Academic literature on the topic 'Теплова томографія'

The article analyzes the effectiveness of the method of acoustic diagnostics of heat networks. Due to the high costs of carrying out repair and restoration activities, there is a need for scientific developments aimed at improving methods and tools for assessing the technical condition of heat networks. In the course of a comparative analysis of the acoustic tomography method with the non-contact magnetometric method, the accuracy levels were determined.

Цель исследования: разработка объективных дифференциально-диагностических критериев оценки опухолевого новообразования почки по данным мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ) и сравнение эффективности использования нефрометрического индекса при планировании определенного метода радикального органосохраняющего хирургического лечения (резекция или энуклеорезекция) клинически локализованного почечно-клеточного рака для снижения риска развития периоперационных осложнений и улучшения функциональных результатов операции.Материалы и методы. Материалом для исследования послужили результаты диагностического обследования и органосохраняющего хирургического лечения 130 пациентов с диагнозом «опухоль почки, T1N0M0» (87 (68,0%) пациентов с опухолью T1a и 41 (32,0%) пациент с опухолью T1b), прооперированных в период с 2014 по 2019 г. Все диагностические исследования в условиях онкологического диспансера выполнялись на рентгеновском компьютерном томографе (фирма General Electric (GE Healthcare), модель CT660, 64-спиральная система с технологией IQ Enhance). Для создания 3D-модели области предстоящего оперативного вмешательства использовалось программное обеспечение Amira компании VSG (Visualization Sciences Group, версия 6.4), с помощью которого обрабатывались визуализационные данные МСКТ в формате DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).Результаты. По данным статистического анализа установлено, что разработанные дифференциально-диагностические показатели нефрометрической оценки опухоли почки (максимальный размер узлового новообразования (р=0,007), сегментарное расположение опухоли (р=0,002), определенная локализация узла в почке по отношению к ее поверхностям (р=0,010), наличие плотной неповрежденной опухолевой фиброзной оболочки (р=0,027), преобладание солидного компонента по периферии образования (р=0,012), наличие в опухоли экстраренального компонента (р=0,001) и экстраренальный характер роста (р=0,008), а также отсутствие компрессии чашечно-лоханочной системы (ЧЛС) почки (р=0,019))соответствуют основным критериям обоснования технической возможности выполнения энуклеорезекции почки (ЭрП). При выполнении классической резекции почки р=0,003. Выявлено, что использование разработанной нефрометрической шкалы оценки опухоли почки по данным МСКТ оказало статистически значимое влияние на уменьшение времени хирургического вмешательства (р<0,001 при сравнении данных в подгруппах, где основным методом ОСО стала РП, и р=0,001 при сравнении подгрупп наблюдения, в которых основным методом ОСО стала ЭрП), продолжительность тепловой ишемии (р=0,011 и р=0,002 соответственно), объем интраоперационной кровопотери (р=0,005 и р<0,001 соответственно), частоту конверсии метода операции (р<0,05), учитывая различный подход при выполнении органосохраняющей операции (ОСО). Достигнуты высокие показатели безрецидивной и опухолевоспецифической выживаемости: скорректированная 1-летняя выживаемость составила 100%, возврат заболевания отмечен у 2 (1,6%) пациентов.Заключение. С учетом вариационной составляющей основных характеристик опухолевого узла почки, а также высоких рисков конверсии метода органосохраняющей операции и возникновения периоперационных осложнений, нефрометрическая оценка новообразования по разработанному алгоритму является эффективным способом планирования и выполнения энуклеорезекции почки при клинически локализованной форме почечно-клеточного рака. Purpose. To develop the objective differential diagnostic criteria for evaluation of kidney tumor, according to multispiral computed tomography and comparison of the effectiveness of using the nephrometric index in planning a specific method of radical organ-preserving surgery of clinically localized renal cell carcinoma to reduce the risk of perioperative