Вычислительные эксперименты для исследования радиационных и
тепловых полей в биоткани
М.В. Поляков, А.В. Хоперское
Волгоградский государственный университет, Волгоград
Аннотация: Построена математическая модель распределения микроволнового
электрического поля в неоднородной биоткани молочной железы для исследования эффективности метода медицинской диагностики на основе микроволновой термометрии. Проведено численное моделирование электромагнитного поля в модели молочной железе для различных наборов пространственной структуры биоткани. Мелкомасштабная структура обусловлена сложной комбинацией нескольких компонент: кровотоки, жировая ткань, мышечная ткань, молочные дольки, раковые образования, кожа. Варьируя пространственную структуру биоткани, мы оценили влияние этого фактора на распределение электромагнитного поля в объеме молочной железы, что позволит повысить точность лабораторных измерений внутренней температуры.
Ключевые слова: математическое моделирование, численные методы, биологические ткани, онкология, микроволновая радиотермометрия, перенос тепла, радиационные поля.
Введение
Среди различных методов диагностики онкологических заболеваний особое значение приобретает радиотермометрия, позволяя проводить достаточно быстрые и массовые обследования [1-4]. Метод основан на экспериментальном измерении температуры внутри биологической ткани в различных точках [7]. Мы обсудим результаты серии имитационного моделирования радиационных полей в микроволновом диапазоне для задачи повышения эффективности диагностики онкологических заболеваний, используя метод радиотермометрии [4].
Одной из проблем является вариабельность измерений температурного поля [5], индивидуальных физических характеристик биологической ткани у различных людей. Мы исходим из модели на основе численного интегрирования уравнений Максвелла. Сложная пространственная структура биоткани и ее неоднородность на малых масштабах требует использования неструктурированных численных сеток для расчета электрического поля. Мы
сравниваем распределения радиационного поля E(г) и его мощности Pd для различных моделей между собой.
Постановка задачи
Рассмотрим модель молочной железы в виде полусферы с примыкающим цилиндром (Рис.1). К числу основных внутренних компонент относят: мышечно-жировую ткань, дольки молочной железы, кровотоки, кожа.
Рис.1. - Геометрия нашей модели измерения молочной железы (а), Схематичное изображение двух различных внутренних структур биоткани с
опухолью (б, в)
Имеется естественная вариация такой внутренней структуры у женщин. Индивидуальные различия могут быть существенны, и это приводит к различиям в пространственных распределениях физических параметров биотканей. Измерение внутренней температуры основано на использовании антенны микроволнового излучения в диапазоне 1-1.5 ГГц. Формирование электромагнитного поля внутри ткани зависит от ее проводимости а, диэлектрической проницаемости s и удельного сопротивления R. Биологические компоненты характеризуются различным значением а, s, R . Мы строим наборы моделей с различной пространственной структурой в пределах естественной вариативности и вычисляем электрическое поле для каждой модели. Такое имитационное моделирование позволяет оценить погрешность измерения внутренней температуры методом микроволновой
термометрии, связанную с неопределенностью внутренней структуры молочной железы.
Каждый из экспериментов в серии различается числом и расположением основных компонент (молочные дольки, соединительная и жировая ткани, кровотоки). Во всех моделях радиус молочной железы одинаков, параметры антенны фиксированы. каждая из компонент характеризуется одинаковым набором u, s, R (табл.1).
Мы фиксируем число долек молочной железы и суммарную длину кровотоков, варьируя только пространственные расположения.
Мелкомасштабная внутренняя структура биоткани
Рассмотрим серию численных экспериментов, где положение антенны смещено относительно точки «0» на 60° (рис. 1).
Ограничимся набором моделей, у которых меняется расположение только двух структурных компонент: 1) молочные дольки (mg), 2) кровотоки (bl). Они окружены соединительной и жировой тканью (mus). Параметры кожи неизменны (sk). Относительные объемы всех четырех компонент mg, bl, mus, sk во всех моделях задаются одинаковыми:
V.
Ym
mg
402 см
V0 1436 см3
0.28, Ysk —
V,
sk
143 см:
V0 1436 см3
0.1,
(1)
V
Ym
877см3
V0 1436 см3
061 Y — Vbi _ 14 см
0.61, Yhi-------------—
bl V0 1436 см3
0.01,
с учетом н°рмир°вки Ymg + Ymus + Ysk + Ybl _1.
