CC BY
136
3. Eijkel J. Liquid slip in micro- and nanofluidics: recent research and its possible implications // Lab Chip. - 2007. - № 7. - Р. 299-301.
4. Eric L. Brenner P. and Stone A. Microfluidics: The No-Slip Boundary Condition // Handbook of Experimental Fluid Dynamics. - 2005. - №15. - Р. 5-15.
5. Kotsalis E.M., Walther J.H., Koumoutsakos P. Multiphase water flow inside carbon nano-tubes // International Journal of Multiphase Flow. - 2004. - №30. - Р. 995-1010.
6. Полухин В. А. Моделирование наноструктуры и прекурсорных состояний. - Екатеринбург: УрО РАН, 2004. - 206 с.
7. Пастухов Э.А., Ватолин Н.А., Лисин В.Л., Денисов В.М., Качин С.В. Дифракционные исследования строения высокотемпературных расплавов. - Екатеринбург: УрО РАН, 2003. - 352 с.
Свитенков Андрей Игоревич
Лесничий Василий Валерьевич
Чивилихин Сергей Анатольевич
Гусаров Виктор Владимирович
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, студент, svitenkov@yandex.ru
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, студент, КРМК@уаМех. ги
Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, кандидат физ.-мат. наук, доцент, chivserg@mail.ru
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, заведующий кафедрой, доктор химических наук, член-корреспондент РАН, VVGusarov@mail.eltech.ru
УДК 616-71; 608-2
МОЛЕКУЛЯРНАЯ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ В МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДИКИ ЕР1-ОТОБРАЖЕНИЯ
А.О. Казначеева
Рассмотрены способы молекулярной визуализации с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Анализируются возможности эхо-планарного отображения (ЕР1) для исследования процессов диффузии и построения карт функциональной активности, рассмотрены факторы, влияющие на точность измерений. Предлагаются параметры сбора данных, обеспечивающих точный расчет диффузионных и функциональных карт, проведена оценка полученных результатов.
Ключевые слова: магнитно-резонансная томография, диффузия, функциональные карты, качество изображений.
Введение
Совершенствование аппаратного комплекса, создание новых алгоритмов регистрации и обработки данных делает возможным не только получение анатомических МР-изображений, но и проведение исследований на функциональном уровне. Современные методы томографии позволяют оценивать микроваскулярную проницаемость, нейро-нальную активность, скорость диффузии, рассчитывать карты распределения метаболитов. Подобные исследования относятся к методам молекулярой визуализации и обладают высокой диагностической значимостью. Интенсивно развивающимися областями МРТ являются изучение процессов диффузии, протекающих в биологических системах и играющих важную роль в их жизнедеятельности, и построение карт функциональной активности мозга [1-3]. Точность измерения коэффициента диффузии и активности мозга зависит как от аппаратного и программного обеспечения МР-томографа, так и от выбранной методики измерений.
Материалы и методы
Диффузионное движение молекул воды в живых тканях происходит из-за наличия у молекул жидкости кинетической энергии и имеет место как в пределах одной клетки (ограниченная диффузия), так и в межклеточных пространствах среди структур, ограничивающих движение молекул (затрудненная диффузия). Получение диффузионно-взвешенных МР-изображений (ДВИ) позволяет отображать не строение анатомических структур, а броуновское движение в них и оценивать скорости движения молекул в живой ткани [4].
Для количественной характеристики диффузионного движения протонов введено понятие измеряемого (или действительного) коэффициента диффузии (ADC):
ADC = -
ln(S / S о) в
где So - интенсивность сигнала без действия диффузных градиентов, S - интенсивность сигнала при действии диффузных градиентов, в - фактор диффузии. Величина ADC зависит от состава и микроструктуры вещества, в котором диффундируют молекулы воды (рис. 1).