complications and improve the functional results of the operation.Materials and methods. The material for the study was the results of the diagnostic examination and surgical treatment of patients (n=128) with the diagnosis of clinically localized kidney tumor at the early stage – T1N0M0 (87 (68.0%) patients with the stage of T1aN0M0 and 41 (32.0%) patients with the T1bN0M0 stage) that were operated in our clinical center during the period from 2014 to 2019. All diagnostic tests in the oncology clinic were performed on the X-ray computer tomograph (General Electric (GE Healthcare) company, model CT660, 64-spiral system with IQ Enhance technology). To create 3D models of the area of the upcoming surgical intervention, the Amira software of VSG (Visualization Sciences Group, version 6.4) was used to work with visualization data in the DICOM format (Digital Imaging and Communications in Medicine).Results. According to the logistic regression analysis, it was found that the developed differential diagnostic indicators of nephrometric assessment of kidney tumor, such as diameter (р=0.007), segmental location of the tumor (p=0.002), spatial localization of the tumor in the kidney (р=0.010), presence of pseudocapsule (р=0.027), predominance of a solid component at the periphery of formation (р=0.012), presence of extrarenal component in the tumor (р=0.001), as well as deformation of the pyelocaliceal system (р=0.019), are the main differential diagnostic criteria that justify the possibility of technical enucleoresection or classical partial nephrectomy. When performing classical kidney resection (p=0.003), it was found that the use of the developed nephrometric scale for assessing kidney tumors according to computed tomography data had a statistically significant effect on reduction of the time of surgical intervention (p<0.001, when comparing the data in subgroups, where the main method was resection, and р=0.001, when comparing observation subgroups, where the main method was enucleoresection), the duration of thermal ischemia (p=0.011 and p=0.002, respectively), the volume of intraoperative blood loss (p=0.005 and p<0.001, respectively), the conversion rate of the operation method (p<0.05), takinginto account different approach when performing organ-preserving surgery. High rates of disease- free and tumor-specific survival were achieved: the adjusted 1-year survival rate was 100%, the disease returned in 2 (1.6%) patients.Conclusion. Taking into account the variational component of the main characteristics of a kidney tumor node, as well as the high risks of conversion of the organ-preserving surgery method, and the occurrence of perioperative complications, nephrometric evaluation of the neoplasm according to the developed algorithm is an effective way to plan and perform kidney enucleosection in the clinically localized form of renal cell carcinoma.

У роботі розглянуто третє, останнє, покоління тепловізорів. Описані принципи розташування ІЧ датчиків та види матриць, які в них використовуються. Також розглядаються застосування тепловізорних методів у медичній діагностиці.

В дисертації вперше отримані такі нові наукові результати: 1. Запропоновано метод автоматизованої обробки послідовності термограм, отриманих у результаті активного теплового контролю багатошарових матеріалів, який використовує нейромережеві технології для аналізу температурних профілів у кожній точці об’єкту та дозволяє одночасно проводити класифікацію знайдених дефектів, вимірювати їх глибину залягання та розкрив. 2. Набув подальшого розвитку метод синтезу нейронної мережі прямого розповсюдження зі зворотним поширенням помилки, який враховує залежності достовірності контролю та точності дефектометрії від архітектури та алгоритмів навчання нейронної мережі, що дозволило обґрунтувати вибір кількості прихованих прошарків нейронної мережі, кількості нейронів у цих прошарках та оптимального за показником середньоквадратичної помилки мережі алгоритму навчання. 