Для 9 различных моделей (/=1,..,9) рассчитываются электрические поля E (x, y, z), которые зависят от пространственных распределений диэлектрической проницаемости s(x, y, z), удельного сопротивления R(x,y, z) и проводимости u(x,y,z) (табл.1). Для каждой i-ой модели мы имеем
плотность мощности Pd — uE2/2. Коэффициенты
в =
j; -*я
dV
2
J
характеризуют влияние внутренней структуры (расположение биокомпонент относительно друг друга) на распределение плотности мощности
электрического поля внутренней температуры.
50 40 30 20 10 о
-10 -20 -30 -40 -50
Рис. 2. - Проекция вектора напряженности электрического поля E на вектор l
при 4 различных значениях 0 и ф
Таблица №1
Физические параметры биокомпонент [6]
Кожа Молочная железа Соединительная ткань Кровоток
Диэлектрическая проницаемость, е 55.4 5.5 46 1.87
Электропроводность, о (См/м) 1.08 0.06 2.55 48
Удельное сопротивление, R (Омм) 55 15 1.6 1.5
Математическая модель
Антенна с частотой несколько ГГц позволяет измерять тепловое излучение от биотканей в определенном диапазоне частот 0mm <а< ®max Поскольку биологическая ткань имеет неоднородную
температуру, то такой метод дает средневзвешенную температуру некоторой внутренней области V. Погрешность метода РТМ обусловлена
также шумовой температурой приемника Trec, эффектами рассогласования в антенне (коэффициент £1Д_ СО), влиянием окружающей среды 7',,,,,. В
результате яркостная температура определяется интегральным представлением вида:
T (exp) = J
T +
Т77, Л '
lem
Г W (X, у, z;rn )T (x, у, z) dV
"Vrx
+ | ОИ12 TREC \d®
(3)
CO
s
CO
mm
где sn = 1-1 S11 |2 учитывет рассогласование антенны,
W = Pd(X У,z;Q
f PddV К
(4)
- весовая функция с учетом нормировки,
f WdV = 1,
Jv0
1 - 2 Pd=2a( x у, z;1E (x, у, z;a )|
(5)
(6)
- плотность мощности электрической энергии, а - электрическая проводимость.
Для построения стационарного распределения электрического поля удобно использовать расчет на установление, решая нестационарные уравнения Максвелла:
ЛП ЛГ.
---+ rot (E) = 0,-rot (H) = 0, B = /иИ, D = sE. (7)
dt dt
Результаты имитационного моделирования
Обработка результатов численного решения уравнений Максвелла требует перехода на сетку в сферической системе координат.
В таблице 2 приведены результаты наших расчетов для двух положений антенны на поверхности молочной железы. Как видим, относительные вариации мощности электрического поля могут достаточно сильно зависеть от пространственной структуры биоткани, что в свою
очередь может приводить к заметным индивидуальным отклонениям внутренней температуры в модели.
Наряду с экспериментами по изучению влияния неоднородности биоткани на распределение электрического поля, нами были проведены вычислительные эксперименты по исследованию зависимости температурных полей от наличия опухолевых тканей в молочной железе.
Злокачественные новообразования, особенно на ранних этапах развития обладают крайне высоким тепловыделением, по отношению к остальным биологическим компонентам, поэтому мы рассматривали опухоли различных радиусов (R=1 см, R=0.75 см, R=0.5 см).
В итоге, были получены следующие результаты (Рис.3.). Радиус опухоли в значительной степени оказывает влияние на температурный фон внутри объема молочной железы. Средняя температура тем выше, чем больше радиус опухоли. В этом заключается основная проблема диагностики: выявление онкологических заболеваний на ранней стадии (R<0.5), поскольку опухоль такого размера тяжело выявляется современными методами диагностики.
Рис.3. - Распределение температуры вдоль вектора l для опухолей различного радиуса R , (R=1 см - синий график, R=0.75 см - черный график,
R=0.5 см - красный график)
Заключение
Моделирование распределения электрического поля в биоткани указывает на сильные вариации, которые зависят от неоднородной структуры рассматриваемого объекта. Были рассчитаны среднеквадратичные
отклонения плотности мощности электрического поля для 6 моделей различной внутренней структуры. Результаты показали диапазон величины 20%-50%. Из-за чувствительности метода диагностики, данные погрешности могут оказывать серьезное влияние на процент верно диагностированных
пациентов.
Результаты для моделей с опухолью различного радиуса, показывают необходимость учета сложной пространственной структуры молочной железы при обработке данных, полученных с помощью метода РТМ.