СЛОо"
а б
Рис. 1. Диффузия воды в нормальной ткани (а) и снижение диффузии
в области поражения (б)
В реальной биологической среде свободному движению протонов препятствуют естественные барьеры (клеточные мембраны, большие белковые молекулы), что приводит к затуханию сигнала. Поэтому измеряемый на практике коэффициент диффузии будет меньше коэффициента диффузии чистой воды при температуре тела. Кроме того, молекулы воды легко диффундируют вдоль нервных волокон, но поперек волокон их движение ограничено миелиновой оболочкой. Зависимость ADC от направления называют анизотропией диффузии, а измеряемый диффузный коэффициент является тензорной величиной. Для исключения анизотропии диффузного коэффициента и количественной оценки ADC используют среднее значение диагональных элементов диффузного тензора:
ADCc =-3( ADCXX + ADCyy + ADCZZ),
где ADCXX, ADCyy, ADCZZ - величины коэффициента диффузии, измеренные при действии диффузных градиентов в направлениях x, y, z соответственно.
Если рассматривается анизотропия коэффициента диффузии, ее оценивают по формуле
A=
[ADCxx - ADCc)2 + (ADCyy - ADCc)2 + (ADCzz - ADCc)2.
ADCc
Поскольку практически все патологические процессы сопровождаются изменением скорости движения молекул, сигнал на ДВИ и значение измеряемого коэффициента диффузии обратно пропорциональны друг другу.
Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) позволяет выявить области нейрональной активности мозга, возникающей при действии моторных, сенсорных и других раздражителей, что ранее было возможно только с помощью пози-тронно-эмиссионной или однофотонной компьютерной томографии [5]. ФМРТ основана на гемодинамическом ответе мозга на увеличение нейрональной активности коры при действии соответствующего раздражителя. Энергообеспечение коры в первые минуты постоянной активности происходит за счет анаэробного гликолиза. Одновременное возрастание перфузии увеличивает транспорт глюкозы из капилляров в нервную ткань, содержание кислорода (в том числе связанного с гемоглобином) при этом увеличивается незначительно. Соотношение оксигемоглобина и дезоксигемоглобина соответственно увеличивается, т.е. происходит относительное снижение концентрации де-зоксигемоглобина, выражающееся в усилении сигнала на изображениях, полученных с помощью эхо-планарного отображения (ЕР1) или градиентных последовательностей. Таким образом, использование градиент-эха ЕР1-последовательностей позволяет зарегистрировать высокоинтенсивный МР-сигнал от активных участков коры мозга, а контрастность изображений зависит от степени насыщения крови кислородом (БОЬБ-контраст).
При расчете функциональных карт сопоставляются интенсивности сигналов, зарегистрированных при физиологической нагрузке (активация) и в ее отсутствие. Участки статистически значимого повышения МР-сигнала при активности, выявленные при математической обработке изображений, отображаются на функциональных картах, совмещаемых с анатомическими изображениями (рис. 2). Метод построения карт основан на разности изображений, полученных при стимуляции нейронов, и контрольных, полученных при ее отсутствии.
Данные для ДВИ и функциональных исследований получают с помощью методики ЕР1, позволяющей получить полный набор данных фазово-частотного распределения МР-сигналов после единичного возбуждающего импульса (рис. 3). Поэтому время регистрации одного ЕР1-изображения составляет около 1 с, а спин-эхо и градиентное-эхо ЕР1-последовательности используются для изучения быстротекущих процессов.
а б
Рис. 2. Совмещенное структурное и функциональное МР-изображение (а) и Эй модель полученных данных (б)
Для получения ДВИ в ЕР1-последовательность добавлены два дополнительных диффузионных градиентных импульса одинаковой амплитуды О и длительности ё, благодаря которым получаемые изображения не зависят от плотности спинов, времен релаксации Т1 или Т2, но зависят от диффузии молекул воды в тканях изучаемого среза, связанной с метаболическими процессами. ДГ можно подавать по любому из направлений х, у, 2 . Первый диффузионный градиентный импульс подается перед 180о-м радио-
частотным импульсом и вносит добавочное изменение фазы протонов в исследуемом срезе. Второй диффузионный градиент компенсирует созданный фазовый сдвиг в неподвижной ткани, и регистрируемый сигнал соответствует Т2-изображениям. Протоны, участвующие в диффузионном движении, имеют некомпенсированные фазовые изменения и дадут меньший МР-сигнал, чем неподвижные.
