📄Работа №100202
Тема: Разработка информационной системы для оценки радиояркостной температуры головного мозга на основе модельных данных
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информационные системы
Объем:
65 листов
Год:
2020
Просмотров:
153
4245
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
РЕФЕРАТ 2
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 5
СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ 6
ВВЕДЕНИЕ 8
1. ОСОБЕННОСТИ СТРОЕНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА 10
1.1 Структура нервной системы 10
1.2 Основные функциональные системы мозга 13
1.3 Кора головного мозга 14
1.4 Оболочки головного мозга 15
1.4.1 Спинномозговая жидкость 15
1.4.2 Мозговые оболочки 16
1.5 Механизмы теплообмена тела человека с окружающей средой метаболическое
выделение тепла 17
1.5.1 Конвекция с помощью системы кровообращения 18
1.5.2 Теплообмен с окружающей средой 20
1.5.3 Испарение 22
1.5.4 Тепловые потери при диффузии воды через кожу 24
1.5.5 Излучение 24
1.5.5.1 Инфракрасное излучение 24
1.5.5.2 Микроволновое излучение, сверхвысокочастотное излучение (СВЧ) 25
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ МОЗГА 27
2.1 Уравнение Пеннеса 29
2.2 Радиояркостная температура 31
2.3 Радиометрия биологических объектов 33
3. ОСОБЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 34
3.1 Унифицированный язык моделирования (ПМЕ) 34
3.1.1 Диаграмма Вариантов Использования 35
3.1.2 Диаграмма последовательности 36
3.1.3 Диаграмма классов 38
3.1.4 Диаграмма развертывания 39
3.2 Алгоритм визуализации 40
4. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 41
4.1 База данных моделей пациентов 41
4.2 Python 3.7.4 42
4.3 ]ауа8спр1 Object Notation (JSON) 43
4.4 ParaView 44
4.5 Модельная сетка 45
4.6 Граничные условия модели 45
5. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ 47
5.1 Модель головы 47
5.2 Модель наложения АА 48
5.3 Процесс моделирования 48
6. РЕЗУЛЬТАТЫ: ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 50
6.1 Диаграмма вариантов использования 50
6.2 Диаграмма последовательности 52
6.3 Диаграмма классов 54
6.4 Диаграмма Развертывания 55
7. РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ 56
7.1 Результат моделирования микроволнового излучения 56
8. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 62
ПРИЛОЖЕНИЕ А 65
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 5
СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ 6
ВВЕДЕНИЕ 8
1. ОСОБЕННОСТИ СТРОЕНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА 10
1.1 Структура нервной системы 10
1.2 Основные функциональные системы мозга 13
1.3 Кора головного мозга 14
1.4 Оболочки головного мозга 15
1.4.1 Спинномозговая жидкость 15
1.4.2 Мозговые оболочки 16
1.5 Механизмы теплообмена тела человека с окружающей средой метаболическое
выделение тепла 17
1.5.1 Конвекция с помощью системы кровообращения 18
1.5.2 Теплообмен с окружающей средой 20
1.5.3 Испарение 22
1.5.4 Тепловые потери при диффузии воды через кожу 24
1.5.5 Излучение 24
1.5.5.1 Инфракрасное излучение 24
1.5.5.2 Микроволновое излучение, сверхвысокочастотное излучение (СВЧ) 25
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ МОЗГА 27
2.1 Уравнение Пеннеса 29
2.2 Радиояркостная температура 31
2.3 Радиометрия биологических объектов 33
3. ОСОБЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 34
3.1 Унифицированный язык моделирования (ПМЕ) 34
3.1.1 Диаграмма Вариантов Использования 35
3.1.2 Диаграмма последовательности 36
3.1.3 Диаграмма классов 38
3.1.4 Диаграмма развертывания 39
3.2 Алгоритм визуализации 40
4. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 41
4.1 База данных моделей пациентов 41
4.2 Python 3.7.4 42
4.3 ]ауа8спр1 Object Notation (JSON) 43
4.4 ParaView 44
4.5 Модельная сетка 45
4.6 Граничные условия модели 45
5. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ 47
5.1 Модель головы 47
5.2 Модель наложения АА 48
5.3 Процесс моделирования 48
6. РЕЗУЛЬТАТЫ: ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 50
6.1 Диаграмма вариантов использования 50
6.2 Диаграмма последовательности 52
6.3 Диаграмма классов 54
6.4 Диаграмма Развертывания 55
7. РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ 56
7.1 Результат моделирования микроволнового излучения 56
8. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 62
ПРИЛОЖЕНИЕ А 65
📖 Введение
Существует множество технических областей в инженерии и науке в целом, которые используют термин "модель системы" по-своему. Например, при разработке программного обеспечения для документирования различных точек зрения используется системная модель, которая должна обеспечивать возможность обсуждения между заинтересованными сторонами и инженерами. Кроме того, системные модели часто используются для документирования требований, структуры, поведения, и подтверждения.
