Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы — «датчик корреляции спеклов для измерения скорости кровотока, разработка алгоритма обработки и анализа сигнала с датчика». Данная работа посвящена исследованию разработки датчика корреляции спеклов для измерения скорости кровотока, с особым акцентом на разработку алгоритма обработки и анализа сигнала с датчика. Датчики корреляции спеклов, использующие эффект лазерного спекл-эффекта, предлагают неинвазивный подход к оценке динамики кровотока. Этот метод включает анализ спекл-паттернов, которые представляют собой случайные массивы ярких и темных пятен, образующихся при освещении лазером шероховатой поверхности, такой как биологическая ткань. По мере течения крови возникающие изменения в спекл-паттернах предоставляют критически важные данные о скорости кровотока. Алгоритм, разработанный в этом исследовании, интегрирует анализ контрастности лазерных спеклов (LASCA) для повышения разрешения и точности визуализации кровотока. Захватывая спекл-паттерны в различные моменты времени и вычисляя корреляцию этих паттернов, датчик может эффективно измерять скорость кровотока. Этот процесс включает несколько ключевых шагов: получение изображения, расчет контраста, шумоподавление и преобразование контраста. Алгоритм обрабатывает сотни кадров в секунду, обеспечивая высокое временное разрешение для захвата быстрых изменений кровотока.

The subject of the graduate qualification work is “speckle correlation sen-sor for measuring blood flow velocity development of an algorithm for pro-cessing and analyzing the signal from the sensor ”.The given work is devoted to investigate the development of a speckle correlation sensor for measuring blood flow velocity, with a particular focus on devising an algorithm for pro-cessing and analyzing the signal from the sensor. Speckle correlation sensors, leveraging the laser speckle effect, offer a non-invasive approach to assessing blood flow dynamics. This method involves analyzing speckle patterns, which are random arrays of bright and dark spots formed when a laser illuminates a rough surface, such as biological tissue. As blood flows, the resulting changes in speckle patterns provide critical data on blood flow velocity. The algorithm developed in this research integrates Laser Speckle Con-trast Analysis (LASCA) to enhance the resolution and accuracy of blood flow imaging. By capturing speckle patterns at various time points and calculating the correlation of these patterns, the sensor can effectively measure blood flow velocity. This process includes several key steps: image acquisition, contrast calculation, denoising, and contrast conversion. The algorithm processes hun-dreds of frames per second, ensuring high temporal resolution to capture rapid changes in blood flow.