Таблица №2
Матрица рц для угла а = 60 °
Мод.1 Мод.2 Мод.3 Мод.4 Мод.5 Мод.6
Мод.1 0 0.31 0.43 0.28 0.46 0.33
Мод.2 0.31 0 0.27 0.25 0.37 0.41
Мод.3 0.43 0.27 0 0.46 0.48 0.26
Мод.4 0.28 0.25 0.46 0 0.24 0.24
Мод.5 0.46 0.37 0.48 0.24 0 0.47
Мод.6 0.33 0.41 0.26 0.24 0.47 0
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Администрации Волгоградской области в рамках научного проекта № 15-4702642 р_а.
Литература
1. Barett A.H., Myers P.C., Sadowsky N.L. Microwave Thermography in the Detection of Breast Cancer // American Journal of Roentgenology, 1980. Vol. 34 (2). pp.365-368
2. Gonzalez F.J. Thermal simulation of breast tumors // Revista Mexicana de fisica, 2007. Vol. 53. pp.323-326
3. Novochadov, V.V., Shiroky A.A., Khoperskov A.V., Losev A.G. Comparative modeling the thermal transfer in tissues with volume pathological focuses and tissue engineering constructs: a pilot study // European Journal of Molecular Biotechnology. 2016. Vol.14. №4. pp. 125138 doi: 10.13187/ejmb.2016.14.125
4. Веснин С.Г., Седакин К.М. Разработка серии антенн-аппликаторов для неинвазивного измерения температуры тканей организма человека при различных патологиях // Инженерный журнал: наука и инновации, 2012. № 11. С. 1-18.
5. Дьяченко А.С., Руденко Н.Н. Исследование и моделирование динамики потерь тепла. // Инженерный вестник Дона, 2017, №2, URL: ivdon.ry/ru/magazine/archive/n2y2017/4105
6. Лосев А.Г., Хоперсков А.В., Астахов А.С., Сулейманова Х.М. Проблемы измерения и моделирования тепловых и радиационных полей в биотканях: анализ данных микроволновой термометрии // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1: Математика. Физика. 2015. № 6 (31). С. 31-71. doi:
10.15688/jvolsu.2015.6.3
7. Малышев И.В. Методы микроволновой регистрации и локации биологических дисперсных сред. // Инженерный вестник Дона, 2015, №4, URL: ivdon.ry/ru/magazine/archive/n4y2015/3485
8. Поляков М.В., Хоперсков А.В. Математическое моделирование пространственного распределения радиационного поля в биоткани: определение яркостной температуры для диагностики // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1: Математика. Физика. 2016. № 5 (36). С. 73-84. doi: 10.15688/jvolsu.2016.5.7
9. Поляков М.В., Хоперсков А.В. Микроволновая термометрия: имитационное моделирование радиационного поля в биоткани молочной железы // Современные информационные технологии. 2016. № 24 (24). С.74-79.
10. Поляков М.В. Численное моделирование динамики распространения
температуры в биологической ткани. В сборнике: Управление
большими системами. Материалы Всероссийской школы-конференции молодых ученых. Под общей редакцией Д.А. Новикова, А.А. Воронина. 2015, С. 971-978.
References
1. Barett A.H., Myers P.C., Sadowsky N.L. American Journal of Roentgenology, 1980. Vol. 34 (2). pp.365-368
2. Gonzalez F.J. Revista Mexicana de fisica, 2007. Vol. 53. pp.323-326
3. Novochadov, V.V., Shiroky A.A., Khoperskov A.V., Losev A.G. European Journal of Molecular Biotechnology. 2016. Vol.14. №4. pp. 125-138 doi: 10.13187/ejmb.2016.14.125
4. Vesnin S.G., Sedakin K.M. Inzhenernyj zhurnal: nauka i innovacii, 2012.
№11. pp. 1-18
5. D'jachenko A.S., Rudenko N.N. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2017, №2. URL: ivdon.ry/ru/magazine/archive/n2y2017/4105.
6. Losev A.G., Khoperskov A.V., Astahov A.S., Sulejmanova H.M. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 1: Matematika. Fizika. 2015. № 6 (31). S. 31-71. doi: 10.15688/jvolsu.2015.6.3
7. Malyshev I.V. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №4. URL: ivdon.ry/ru/magazine/archive/n4y2015/3485
8. Polyakov M.V., Khoperskov A.V. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija 1: Matematika. Fizika. 2016. № 5 (36). pp. 73-84. doi: 10.15688/jvolsu.2016.5.7
9. Polyakov M.V., Khoperskov A.V. Sovremennye informacionnye tehnologii.2016. № 24 (24). pp.74-79
10. Polyakov M.V. Upravlenie bol'shimi sistemami. Materialy Vserossijskoj shkoly-konferencii molodyh uchenyh. Pod obshhej redakciej D.A. Novikova, A.A. Voronina. 2015, pp.971-978