Мозг - самый сложный орган в организме человека. Он содержит сотни миллиардов клеток, которые переплетаются для формирования сложносвязанной сети. Мозг имеет несколько различных типов клеток, наиболее важными из которых являются нейроны. Организация нейронов приводит к процессам деятельности мысли, памяти, познанию и осознанию. Другие типы клеток мозга называются глией. Эти поддерживающие клетки нервной системы обеспечивают ансамбли живых нейронов, защищая их от инфекции, токсинов и травм. Клетки глии составляют гематоэнцефалический барьер между сосудами и веществом мозга. С другой стороны, мозг можно рассматривать как термодинамическое устройство, направленное на обработку информации. Термодинамика мозга описывает, сколько тепла передается и поглощается в процессе жизнедеятельности мозга. Известно, что процессы метаболизма в ткани мозга сопровождаются колебаниями температуры термодинамики и вариациями циркуляции жидкости [11].
В настоящее время, устройства измерения температуры (ИК и контактные методы) в общем случае измеряют температуры поверхности тела, поэтому важна разработка методов не инвазивных измерений температуры внутренних органов, особенно головного мозга. Существует способ измерить температуру мозга, используя не инвазивные измерения, с помощью микроволнового (СВЧ) радиометра, который может измерять собственное тепловое излучение тканей тела глубже, чем ИК в микроволновом диапазоне. Шкала измерения такого теплового излучения обычно используется 1-5 ГГц.
Известно, что если приложить СВЧ-антенну к телу, то измеряемая мощность электромагнитного излучения на выходе антенны будет пропорциональная радиометрической (радиояркостной) температуре тканей под антенной Trad:
P = kTradAf(1-R). (1)
Таким образом, в соответствии с (1), измеряя мощность собственного излучения в микроволновом диапазоне, можно получать информацию о радиояркостной температуре Тга^. Связана с обычной термодинамической температурой Т(г) соотношением (2):
Trad= /“ Т(г) * C(r)dV С (г) = ОО2|£(Г)|2
rad J_m k J ) £°^||Ё(г)|2^
Если температуры биообъекта постоянна и равна To, то из (2) следует, что Trad = To, т.е. радиояркостной температура совпадает с термодинамической. Во всех остальных случаях она представляет собой усредненную, с весом C(r), термодинамическую температуру в объеме под антенной. Для оценки изменений распределения радиояркостной температуры предлагается разработать ИС основано на численном решений уравнений Пеннеса
Исходя из вышесказанного, определим объект исследования: распределение радиояркостной температуры головного мозга. А предмет исследования: создание информационной системы для численного моделирования этих процессов.
Цель работы: разработка информационной системы для моделирования особенностей распределения радиояркостной температуры головного мозга.
Для достижения этой цели выполнялись следующие задачи:
• Создать модель распределения радиояркостной температуры головного мозга;
• Получить оценки параметров модели;
• Структурировать процессы подготовки модели в виде информационной системы.
Мозг - самый сложный орган в организме человека. Он содержит сотни миллиардов клеток, которые переплетаются для формирования сложносвязанной сети. Мозг имеет несколько различных типов клеток, наиболее важными из которых являются нейроны. Организация нейронов приводит к процессам деятельности мысли, памяти, познанию и осознанию. Другие типы клеток мозга называются глией. Эти поддерживающие клетки нервной системы обеспечивают ансамбли живых нейронов, защищая их от инфекции, токсинов и травм. Клетки глии составляют гематоэнцефалический барьер между сосудами и веществом мозга. С другой стороны, мозг можно рассматривать как термодинамическое устройство, направленное на обработку информации. Термодинамика мозга описывает, сколько тепла передается и поглощается в процессе жизнедеятельности мозга. Известно, что процессы метаболизма в ткани мозга сопровождаются колебаниями температуры термодинамики и вариациями циркуляции жидкости [11].
В настоящее время, устройства измерения температуры (ИК и контактные методы) в общем случае измеряют температуры поверхности тела, поэтому важна разработка методов не инвазивных измерений температуры внутренних органов, особенно головного мозга. Существует способ измерить температуру мозга, используя не инвазивные измерения, с помощью микроволнового (СВЧ) радиометра, который может измерять собственное тепловое излучение тканей тела глубже, чем ИК в микроволновом диапазоне. Шкала измерения такого теплового излучения обычно используется 1-5 ГГц.
Известно, что если приложить СВЧ-антенну к телу, то измеряемая мощность электромагнитного излучения на выходе антенны будет пропорциональная радиометрической (радиояркостной) температуре тканей под антенной Trad:
P = kTradAf(1-R). (1)
Таким образом, в соответствии с (1), измеряя мощность собственного излучения в микроволновом диапазоне, можно получать информацию о радиояркостной температуре Тга^. Связана с обычной термодинамической температурой Т(г) соотношением (2):
Trad= /“ Т(г) * C(r)dV С (г) = ОО2|£(Г)|2
rad J_m k J ) £°^||Ё(г)|2^
Если температуры биообъекта постоянна и равна To, то из (2) следует, что Trad = To, т.е. радиояркостной температура совпадает с термодинамической. Во всех остальных случаях она представляет собой усредненную, с весом C(r), термодинамическую температуру в объеме под антенной. Для оценки изменений распределения радиояркостной температуры предлагается разработать ИС основано на численном решений уравнений Пеннеса
Исходя из вышесказанного, определим объект исследования: распределение радиояркостной температуры головного мозга. А предмет исследования: создание информационной системы для численного моделирования этих процессов.