3. Удосконалено метод формування навчального набору даних, який враховує залежності достовірності класифікації дефектів у багатошарових матеріалах, похибок визначення їх глибини залягання і розкриву від параметрів вибірки навчальних сигналів, що дозволило мінімізувати час навчання нейронної мережі без погіршення достовірності автоматизованої класифікації дефектів та точності дефектометрії. Практичне значення одержаних в дисертаційній роботі результатів полягає в тому, що було розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення реалізації підсистеми визначення характеристик дефектів за результатами активного ТНК із використанням вдосконаленого методу на базі нейромережевих технологій, що дозволило автоматизувати класифікацію дефектів і побудову теплових томограм, підвищити точність теплової дефектометрії і достовірність контролю у порівнянні з існуючими методами. Розроблено віртуальний інтерфейс користувача, який містить інструменти для проведення дефектометрії та аналізу теплових томограм, що дало змогу покращити ефективність аналізу результатів контролю. Для розробленої системи експериментально визначено архітектуру та параметри навчання нейромереж, за яких досягається найвища достовірність класифікації дефектів та точність вимірювання їх характеристик. Розроблено та виготовлено експериментальний стенд та дослідні зразки для проведення активного теплового контролю і аналізу результатів із використанням удосконаленого методу визначення характеристик дефектів на основі нейронних мереж, що дозволило відпрацювати програмні алгоритми та підтвердити ефективність даного методу. У дисертаційній роботі описано особливості та проблеми теплового контролю виробів із багатошарових матеріалів. Показано, що на сучасному етапі розвитку методів теплового неруйнівного контролю важливим завданням є не лише виявлення та визначення координат і поперечних розмірів дефектів багатошарових матеріалів, але і вимірювання їх глибини залягання та розкриву. Проведено аналіз факторів, які впливають на результати теплового контролю та описано характер взаємозв’язків між інформативними параметрами. Розглянуто традиційні математичні та статистичні методи теплової дефектометрії та встановлено їх недоліки. Описано, що аналітичний розв’язок обернених задач теплового контролю в ряді випадків є неоднозначним. Особливо низьку ефективність традиційні методи та побудовані на їх основі системи теплової дефектометрії мають у випадку контролю багатошарових матеріалів. В роботі проведено порівняльний аналіз стандартних та спеціальних методів цифрової обробки термограм. Розглянуто методи Фур’є-аналізу, вейвлет-аналізу, аналізу головних компонент та динамічної теплової томографії. Показано, що дані методи мають низьку завадостійкість, сильну залежність результатів від вибору опорної точки та рівномірності нагріву об’єкту контролю. Окрім того, розглянуті традиційні методи обробки термограм не дозволяють проводити автоматичну класифікацію дефектів за типом та визначати їх розкрив. У дисертаційній роботі описано можливості використання штучних нейронних мереж для удосконалення методів визначення характеристик дефектів. Розглянуто особливості побудови нейромережевих систем для вирішення задач класифікації дефектів та визначення їх глибини залягання і розкриву. Проведено порівняння ефективності роботи нейронних мереж та традиційних методів обробки термограм. Показано переваги нейронних мереж над традиційними алгоритмами. Розглянуто найбільш перспективні області застосування нейромережевих систем аналізу результатів активного теплового неруйнівного контролю. Проведено аналіз існуючих робіт за напрямом теплового контролю композитів. Показано, що у відомій літературі не вирішуються завдання одночасної класифікації дефектів за типом та визначення їх глибини залягання і розкриву; не досліджено способи визначення глибини залягання дефектів або їх розкриву шляхом вирішення задачі регресії за допомогою нейронних мереж; не вирішується завдання побудови теплових зображень внутрішньої структури об’єкту контролю. Сформовано мету дослідження у вигляді автоматизації процесу активної теплової дефектоскопії та дефектометрії із застосуванням нейромережевих технологій, що забезпечуватиме підвищення інформативності, достовірності та ефективності контролю виробів із багатошарових матеріалів. З метою удосконалення методів активної теплової дефектоскопії і дефектометрії та автоматизації обробки даних в дисертації обґрунтовано та розроблено підсистему цифрової обробки термограм, що складається з трьох нейромережевих модулів. Описано можливість використання багатошарових