Моделирование объекта и блока детектирования на основе твердотельных арсенид галлиевых детекторов для маммографических систем сканирующего типа Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Физическая культура / Под ред. В.А. Коваленко. - М.: АСВ, 2000. - 224 с.

2. Тюленьков С.Ю., Зуев С.Н., Крылова Л.М. Технология преподавания физической культуры в вузах // Университетское управление. - 2004. - № 1(30). - С. 48-56.

3. Информационная система мониторинга здоровья студентов / О.Г. Берестнева, В.Т. Иванов, Л.И. Иванкина, К.А. Шаропин, Е.А. Муратова // Вестник Томского государственного университета. - 2002. - № 1(11). - С. 196-201.

4. Иванов В.Т., Берестнева О.Г., Иванкина Л.И., Шаропин К.А. Использование оздоровительных технологий в педагогическом процессе со студентами ТПУ. - Томск: Изд-во ТПУ, 2006. - 30 с.

5. Ротов А.В., Медведев М.А., Пеккер Я.С., Берестнева О.Г. Адаптационные характеристики человека. - Томск: Изд-во ТГУ, 1997. - 137 с.

6. Берестнева О.Г., Шаропин К.А. Построение моделей адаптации студентов к обучению в вузе // Известия Томского политехнического университета. - 2004. - Т. 307. - № 5. - С. 131-135.

7. Берестнева О.Г. Качество обучения в техническом университете: Методы оценки и результаты исследований. - Томск: Изд-во ТПУ. - 192 с.

8. Фрумкин А.А. Психологический отбор в профессиональной и образовательной деятельности. - СПб, 2004

9. Берестнева О.Г., Ленский В.Н. Разработка технологии профессионального отбора студентов для обучения на военной кафедре//Лингвистические и культурологические традиции образования: Материалы международной конференции. - Томск: Изд-во ТПУ, 2005.

М.В. Биматов, И.Ф. Нам, С.А. Рябков

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТА И БЛОКА ДЕТЕКТИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ТВЕРДОТЕЛЬНЫХ АРСЕНИД ГАЛЛИЕВЫХ ДЕТЕКТОРОВ ДЛЯ МАММОГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМ СКАНИРУЮЩЕГО ТИПА

Самым информативным методом выявления рака молочной железы до сих пор считается маммография - рентгенологическое исследование. В настоящее время на рынке медицинского оборудования появляются системы для прямой цифровой маммографии, в которых кассетоприемник заменен на цифровой детектор. Это связано с тем, что необходимо снизить лучевую нагрузку для получения изображения с таким же качеством, как на пленке. Использование арсенид галлиевых детекторов позволяет решить эту задачу. Это происходит из-за их высокой чувствительности к рентгеновскому излучению.

В данной статье приведены основные результаты моделирования молочной железы и блока детектирования на основе твердотельных арсенид галлиевых детекторов для маммографических систем сканирующего типа.

В основе принципов построения любой системы радиографии лежит выявление неоднородностей по плотности внутри различных, непрозрачных в видимом диапазоне объектов. Одним из методов решения этой задачи является определение пространственной неоднородности в распределении интенсивности рентгеновского или гамма излучения, прошедшего через исследуемый объект.

Пусть мы имеем однородный объект (в данном случае - это молочная железа) с небольшой неоднородностью (в дальнейшем - зона интереса), которую необходимо обнаружить.

Молочная железа с зоной интереса смоделирована при помощи формулы (1). Пусть молочная железа состоит в определенных пропорциях из жировой и железистой тканей и составляет толщину I, эти ткани покрыты кожей толщиной 5. Зона интереса может представлять собой как опухоль, так и кальцификаты толщиной ё,

как показано на рис.1. Коэффициенты ослабления для различных тканей [1] и поперечные сечения для других материалов, например, используемых для изготовления арсенид галлиевых детекторов были взяты в работе [1].

Для фотонов с определенной энергией Е, закон Бугера-Ламберта-Бера, описывающий взаимодействие ионизирующих излучений с веществом, позволяет оценить ожидаемое количество фотонов, проходящих через различные ткани п, если известно исходное количество фотонов п0. Интенсивность фотонов с заданной энергией ослабляется в материале по экспоненциальному закону:

п = п0 ■ ехр(-^(Е)х), (1)

где /и(Е) - зависящий от плотности вещества и энергии коэффициент ослабления (пропорциональный поперечному сечению) и х - толщина вещества.