Цель работы: разработка информационной системы для моделирования особенностей распределения радиояркостной температуры головного мозга.
Для достижения этой цели выполнялись следующие задачи:
• Создать модель распределения радиояркостной температуры головного мозга;
• Получить оценки параметров модели;
• Структурировать процессы подготовки модели в виде информационной системы.
✅ Заключение
В результате выполненной работы мною была разработана информационная система для моделирования особенностей распределения радиояркостной температуры головного мозга. При помощи которой была создана модель распределения радиояркостной температуры головного мозга и получены оценки параметров модели. Мною были структурированы и описаны процессы подготовки модели в виде информационной системы. Все поставленные в работе задачи выполнены.
На основе проделанной работы можно сделать следующие выводы:
1. Компоненты, включение в процесс моделирования, вместе формируют информационную систему, описанную на языке ПМЕ:
• Модели помогают нам представить систему такой, какой она есть или какой мы хотим развивать ее в будущем.
• Модели позволяют указать структуру или поведение системы.
• Модели дают нам шаблон, который помогает нам в построении системы.
• Модели документируют и иллюстрируют принятые нами решения.
2. Полученные результаты численных оценок моделирования распределения радиояркостной температуры на 15 проекциях на поверхности головы с заданными параметрами при физиологической норме имеют градиент температур, определяемый геометрией реального МРТ изображения головы человека, не превышающий ± 0,3 К.
3. Разница температур между каждым участком мозга и артериальной кровью всегда оставалась положительной и относительно одинаковой.
4. Как показали результаты моделирования существует зависимость изменения параметра кровотока при локальном повышении температуры в тканях кожи.
5. Температурный разброс зависит от глубины распределения в мозге и параметра метаболического тепловыделения Ртеь в основном не влияет на температуру глубоких структур мозга в тканях головы при изменении различных дестабилизирующих параметров.
6. Параметры колебаний радиояркостной температуры головного мозга являются не только результатом термодинамических процессов в тканях головы, но определяются динамикой процессов терморегуляции и могут являться показателем изменений происходящих в нем физиологических процессов. Температура поверхности головы не стабильна и может колебаться в пределах 2°-3° градусов Цельсия при физиологически нормальных условиях, во время изменений условий окружающей среды или интенсивной физической активности. Это требует дополнительных исследований и верификации.
7. Резюмируя, можно сделать вывод, что есть пределы человеческой способности понимать сложность. Моделируя такие сложные процессы как распределение радиояркостной температуры головного мозга, мы сужаем проблему, которую мы изучаем, фокусируясь только на одном аспекте и получаем возможность оценить нужные параметры системы.
На основе проделанной работы можно сделать следующие выводы:
1. Компоненты, включение в процесс моделирования, вместе формируют информационную систему, описанную на языке ПМЕ:
• Модели помогают нам представить систему такой, какой она есть или какой мы хотим развивать ее в будущем.
• Модели позволяют указать структуру или поведение системы.
• Модели дают нам шаблон, который помогает нам в построении системы.
• Модели документируют и иллюстрируют принятые нами решения.
2. Полученные результаты численных оценок моделирования распределения радиояркостной температуры на 15 проекциях на поверхности головы с заданными параметрами при физиологической норме имеют градиент температур, определяемый геометрией реального МРТ изображения головы человека, не превышающий ± 0,3 К.
3. Разница температур между каждым участком мозга и артериальной кровью всегда оставалась положительной и относительно одинаковой.
4. Как показали результаты моделирования существует зависимость изменения параметра кровотока при локальном повышении температуры в тканях кожи.
5. Температурный разброс зависит от глубины распределения в мозге и параметра метаболического тепловыделения Ртеь в основном не влияет на температуру глубоких структур мозга в тканях головы при изменении различных дестабилизирующих параметров.
6. Параметры колебаний радиояркостной температуры головного мозга являются не только результатом термодинамических процессов в тканях головы, но определяются динамикой процессов терморегуляции и могут являться показателем изменений происходящих в нем физиологических процессов. Температура поверхности головы не стабильна и может колебаться в пределах 2°-3° градусов Цельсия при физиологически нормальных условиях, во время изменений условий окружающей среды или интенсивной физической активности. Это требует дополнительных исследований и верификации.
7. Резюмируя, можно сделать вывод, что есть пределы человеческой способности понимать сложность. Моделируя такие сложные процессы как распределение радиояркостной температуры головного мозга, мы сужаем проблему, которую мы изучаем, фокусируясь только на одном аспекте и получаем возможность оценить нужные параметры системы.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.