Зюрюкина О.В., Волкова Е.К., Перченко М.И., Соловьев А.П. «Влияние рассеивающих параметров среды на величину сигнала при акустооптической томографии» Оптика и спектроскопия, 116, № 4, с. 688-691 (2014)

Экспериментально изучено влияние параметра анизотропии рассеяния g сред на величину сигнала S (параметр визуализации) на ультразвуковой частоте, регистрируемого при акустооптической томографии. В качестве рассеивающих сред использовались водные растворы смесей, отличающихся соотношением сливок и снятого молока Оптические свойства сред (коэффициент поглощения μ_a и редуцированный коэффициент рассеяния μ_s ) измеряли с помощью спектрофотометра (Perkin Elmer Lambda 950 UV-VIS-NIR) по методике инвeрсного добавления-удвоения (IAD). В результате исследования установлена определенная корреляция между величиной параметра анизотропии рассеяния g водных растворов исследованных смесей и процентным содержанием смеси в водном растворе, обеспечивающим заданное малое значение коэффициента экстинкции μ рассеивающей среды. Выявлен рост сигнала S с увеличением параметра анизотропии g среды при неизменном значении коэффициента экстинкции μ. Сделан вывод, что при решении обратной задачи акустооптической томографии необходимо принимать во внимание возможные изменения g-фактора в рассеивающих средах, включая биологические.

Буров В.А., Зотов Д.И., Румянцева О.Д. «Восстановление пространственных распределений скорости звука и поглощения в мягких биотканях по модельным данным ультразвукового томографирования» Акустический журнал, 60, № 4, с. 443-456 (2014)

Для восстановления пространственных распределений акустических характеристик мягких биологических тканей – скорости звука и коэффициента поглощения – используется двухшаговый алгоритм. Знание этих распределений актуально для целей ранней диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований в биотканях, прежде всего, – в молочной железе. На первом шаге оцениваются крупномасштабные распределения, которые на втором шаге уточняются с высоким разрешением. Представляются результаты восстановления на основе модельных исходных данных. Иллюстрируется принципиальная необходимость предварительного восстановления крупномасштабных распределений и последующего учета их на втором шаге. Привлечение для обработки технологии CUDA позволяет получать итоговые изображения форматом 1024×1024 отсчетов всего за несколько минут. DOI: 10.7868/S0320791914040029