Изображения, полученные с помощью методики EPI (EPI-импульсные последовательности), характеризуются высокой чувствительностью к скорости исследуемых процессов и низким соотношением сигнал/шум получаемых изображений. Поэтому важным остается вопрос повышения качества изображений и точности измерений.
РЧ Срез
Фаза
Считывание
АЦП Сигнал
44444444—
Рис. 3. Схема EPI-импульсной последовательности
Результаты эксперимента
В работе исследованы возможности повышения точности измерения коэффициента диффузии и расчета параметрических диффузионных карт и построения функциональных карт с помощью EPI-импульсных последовательностей. Анализируемые данные получены на магнитно-резонансном томографе Signa Infinity (General Electric) с полем 1,5 Тл. Параметры сбора данных выбирались таким образом, чтобы достичь оптимального соотношения пространственного разрешения, точности измерений и качества изображений. Для построения диффузионных карт данные получены с использованием DW EPI-импульсной последовательности со следующими параметрами: время эхо-сигнала TE = 28 мс, время повторения TR = 8000 мс, ß = 1000, толщина среза 5 мм, поле сканирования 30х 20 см, матрица изображения 128 х 128, исследовалась диффузия в направлении осей x, y, z (рис. 4).
' - \ L Y **
а б в
Рис. 4. Диффузно-взвешенное изображение при р = 1000 (а), T2 EPI-изображение при р = 0 (б) и рассчитанная карта ADC (в)
Полученные изображения имели достаточное для расчетов пространственное разрешение, не содержали артефактов из-за локальных неоднородностей магнитного поля
и позволяли оценить коэффициент диффузии с требуемой точностью. Увеличение матрицы сканирования привело к увеличению продолжительности исследования и снижению чувствительности метода. Увеличение фактора диффузии, включающего все градиентные эффекты (градиенты считывания и диффузные градиенты) привело к повышению контрастности изображения и чувствительности метода за счет увеличения амплитуды градиентных импульсов. В то же время выбор параметра ß = 1000 достаточен для выявления изменений скорости диффузионных процессов в тканях. Ошибка измерений коэффициента диффузии для белого и серого вещества головного мозга составила ± 7% по сравнению с известными данными.
Для построения карт функциональной активности использовалась GRE EPI-импульсная последовательность с параметрами: TE = 60 мс, TR = 3000 мс, толщина среза 10 мм, поле сканирования 24 х 24 см, матрица изображения 64 х 64, количество фаз сбора данных 30. Анализируемые данные получены во время выполнения обследуемым активирующего задания, состоящего из чередования фаз моторной активности и покоя. После окончания обследования проводилась статистическая обработка данных (около 600 изображений для каждой активизирующей команды). Обработка результатов показала, что увеличение поля сканирования приводило к потере пространственного разрешения, увеличение матрицы изображений в два раза вызывало некоторое снижение чувствительности метода и в ряде случаев приводило к отсутствию сигнала от активных областей мозга. Количество фаз сбора данных является достаточным для исследований моторной активности, а время исследования составило около 3 мин. Рассчитанные функциональные карты при совмещении с анатомическими изображениями соответствовали участкам коры мозга, отвечающим за исследуемую функцию; погрешность совмещения составила ± 2 мм.
Заключение
Проведенный анализ позволил выявить параметры исследований, обеспечивающие оптимальную чувствительность метода к исследуемым процессам и высокое отношение сигнал/шум. Предлагаемые параметры исследования позволяют повысить точность измерения коэффициента диффузии и определения области функциональной активности мозга. Дальнейшее совершенствование методов молекулярной визуализации связано с увеличением чувствительности к исследуемым процессам и уменьшением артефактов изображений, а также с повышением пространственного разрешения регистрируемых изображений, например, путем их последующей обработки с помощью вейвлет-фильтров [1]. Использование вейвлет-функций для обработки серии функциональных изображений позволит выявить изменение интенсивности МР-сигнала менее 5%.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 08-08-00922-а.
