“Быстрое” решение трехмерной обратной задачи квазистатической эластографии с помощью метода малого параметра

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются прямая и обратная задачи трехмерной квазистатической эластографии – метода онкологической диагностики. Они основаны на модели исследуемой биологической ткани, подвергаемой поверхностному сжатию, деформации в которой подчиняются законам линейной теории упругости. Возникающие трехмерные смещения ткани описываются краевой задачей для уравнений в частных производных с коэффициентами, которые определяются переменным модулем Юнга и постоянным коэффициентом Пуассона. Краевая задача содержит малый параметр, что позволяет решить ее с помощью теории регулярных возмущений уравнений в частных производных. Это составляет прямую задачу. Обратная задача состоит в нахождении распределения модуля Юнга по известным смещениям ткани. Значительное превышение величины модуля Юнга в некоторой области ткани является признаком возможной онкологии. В статье при некоторых предположениях выписываются простые формулы для решения как прямой, так и обратной задачи трехмерной квазистатической эластографии. Представлены результаты численных экспериментов по приближенному решению трехмерных обратных модельных задач с помощью предлагаемых формул. Полученные приближенные решения достаточно хорошо воспроизводят точные модельные решения. Расчеты по формулам требуют лишь несколько десятков миллисекунд на персональном компьютере средней производительности для достаточно мелких сеток, и поэтому предлагаемый подход с использованием малого параметра может быть применен при онкологической диагностике в реальном времени. Библ. 19. Фиг. 9. Табл. 1.

Об авторах

А. С. Леонов

НИЯУ “МИФИ”

Email: asleonov@mephi.ru
Россия, 115409, Москва, Каширское ш., 31

Н. Н. Нефедов

МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет

Email: nefedov@phys.msu.ru
Россия, 119992, Москва, Ленинские горы

А. Н. Шаров

МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет

Email: scharov.aleksandr@physics.msu.ru
Россия, 119992, Москва, Ленинские горы

А. Г. Ягола

МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет

Автор, ответственный за переписку.
Email: yagola@physics.msu.ru
Россия, 119992, Москва, Ленинские горы

Список литературы

  1. Gao L., Parker K., Lerner R., et al. Imaging of the elastic properties of tissue – a review // Ultrasound Med. Biol. 1996. V. 22. P. 959–977.
  2. Ophir J., Alam S., Garra B., et al. Elastography: ultrasonic estimation and imaging of the elastic properties of tissues // Proc. Inst. Mech. Eng. Part H: J. Eng. Med. 1999. V. 213. P. 203–233.
  3. Greenleaf J.F., Fatemi M., Insana M. Selected methods for imaging elastic properties of biological tissues // A-nnu. Rev. Biomed. Eng. 2003. V. 5. P. 57–78.
  4. Parker K.J., Taylor L.S., Gracewski S., et al. A unified view of imaging the elastic properties of tissue // J. Acoust. Soc. Am. 2005. V. 117. P. 2705–2712.
  5. Doyley M. Model-based elastography: a survey of approaches to the inverse elasticity problem // Phys Med Biol. 2012. V. 57. P. R35–R73.
  6. Гурбатов С.Н., Демин И.Ю., Прончатов-Рубцов Н.В. Ультразвуковая эластография: аналитическое описание различных режимов и технологий, физическое и численное моделирование сдвиговых характеристик мягких биологических тканей: учебно-методическое пособие. Нижний Новгород: Нижегородский гос. ун-т, 2015.
  7. Oberai A.A., Gokhale N.H., Feijoo G.R. Solution of inverse problems in elasticity imaging using the adjoint method // Inverse Probl. 2003. V. 19. P. 297–313.
  8. Richards M., Barbone P., Oberai A. Quantitative three-dimensional elasticity imaging from quasi-static deformation: a phantom study // Phys. Med. Biol. 2009. V. 54. P. 757–779.
  9. Leonov A.S., Sharov A.N., Yagola A.G. A posteriori error estimates for numerical solutions to inverse problems of elastography // Inverse Probl. Sci. Eng. 2017. V. 25. P. 114–128.
  10. Leonov A.S., Sharov A.N., Yagola A.G. Solution of the inverse elastography problen for parametric classes of inclusions with a posteriori error estimate // J. Inverse Ill-Posed Probl. 2017. V. 26. P. 1–7.
  11. Leonov A.S., Sharov A.N., Yagola A.G. Solution of the three-dimensional inverse elastography problem for parametric classes of inclusions // Inverse Probl. Sci. Eng. 2021. V. 29. № 8. P. 1055–1069.
  12. Rychagov M., Khaled W., Reichling S., et al. Numerical modeling and experimental investigation of biomedical elastographic problem by using plane strain state model // Fortsch. Der Akustik. 2003. V. 29. P. 586–589.
  13. Leonov A.S., Sharov A.N., Yagola A.G. Solution of the three-dimensional inverse elastography problem for parametric classes of inclusions, Inverse Problems in Science and Engineering. 2021. V.29. Issue 8. P. 1055–1069.
  14. Леонов А.С., Нефедов Н.Н., Шаров А.Н., Ягола А.Г. Решение двумерной обратной задачи квазистатической эластографии с помощью метода малого параметра Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2022. Т. 62. № 5. С. 854–860.
  15. Ладыженская О.А. Краевые задачи математической физики. М.: Наука, 1973.
  16. Тихонов А.Н., Васильева А.Б., Свешников А.Г. Дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1980.
  17. Треногин В.А. Функциональный анализ. М.: Наука, 1980.
  18. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990.
  19. Леонов А.С. Решение некорректно поставленных обратных задач. Очерк теории, практические алгоритмы и демонстрации в МАТЛАБ. М.: Либроком, 2009.

Дополнительные файлы


© А.С. Леонов, Н.Н. Нефедов, А.Н. Шаров, А.Г. Ягола, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».