Толщина кожи 5

Толщина они интереса 6

Рис. 1. Модель молочной железы

Проблема обнаружения зоны интереса тесно связана с её выделением на фоне флуктуаций выходного сигнала. Они состоят из флуктуаций входного сигнала, шумов детектора и электроники, погрешностей измерения и т.д. Зону интереса возможно обнаружить при выделении её сигнала от фонового. То есть, если разность между средними выходными сигналами должна быть больше чем масштаб их флуктуаций.

Счетный режим работы. Пусть КЬ и К1 - количество частиц, поглотившихся в одном элементе детектора за один шаг сканирования (шаг сканирования - это время накопления информации для формирования одной строки). Количество зарегистрированных частиц определяет амплитуду выходного сигнал для счетного режима. Для упрощения примем, что количество зарегистрированных частиц равно количеству поглощенных частиц1. Они характеризуются своими средними значениями и дисперсиями. Выражения для их средних значений таковы [3]:

1 Это почти не влияет на результат, если эти две величины различаются не больше чем на 10% - так как тогда относительные ошибки .^Ыпогл и зарегистрированных почти одинаковы.

нн а-

О Я

й я?

о И

& н

I чНН ►н О

я Н

и V м м

м £

1

О

Н

*

МЬ

*

п1

(ы:) = (п°) • к,т-ра ■ ехр[- м” (Е) • (1 - d) - 2м' (Е) • 8 - М (Е) • а]

И = {" °)

■ к

дет-ра

■ ехр

[- м‘

(Е) ■ 1 - 2м8(Е) ■ 8

]

(2)

где

к

дет-ра

доля квантов, поглотившихся в детекторе с передачей ему энергии

(от всех квантов, падающих на него);

Ц (Е) - линейный коэффициент ослабления зоны интереса (опухоль или каль-цификаты);

Ц (Е) - коэффициент ослабления нормальной ткани, создающей фон;

п - среднее исходное количество фотонов, летящих на объект за один шаг сканирования, на площадь, равную площади элемента детектора.

Энергия [ке\/]

Рис. 2. Линейный коэффициент ослабления: Мы - нормальной ткани,

МТ - опухоли и Мс - кальцификатов

Количество поглотившихся квантов в одном элементе детектора за один шаг подчиняется закону Пуассона2, поэтому оы = у/< N > ; ^ЫЬ^ - больше

(Ы1), поэтому аы =У{(ЫЬ) .

Ожидаемый контраст С (5) будет находиться следующим образом:

чем

пЬ - п = п0 ■ ехр[-мЬ (Е)1 - 2мм (Е)*] -- п0 ■ ехр[-мЬ(Е)(1 - й) - 2/и* (Е)м' - /и*(Е)й] = = пь (1 - ехр[- [ (Е) - МЬ (Е))й

пь + п1 = пь

(і + ехр [-(и1 (Е) -мЬ (Е ))й ]);

(3)

(4)

2 Процесс подчиняется распределению Пуассона, если:

1. В один момент времени случается не более одного события

2. События независимы друг от друга

3. События происходят редко

С = -

(і - ехр -М (Е) -МЬ (Е ))• й

(і + ехр - [ (Е) -мЪ (Е))■ й

а отношение сигнал-шум 8ЫК

{пЬ) ■(і - ехр[- и (Е) V (Е ))■ й ]) \п) ■ ( + ехр[- ( (Е) - МЪ (Е)) й]

(5)

(6)

Интегральный режим. Выходной сигнал детектора представляет собой заряд, накопленный на емкости за один шаг: Q = ^ Qi ; - сумма зарядов от всех погло-

щенных квантов.

Найдем среднее значение заряда:

Q = Е Qi =

= N

( N Q Л N

V 1

= ы&)

(7)

где ((2^ - среднее значение заряда, наведенного на элементе детектора от одного кванта, а N - количество квантов, поглощенных в одном элементе детектора за один шаг сканирования. И и N - случайные величины (разнятся от одной строки сканирования к другой для одного и того же объекта).

