Details

Мы поставили цель: повысить визуальный контраст кровеносных сосудов на фоне биологических тканей. Этого можно достичь путём оптимизации спектрального состава шестицветного светодиодного хирургического осветителя. Задачи исследования включали несколько этапов. Сначала мы провели аналитический обзор литературы. Нас интересовали спектральные свойства тканей и методы оптимизации освещения. Затем мы разработали программу в среде MATLAB. Она рассчитывает цветовой контраст и подбирает интенсивности шести LED-каналов. Далее мы предложили метод повышения контраста — варьирование интенсивностей. Мы выполнили численную оптимизацию для 11 типов фоновых тканей. Это селезёнка, печень, сердце, почки, лёгкие, поджелудочная железа, подкожный жир, кожа, мышцы, мочевой пузырь и нервные волокна. Расчёты опирались на реальные спектральные данные. Наконец, мы сравнили результаты с освещением галогенной лампой и сформулировали рекомендации. Методы исследования: колориметрическая система CIE 1931, численное интегрирование и метод последовательного квадратичного программирования (SQP). Последний реализован в MATLAB через функцию fmincon. Наши результаты показывают: для всех фоновых тканей оптимальное решение задействует только зелёный и красный каналы. Для пары «кровеносный сосуд–селезёнка» оптимальные коэффициенты составили k_Green = 0.5246, k_Red = 0.4754. Соответствующий цветовой контраст достиг ΔE=0.2025. По сравнению с галогенной лампой контраст улучшился на 60–80%. Разработанная программа и метод пригодны для создания интеллектуальных хирургических осветителей. Мы полагаем, что предложенный метод спектральной оптимизации заметно повышает визуальную различимость кровеносных сосудов. Полученные коэффициенты могут служить основой для предустановленных режимов освещения при операциях на разных органах.

Our aim was to increase the visual contrast of blood vessels against biological tissues by optimizing the spectral composition of a six-color LED surgical light source. Research tasks: to conduct a literature review on spectral properties of tissues and illumination optimization methods; to develop a MATLAB program for calculating color contrast and optimizing the intensities of six LED channels; to propose a contrast enhancement method by varying the intensities; to perform numerical optimization for 11 types of background tissues (spleen, liver, heart, kidneys, lungs, pancreas, subcutaneous fat, skin, muscle, bladder, brain) using real spectral data; to compare the obtained results with halogen lamp illumination and to formulate recommendations. Methods: CIE 1931 colorimetry, numerical integration, sequential quadratic programming (SQP) implemented in MATLAB (fmincon function). Our results show that for all background tissues, the optimal solution activates only the green and red channels. For the vessel–spleen pair, the optimal coefficients are Our aim was to increase the visual contrast of blood vessels against biological tissues by optimizing the spectral composition of a six-color LED surgical light source. Research tasks: to conduct a literature review on spectral properties of tissues and illumination optimization methods; to develop a MATLAB program for calculating color contrast and optimizing the intensities of six LED channels; to propose a contrast enhancement method by varying the intensities; to perform numerical optimization for 11 types of background tissues (spleen, liver, heart, kidneys, lungs, pancreas, subcutaneous fat, skin, muscle, bladder, brain) using real spectral data; to compare the obtained results with halogen lamp illumination and to formulate recommendations. Methods: CIE 1931 colorimetry, numerical integration, sequential quadratic programming (SQP) implemented in MATLAB (fmincon function). Our results show that for all background tissues, the optimal solution activates only the green and red channels. For the vessel–spleen pair, the optimal coefficients are k_Green = 0.5246, k_Red = 0.4754. The color contrast reached ΔE = 0.2025. Comparison with a halogen lamp shows a contrast improvement of 60–80%. The developed program and method can be used to create intelligent surgical illuminators. We believe that the proposed spectral optimization method significantly improves the visual distinguishability of blood vessels. The obtained optimal coefficients can serve as a basis for preset lighting modes for surgeries on different organs. . The color contrast reached ΔE = 0.2025. Comparison with a halogen lamp shows a contrast improvement of 60–80%. The developed program and method can be used to create intelligent surgical illuminators. We believe that the proposed spectral optimization method significantly improves the visual distinguishability of blood vessels. The obtained optimal coefficients can serve as a basis for preset lighting modes for surgeries on different organs.