Литература
1. Bullmore E. Wavelets and statistical analysis of functional magnetic resonance images of the human brain / E. Bullmore, M. Breakspear, J. Suckling // Statistical Methods in Medical Research. - 2003. - Vol. 12. - P. 375-399.
2. Poustchi-Amin M. Principles and applications of echo-planar imaging: a review for the general radiologist / M. Poustchi-Amin, S. Mirovitz, J. Brown et. al // RadioGraphics. -2001. - Vol. 21. - P. 767-779.
3. Корниенко В.Н. Диагностическая нейрорадиология / В.Н. Корниенко, И.Н. Пронин. -М., 2007.
4. Серков С.В. Диффузионно-взвешенная МРТ в диагностике объемных образований задней черепной ямки / С.В. Серков, И.Н. Пронин, Л.М. Фадеева и др. // Медицинская визуализация. - 2004. - № 2. - С. 66-74.
5. Терновой С.К. Применение функциональной магнитно-резонансной томографии в нейрохирургии опухолей головного мозга / С.К. Терновой, В.Е. Синицын, С.П. Морозов // Медицинская визуализация. - 2002. - № 2. - С. 5-10.
Казначеева Анна Олеговна - Санкт-Петербургский государственный университет ин-
формационных технологий, механики и оптики, кандидат технических наук, доцент, a_kazn@mail.ru
УДК 658.5
ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ПАЯНЫХ СОЕДИНЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ТЕРМОМЕХАНИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ПУТЕМ КАПСУЛИРОВАНИЯ МАТРИЦЫ ШАРИКОВЫХ ВЫВОДОВ BGA КОРПУСОВ
В.Н. Гераничев
Проведено исследование процесса капсулирования (Underfill-процесс), использующегося в технологии сборки корпусов микросхем методом перевернутого кристалла (Flip Chip). Предложено использовать Underfill-процесс для долговременной защиты BGA микросхем, эксплуатирующихся в жестких условиях. Определены условия, обеспечивающие стабильность и качество процесса капсулирования крупногабаритных BGA корпусов. Предложена методика и получены экспериментальные результаты по термо-циклированию капсулированных и некапсулированных микросхем.
Ключевые слова: BGA микросхемы, надежность, процесс капсулирования, термомеханические испытания.
Введение
Потребности современной вычислительной техники, аппаратуры связи и специальной электронной техники в дальнейшей миниатюризации компонентов, повышении быстродействия, увеличении степени интеграции и функциональности привели к созданию семейства интегральных микросхем в корпусах BGA (Ball Grid Array), CSP (Chip Scale Package) и FC (Flip Chip), характерной особенностью которых является наличие на нижней стороне корпуса матрицы выводов в виде шариков припоя. Выводы микросхем используются как для электрического соединения с подложкой, так и для механического крепления к ней. У компонентов в корпусах QFP (Quad Flat Package) дальнейшее увеличение числа контактов до 200 и выше связано с уменьшением шага контактов до 0,4-0,3 мм, что приводит к возрастанию дефектов при пайке. Использование технологии BGA позволяет при тех же размерах корпуса и числе контактов сохранить расстояние между выводами в пределах 1,27-1,0 мм. При этом число дефектов, связанных с установкой BGA на печатные платы, на порядок меньше, чем для микросхем в корпусах QFP [1]. В то же время следует отметить наличие выраженного эффекта «усталости» паяного соединения, обусловленного малой площадью контактирования выводов BGA с печатной платой, что не позволяет разработчикам аппаратуры принять решение о немедленном переходе от корпусов QFP на BGA. Несмотря на многообразие физических параметров, которые влияют на надежность паяных соединений, исследования, проведенные различными авторами, доказали, что основным фактором, определяющим время наработки на отказ электронных изделий, является различие коэффициентов линейного теплового расширения материалов, участвующих в образовании межсоединений.
На рис. 1 показано распределение механических нагрузок в паяном соединении шарикового вывода, вызванных изменением температуры [2]. Такие нагрузки на паяное