^ = О-, тогда {0 = {N•(%

(8)

где Ро - максимально возможная энергия, переданная детектору от одного кванта. Примем, что амплитудный спектр детектора прямоугольный (рис.2), тем самым, занижая величину среднего заряда и увеличивая дисперсию.

В результате получаем:

&)-<а)=( ^).

(9)

Из (7) следует, что е = , где е - это относительная ошибка:

е = (2^^90%) , если эти процессы независимы. Но процессы зависимы, так как N

< Q >

входит и во второй случайный процесс. Поэтому е находится в интервале между &

’ + ^2 и Єі + ^2 .

Оо

500-

400

со

с 300

О

О 200100 ■ 0-

*

Структура №2.1 и = СЛ/

1 = 20ммн

0 100 200 300 400 500

б

Рис 2. а) - Модель амплитудного спектра детектора; б) - Амплитудный спектр

детектора

а

Принимая во внимание, что е1 - это относительная погрешность Пуассонов-ского процесса, а е2 является относительной погрешностью нормального процес-

Предложенный выше алгоритм был использован для оценки результатов моделирования работы блока детекторного с арсенид галлиевыми детекторами в режиме прямого счёта единичных квантов и в режиме интегрального счёта заряда. Были получены следующие основные результаты и показано, что минимальная доза при использовании арсенид галлиевых детекторов в интегральном режиме 17 мкГр, в режиме счета квантов - 10 мкГр, максимальный динамический диапазон 86 дБ, при этом максимальный контраст 2,5%, а максимальное отношение сигнал-шум - 118.

Рассмотренная идеализированная модель не включает многих факторов, присущих реальному детектору. Но, как видно из результатов моделирования, преимуществом твердотельных детекторов является широкий динамический диапазон, высокая контрастная чувствительность и, самое главное, пониженная лучевая нагрузка на пациента. Эти преимущества позволят использовать блок детектирования на основе твердотельных арсенид галлиевых детекторов в маммографии для постоянного наблюдения за протеканием заболевания, что снизит риск возникновения опухоли при проведении данного вида диагностики.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Boone J.M. Glandular breast dose for monoenergetic and high-energy x-rays: Monte carlo

assessment. Radiology, 213:23-37, 1999.

2. Рентгеновские диагностические аппараты. Том 1 / Под ред. Н.Н. Блинова, Б.И. Леонова.

-М.: ВНИИИМТ, НПО «Экран», 2001. - 220 с.

3. Малодозовая цифровая рентгенографическая установка МЦРУ «Сибирь-Н» / Под ред.

С.Е. Бару. - Новосибирск: ротапринт ИЯФ им. Будкера СО РАН, 2001. - 12 с.

А.Н. Бицадзе, А.И. Голованов, С.В. Мешалкина, Л. А. Штанько

КОРРЕКЦИЯ ДИССОМНИЧЕСКОГО СИНДРОМА У БОЛЬНЫХ ДИСЦИРКУЛЯТОРНОЙ ЭНЦЕФАЛОПАТИЕЙ

При хронических нарушениях мозгового кровообращения частым проявлением нарушения деятельности нервной системы является диссомния. Нарушения сна в свою очередь неблагоприятно сказывается на мозговом кровотоке и общесоматическом статусе. В большинстве случаев сосудистые дисциркуляторные энцефалопатии (СДЭ) сочетаются с ишемической болезнью сердца (ИБС) и гипертонической болезнью (ГБ), что еще более увеличивает процент диссомнических расстройств.

Целью нашего исследования явилось изучение диссомнических расстройств при СДЭ и лечение их в условиях санатория.

Было обследовано 200 больных с СДЭ 1 и 2-ой стадии, из них на нарушение сна жаловались 119 человек (59,5%). По возрасту больные с диссомническим синдромом распределились следующим образом: до 60 лет 34 человека (28,6%), 61-70

са от большой суммы независимых и равнозначных процессов

флуктуаций N, получаем доверительный интервал для дисперсии

(3.8 (< N >) < (2А^90%) < (5.2 -V< N >)• Q- . (10)