Распространение света в сильнорассеивающих средах и формирование сигналов в системах лазерной диагностики (1104629), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Разработанный метод позволяет такжеодновременно моделировать сигналы, получаемые при применениинекогерентныхметодик:гониофотометрии,спектрофотометрии,пространственно разрешенной рефлектометрии и время разрешеннойфотометрии. Полученные с его помощью модельные сигналы качественносогласуются с доступными экспериментальными данными.2.Установлено, что фазовая функция, рассчитанная для сфероида ссоотношением полуосей 0.25 в приближении геометрической оптики сучетом дифракции Фраунгофера, дает наилучшее совпадениерассчитанной методом Монте-Карло индикатрисы рассеяния света длиной514 нм от слоя среды, моделирующей суспензию эритроцитов, толщиной0.1 мм с доступными экспериментальными данными. Для длины волны 633нм такой функцией является фазовая функция сфероида с соотношениемполуосей 0.25, рассчитанная с помощью гибридной аппроксимации.3.Показано, что решение уравнения переноса излучения в малоугловомприближении для расчета парциальных индикатрис рассеяния вперед винтервале углов от 0 до 200 слоев рассеивающих сред с оптическойтолщиной до τ = 2.2 при значении фактора анизотропии не менее g = 0.972для первых шести кратностей рассеяния дает хорошее совпадение срезультатами Монте-Карло моделирования.4.Показано, что пространственно разрешенная рефлектометрия являетсяболеечувствительнойметодикой,чемгониофотометрия,спектрофотометрия,времяпролетнаяфотометрияиоптическаякогерентная томография, к изменению коэффициента поглощенияотдельных слоев многослойной рассеивающей среды, соответствующемуизменению уровня оксигенации крови в кровенаполненных слоях кожичеловека.5.Установлено, что при формировании ОКТ-сигналов для многослойныхсред с плоской геометрией слоев и высокой анизотропией рассеяния назависимостях количества детектируемых фотонов от числа испытанныхактов рассеяния могут наблюдаться максимумы, обусловленныеотражением от границ слоев, положение которых определяетсяkвыражением: Ni = 2 ! li ( µ s + µ a ) i , k = 1,2,....,n, где n – количество слоев, lii =1толщина i-того слоя.6.Сравнение экспериментальных результатов с результатами моделированияпоказывает, что модельные ОКТ-сигналы для слоя суспензии эритроцитов,в котором имеет место агрегация и седиментация, хорошо согласуются сэкспериментальными данными при учете агрегации, седиментации иналичия градиентного распределения концентрации на образующейся впроцессе седиментации границе плазма-суспензия эритроцитов, чтопозволяет судить о наличии этих явлений в слое при его исследовании invitro.7.Путем анализа соотношения различных фракций фотонов в сигнале ОКТбыло показано, что максимальная оптическая глубина зондирования,определяемая как оптическая глубина, начиная с которой в сигналепреобладает многократное рассеяние, для сред, моделирующих суспензиюэритроцитов с гематокритом 35% и 2%-ный раствор интралипида,составляет соответственно 0.3 и 0.2 мм.
Для среды, моделирующеймногослойную структуру кожи, эта величина составляет около 0.5 мм.8.Моделирование ОКТ-изображений образцов бумаги при примененииразличных просветляющих жидкостей и сопоставление результатовмоделирования с результатами эксперимента показало, что наилучшаявизуализация задней границы бумаги обеспечивается при применениибензилового спирта, показатель преломления которого наиболее близок кпоказателю преломления волокон целлюлозы (n = 1.54). Вариацияпараметров моделируемой ОКТ-установки показала, что увеличение углаприема и длины когерентности ведут к уменьшению контрастностиизображения задней границы образца.Основное содержание диссертационной работы отражено в следующихпубликациях:1.М.Ю.