нейронних мереж прямого розповсюдження зі зворотним поширенням помилки з повнозв’язними прошарками у складі модуля виявлення та класифікації дефектів та модулів визначення глибини залягання і розкриву дефектів. Сформовано алгоритми формування навчальних множин для задач класифікації дефектів та визначення їх глибини залягання і розкриву. Описано процедуру навчання нейромережевих модулів та розроблено відповідне програмне забезпечення в середовищі MATLAB. Виконано програмну реалізацію віртуальних приладів в середовищі NI LabVIEW, в яких втілено алгоритми роботи нейромережевих модулів та пост-обробки результатів. Створено графічний інтерфейс користувача, який містить елементи керування, інструменти для проведення дефектометрії та блоки графічного відображення інформації щодо положення дефектів та внутрішньої структури об’єкту контролю. На основі проведеного комп’ютерного моделювання процесу активного теплового контролю алюмінієвої пластини зі штучними внутрішніми дефектами отримано послідовності термограм. Встановлено, що внаслідок впливу високого рівня теплової дифузії та нерівномірності нагріву обробка отриманих послідовностей термограм традиційними методами є ускладненою та малоефективною. В результаті досліджень доведено, що розроблена автоматизована нейромережева система має покращені якісні та кількісні показники ефективності у порівнянні з традиційними методами. У роботі проведено комп’ютерне моделювання процесу активного теплового контролю зразка із багатошарового вуглепластику зі штучними внутрішніми дефектами. За результатами досліджень ефективності обробки отриманих послідовностей термограм різними методами встановлено, що розроблена нейромережева система забезпечує найвищі показники якості класифікації дефектів та точності дефектометрії серед розглянутих методів. Досліджено вплив архітектури нейронних мереж на результати роботи нейромережевих модулів розробленої системи у випадку обробки даних комп’ютерного моделювання. Дослідження показали, що найбільш оптимальним є використання двох прихованих прошарків з 12 нейронами в першому та 4 нейронами в другому прошарках. Встановлено, що із доступних алгоритмів навчання найбільш ефективним за показником середньоквадратичної помилки мережі є оптимізатор Левенберга-Маркарда. Проведено дослідження впливу обсягу та якості навчальної вибірки на результати роботи нейромережевих модулів. Встановлено кількісні значення погіршення показників ефективності роботи системи. У випадку зменшення кількості навчальних зразків в чотири рази, на 7,55 % знижується значення критерію Танімото та на 14,74 % зростає відносна похибка визначення глибини залягання дефектів. Водночас, в чотири рази зменшується час навчання. Аналогічні результати отримано і для випадку зменшення репрезентативності вибірки. Розроблено та виготовлено 2 тестових та 5 навчальних зразків у вигляді пластин із багатошарових композиційних матеріалів, які містять штучні внутрішні дефекти з відомими параметрами. Зразки використовувались для проведення експериментальних досліджень ефективності роботи розробленої автоматизованої системи. Для проведення експериментів було виготовлено стенд для проведення активного теплового контролю за схемою з двостороннім доступом до об’єкту. За результатами експериментальних досліджень встановлено, що в реальних умовах архітектура нейронних мереж відповідних модулів має бути ускладнена до 35 нейронів в першому та 15 нейронів в другому прихованому прошарках. Дослідження показали, що розроблена система дозволяє проводити безпомилкове виявлення та класифікацію дефектів за типом. Оцінка глибини залягання та розкриву дефектів із використанням розробленої системи відбувається з максимальною похибкою ±3,19 % та 3,50 % відповідно. Доведено, що розроблена система має підвищену достовірність контролю та точність дефектометрії у порівнянні з традиційними алгоритмами навіть в умовах нерівномірного нагріву. На основі результатів досліджень сформульовано рекомендації щодо методики контролю із використанням розробленої автоматизованої системи. Ключові слова: неруйнівний контроль, тепловий контроль, теплова дефектометрія, теплова томографія, теплове поле, композиційні матеріали, нейронні мережі, нейромережевий класифікатор, мережа прямого розповсюдження, зворотне поширення помилки, машинне навчання.