.:

Лика, 2007. 136 с.

АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ИСТОЧНИКА ИЗЛУЧЕНИЙ

В.А. Ревуцкий Научный руководитель – Кириллов С.Н., д-р техн. наук, профессор

Рязанский государственный радиотехнический университет

Внастоящее время электромагнитная обстановка в условиях города характеризуется большой загрязненностью радио-эфира. Такое положение обусловлено, в том числе наличием несанкционированных источников (НИ) электромагнитных излучений, способных не только создавать помехи зарегистрированным радиосредствам, но и вносить негативное изменение в локальную электромагнитную экологию близ этого НИ [1].

Взадачи официальных организаций по контролю за радиоэфиром входят, в том числе обнаружение, классификация и поиск НИ.

Сучетом особенностей распространения радиоволн в условиях городской постройки [1, 2], однозначно определить положение НИ с использованием узконаправленного пассивного радиолокатора невозможно, в виду большого числа переотражений. При этом использование мобильных комплексов обнаружения НИ может быть более эффективным, если заранее известно принадлежит ли НИ классу устройств, использующих один из известных стандартов связи (СС). Т.о. актуальна задача классификации НИ в смысле соответствия одному из известных СС в целях упрощения процедуры поиска расположения НИ.

Задача определения вида СС включает в себя устранение неопределенности о таких его элементах, как: вид и параметры модуляции, вид расширяющих спектр последовательностей, схема перемежения, характеристики помехоустойчивого кода (ПК), вид и положение синхросигналов, для различных элементов стандарта [3, 4].

Так, одной из неизвестных составляющих СС могут быть тип и параметры системы помехоустойчивого кодирования, подлежащего классификации. Под классификацией ПК при этом понимается определение его типа, оценка параметров и порождающего элемента (ПЭ).

230

Таким образом, осуществить непосредственно классификацию ПК можно только после выполнения таких процедур как: демодуляция, сужение спектра, определение вида и положения, синхрослов кодовой синхронизации, деперемежение.

Предлагаемый алгоритм классификации осуществляет обнаружение сверточного ПК в анализируемой двоичной последовательности (АДП) и, если код обнаружен, выполняет необходимые процедуры по оценке характеристик кодера.

Общая структура алгоритма включает процедуры, выполнение которых соответствует устранения неопределенности о компонентах используемого СС, входящих в состав системы помехоустойчивого кодирования (рис. 1).

Рис. 1 – Алгоритм обнаружения, оценки параметров и ПЭ для сверточных ПК

1) Процедура распознавания типа ПК, основанная на статистических различиях последовательностей сверточных и блочных ПК [4…6], выполняет оценку критерия статистической зависимости между сегментами АДП, по алгоритму, показанному на рис. 2.

231

Рис. 2 – Алгоритм распознавания типа ПК

В данной схеме W(Ni ,Nj ,s,I,nгип.i ,Xi ) – закона распределения вероятности совместного появления в АДП сегментов определенного

сегментов АДП, определяемая из гипотетических параметров nгип ,mгип сверточного ПК.

2) Процедура оценки параметров m и n сверточного ПК основана на эффектах насыщения критерия K1 и минимального расстояния Хемминга d в выделяемом пространстве кодовых слов {Rmax} с

увеличением H . Так применяются два подхода:

232

анализ поведения зависимости значения критерия K1 от ин-

тервала между сегментами АДП при фиксированном nгип ;

анализ зависимости среднего минимального расстояния Хем-

минга – dmin,ср. в {Rmax} от mгип при фиксированном nгип . Экспериментально доказано, что использование каждого из

приведенных подходов позволяет сузить первичный список гипотетических параметров сверточного ПК

A0 {mгип1,nгип1,kгип1;...;mгип l ,nгипl ,kгип l} A1

{mгип1,nгип1,kгип1;...;mгип l ,nгип l ,kгип l }.

3)Процедура оценки достоверности элементов из множества гипотетических параметров и определения ПЭ основана на проведении декодирования АДП по стандартным схемам, соответствующих пара-

метрам из множества A1 . При этом качество декодирования определя-

ется как относительное число ошибок Kош в сумме АДП - C(t) и по-

i 1

Проведены эксперименты по проверке надежности алгоритма классификации, реализующего рассмотренные процедуры оценки характеристик сверточных кодеров.

Так предложенный алгоритм классификации ПК позволяет обнаружить сверточный код, оценить его параметры и определить вид ПЭ с общей вероятностью ошибки классификации Pош.кл 0.11 при

вероятность битовой ошибки в АДП Pош.б 10 5 .

Библиографический список

1.Быховский М.А., Управление радиочастотным спектром и электромагнитная совместимость радиосистем. – М.: Экот-

рендз, 2006. – 377 с.

2.Э. Хибер, Электромагнитная совместимость, Пер. с англ. – М. Энергоатомиздат, 1995. – 297 с.

3.Proximity-1 Space Link Protocol, Blue Book. 2003. Электронный

4.Скляр Б. Цифровая связь, Пер. с англ. – М. : Издательский дом

“Вильямс”, 2003. – 1104 с