Кириллин, И.В. Меглинский, А.В. Приезжев, «Влияние кратностейрассеяния на формирование сигнала в оптической низко-когерентнойтомографии сильно рассеивающих сред», Квантовая электроника, 36 (3),247-252 (2006).2.М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, Ю.Хаст, Р.Мюллюля, «Оптическоепросветление бумаги в оптической когерентной томографии: Монте-Карломоделирование», Квантовая электроника, 36 (2), 174-180 (2006).3.M Yu Kirillin, A V Priezzhev, V V Tuchin, R K Wang, and R Myllyla, “Effectof red blood cell aggregation and sedimentation on optical coherencetomography signals from blood samples”, J.
Phys. D: Appl. Phys. 38, 2582-2589(2005).4.А.В. Быков, М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Восстановление профиляскоростей потока суспензии, погруженного в светорассеивающую среду,по сигналу оптического когерентного доплеровского томографа (МонтеКарло моделирование)», Квантовая электроника, 35 (11), 1079-1082(2005).5.А.В. Быков, М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Монте-Карломоделирование сигнала оптического когерентного доплеровскоготомографа: влияние концентрации частиц в потоке на восстановленныйпрофиль скоростей», Квантовая электроника, 35 (2), 135-139 (2005).6.М.Ю. Кириллин, А.В. Приезжев, «Монте-Карло моделированиераспространения лазерного пучка в плоском слое суспензии эритроцитов.Сравнение вкладов различных кратностей рассеяния в угловоераспределение света», Квантовая электроника, 32 (10), 883-887 (2002).7.M.Yu. Kirillin, A.V.
Priezzhev, J. Hast, and R. Myllylä, “Sensitivity of differentlight scattering techniques to variations of optical parameters of a blood layer invitro 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 ofmultiple scattering on the accuracy of velocity profile reconstruction from theMonte 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. Myllylä, “Analysis of different scatteringorders contribution to the OCT signal from blood by means of Monte Carlosimulations”, Proc.
SPIE, 5861, p. 225-231 (2005).10. A.P. Popov, M.Yu. Kirillin, A.V. Priezzhev, J. Lademann, J. Hast, and R.Myllylä, “Optical Sensing of titanium dioxide nanoparticles within horny layerof 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. Myllylä, “OCTassessment 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 ofOCT and OCDT signals from model biological tissues”, The InternationalTopical 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. Myllylä, “Contribution ofmultiple scattering to the OCT signal from samples of different biologicaltissues”, Proc. SPIE, 5771, 283-290 (2005).14. A.V. Bykov, M.Yu. Kirillin, and A.V. Priezzhev, “Effect of concentration ofscattering 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. Myllylä, “Monte Carlosimulation of OCT signals from aggregating and sedimentating RBCsuspension”, Proc. SPIE, 5771, 276-282 (2005).16. R. Myllylä, M. Kirillin, J. Hast, and A.V. Priezzhev, “Monte Carlo simulation ofan optical coherence tomography signal”, 5946, 59461 (2005).17. M.
Kirillin, A.V. Priezzhev, M. Kinnunen, E. Alarousu, Z. Zhao, J. Hast, and R.Myllylä, “Glucose sensing in aqueous IntralipidTM suspension with an opticalcoherence 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 Carlosimulation of low-coherent light transport in highly scattering media: applicationto OCT diagnostics of blood and skin”, Proc. SPIE, 5474, 192-199 (2003).19. E. Alarousu, J. Hast, M. Kinnunen, M. Kirillin, R. Myllylä, J. Pluciński, A.Popov, A.V. Priezzhev, T. Prikäri, J. Saarela, and Z. Zhao, “Noninvasiveglucose 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 withexperiment”, Proc. SPIE, 5068, 317-325 (2002).21. A.V. Priezzhev, M.Yu. Kirillin, and V.V. Lopatin, “Effect of model parameterson Monte-Carlo simulated light scattering indicatrice of RBC suspension layerat physiological hematocrit”, Proc.
SPIE, 4624, 165-172 (2002)..
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
