Разработка оборудования и методик магнитно-резонансной томографии для исследований биологических и сельскохозяйственных объектов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены преимущества и особенности использования среднеполевого специализированного магнитно-резонансного томографа при исследованиях различных биологических и сельскохозяйственных объектов, разработана серия специальных приемных датчиков для оптимизации таких исследований, описаны новые цифровые методики обработки и анализа данных, приведены некоторые результаты экспериментов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Я. В. Фаттахов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Федеральный исследовательский центр «Казанский научный центр Российской академии наук»

Автор, ответственный за переписку.
Email: yfattakhov@yandex.ru

Казанский физико-технический институт имени Е.К. Завойского

Россия, Казань

В. Л. Одиванов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Федеральный исследовательский центр «Казанский научный центр Российской академии наук»

Email: yfattakhov@yandex.ru

Казанский физико-технический институт имени Е.К. Завойского

Россия, Казань

А. А. Баязитов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Федеральный исследовательский центр «Казанский научный центр Российской академии наук»

Email: yfattakhov@yandex.ru

Казанский физико-технический институт имени Е.К. Завойского

Россия, Казань

А. Р. Фахрутдинов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Федеральный исследовательский центр «Казанский научный центр Российской академии наук»

Email: yfattakhov@yandex.ru

Казанский физико-технический институт имени Е.К. Завойского

Россия, Казань

В. А. Шагалов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Федеральный исследовательский центр «Казанский научный центр Российской академии наук»

Email: yfattakhov@yandex.ru

Казанский физико-технический институт имени Е.К. Завойского

Россия, Казань

Список литературы

  1. Зеленцов Е.Л., Сажина Т.В., Козлов А.С. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2019. Т. 83. № 2. С. 282; Zelentsov E.L., Sazhina T.V., Kozlov A.S. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2019. V. 83. No. 2. P. 232.
  2. Мельников А.Е., Солдатов Е.С., Кузнецова И.Е. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2019. Т. 83. № 1. С. 62; Melnikov A.E., Soldatov E.S., Kuznetsova I.E. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2019. V. 83. No. 1. P. 52.
  3. Котельников Е.А., Крюков Р.В., Буров В.А. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2019. Т. 83. № 1. С. 76; Kotelnikov E.A., Kryukov R.V., Burov V.A. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2019. V. 83. No. 1. P. 64.
  4. Бузмаков А.В., Асадчиков В.Е., Золотов Д.А. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2019. Т. 83. № 2. С. 194; Buzmakov A.V., Asadchikov V.E., Zolotov D.A. et al. // Bull. Russ Acad. Sci. Phys. 2019. V. 83. No. 2. P. 146.
  5. Fischer H.W., Rinck P.A., Van Haverbeke Y. et al. // Magn. Reson. Мed. 1990. V. 16. P. 317.
  6. Sarracanie M., LaPierre C. D., Salameh N. et al. // Sci. Reports. 2015. V. 5. P. 15177.
  7. Аминов К.Л., Хабипов Р.Ш., Фаттахов Я.В. и др. Свид. о гос. рег. программы для ЭВМ № 2018610582. 2018.
  8. Пирогов Ю.А. // Изв. РАН. Сер. физ. 2015. Т. 79. № 12. С. 1627; Pirogov Yu.A. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2015. V. 79. No. 12. P. 1422.
  9. Пирогов Ю.А. // Изв. РАН. Сер. физ. 2017. Т. 81. № 1. С. 68; Pirogov Yu.A. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2017. V. 81. No 1. P. 60.
  10. Ежков В.О., Хадеев Т.Г., Фаттахов Я.В. и др. // Учен. зап. Казан. гос. акад. вет. медицины. 2023. Т. 254. № 1. С. 87.
  11. Стогниенко Е.С., Баязитов А.А., Стогниенко О.И., Корниенко А.В. // Материалы XII МИТ (Казань, 2019). С. 45.
  12. Скаковский Е.Д., Тычинская Л.Ю., Гайдукевич О.А. и др. // ЖПС. 2012. Т. 79. № 3. С. 482; Skakovskii E.D., Tychinskaya L. Yu., Gaidukevich O.A. et al. // J. Appl. Spectrosc. 2012. V. 79. No 3. P. 465.
  13. Van As H., Scheenen T., Vergeldt F.J. // Photosynth. Res. 2009. V. 102. P. 213.
  14. Borisjuk L., Rolletschek H., Neuberger T. // The Plant. J. 2012. V. 70. P. 129.
  15. Одиванов В.Л., Фаттахов Я.В., Фахрутдинов А.Р. и др. Свид. о гос. рег. программы для ЭВМ № 2022685713. 2022.
  16. Одиванов В.Л., Фаттахов Я.В., Фахрутдинов А.Р. и др. Свид. о гос. рег. программы для ЭВМ № 2022685374. 2022.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Изображение проростка, корня и зерна пшеницы, полученное с помощью разработанного датчика с диаметром 19 мм методом Т1 взвешенного изображения.

Скачать (79KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость яркости элемента от времени высыхания. 1 — проросток, 2 — корень, 3 — зерно пшеницы.

Скачать (128KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изображение среза луковицы, полученное с помощью разработанного датчика методом Т1 взвешенного изображения, и график распределения яркости вдоль выделенного прямоугольника.

Скачать (192KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».