Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«Московский государственный технический университет
имени Н.Э. Баумана
(национальный исследовательский университет)»
(МГТУ им. Н.Э. Баумана)
ФАКУЛЬТЕТ _____________ «Радиоэлектроника и лазерная техника»___________________
КАФЕДРА _______________ «Лазерные и оптико-электронные системы»________________
РАСЧЕТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
К ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЕ
НА ТЕМУ:
«Разработка метода и инструментов исследования
диэлектрического отклика жидких сред с помощью
терагерцовой импульсной спектроскопии»
Студент ____РЛ2-84Б___
_________________ _____Г.Р.Мусина_____
(Группа)
Руководитель ВКР
(Подпись, дата)
_________________ ____К.И. Зайцев_____
(Подпись, дата)
Консультант
(И.О.Фамилия)
_________________ ____________________
(Подпись, дата)
Нормоконтролер
(И.О.Фамилия)
_________________ _Н.В. Черномырдин__
(Подпись, дата)
Консультант
(И.О.Фамилия)
(И.О.Фамилия)
_________________ ___Патрикеева А.А.__
(Подпись, дата)
2020 г.
(И.О.Фамилия)
РЕФЕРАТ
Расчетно-пояснительная записка 103 с., рисунков 28, табл. 3, источников
125, приложений 1.
ТЕРАГЕРЦОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ТЕРАГЕРЦОВАЯ ИМПУЛЬСНАЯ
СПЕКТРОСКОПИЯ,
ВОССТАНОВЛЕНИЕ
ГИПЕРОСМОТИЧЕСКИЕ
АГЕНТЫ,
ОПТИЧЕСКИХ
ИММЕРСИОННОЕ
СВОЙСТВ,
ОПТИЧЕСКОЕ
ПРОСВЕТЛЕНИЕ.
Объект исследования – гиперосмотические агенты для иммерсионного
оптического просветления тканей в терагерцовом диапазоне частот, включая
чистый полиэтиленгликоль с молекулярными массами 200, 300, 400 и 600,
диметилсульфоксид, пропиленгликоль, глицерин и их водные растворы, а также
водные растворы сахарозы, глюкозы, фруктозы, декстрана 40 и 70.
Цель квалификационной бакалаврской работы – разработка метода и
инструментов исследования терагерцового диэлектрического отклика жидких
сред, в том числе гиперосмотических агентов для иммерсионного оптического
просветления тканей, с помощью терагерцовой импульсной спектроскопии.
Для достижения сформулированной цели решались следующие научные и
технические задачи: разработка экспериментальной установки и оснастки для
терагерцовой
импульсной
спектроскопии
жидких
сред;
разработка
и
программная реализация метода восстановления терагерцовых диэлектрических
(оптических) характеристик жидких сред; экспериментальные исследования
диэлектрического отклика жидких сред, включая гиперосмотические агенты, с
помощью разработанных установки и методов; разработка экспериментальной
установки для изучения кинетики диффузии гиперосмотических агентов в ткани
и
метода
оценки
коэффициента
диффузии
на
основе
спектроскопии
коллимированного пропускания в видимом диапазоне; оценка коэффициента
диффузии агентов в ткани ex vivo с помощью разработанных установки и метода;
выбор
оптимальных
гиперосмотических
агентов
оптического просветления тканей в ТГц биофотонике.
2
для
иммерсионного
СОДЕРЖАНИЕ
РЕФЕРАТ ........................................................................................................... 2
ВВЕДЕНИЕ........................................................................................................ 5
1. Аналитический обзор современного состояния исследований в области
иммерсионного
оптического
просветления
биологических
тканей
в
терагерцовом диапазоне ............................................................................................. 9
1.1 Приложения методов терагерцовой спектроскопии и визуализации .... 9
1.2 Оптические характеристики биологических тканей и жидкостей в
терагерцовом диапазоне ........................................................................................... 11
1.3 Биомедицинское приложение терагерцовой оптоэлектроники ........... 18
1.3.1 Терагерцовая
диагностика
злокачественных
новообразований
различной локализации и нозологии ...................................................................... 18
1.3.2 Терагерцовая диагностика гликированных тканей и диабета ........... 20
1.3.3 Терагерцовая
диагностика
гидратации,
жизнеспособности
и
травматических повреждений тканей ..................................................................... 22
1.3.4 Современные проблемы терагерцовой биофотоники ........................ 23
1.4 Иммерсионное оптическое просветление тканей в терагерцовом
диапазоне.................................................................................................................... 24
1.5 Цель и задачи работы ............................................................................... 27
2. Исследование
терагерцовых
диэлектрических
характеристик
распространенных гиперосмотических агентов для иммерсионного оптического
просветления тканей ................................................................................................. 29
2.1 Экспериментальная установка и оснастка для исследования жидких
сред на базе терагерцового импульсного спектрометра ....................................... 29
2.1.1 Терагерцовый импульсный спектрометр ............................................ 29
2.1.2 Экспериментальная установка для исследования жидких сред на базе
терагерцового импульсного спектрометра ............................................................. 31
2.1.3 Оснастка для исследования жидких сред на базе терагерцового
импульсного спектрометра ...................................................................................... 33
3
2.2 Моделирование
взаимодействия
терагерцового
импульсного
излучения с плоско-слоистыми средами ................................................................ 34
2.2.1 Математическая модель взаимодействия терагерцового излучения 34
2.2.2 Аподизация сигналов терагерцового импульсного спектрометра ... 37
2.2.3 Метод восстановления терагерцовых диэлектрических (оптических)
характеристик водных растворов ............................................................................ 39
2.3 Терагерцовая спектроскопия водных растворов гиперосмотических
агентов для иммерсионного оптического просветления тканей .......................... 44
3. Исследование кинетики диффузии гиперосмотических агентов для
иммерсионного оптического просветления тканей методом спектроскопии
коллимированного пропускания в видимом диапазоне ........................................ 52
3.1 Экспериментальная установка для исследования кинетики диффузии
агентов в ткани ex vivo .............................................................................................. 52
3.2 Метод оценки коэффициента диффузии гиперосмотического агента в
ткани на основе данных спектроскопии коллимированного пропускания ......... 54
3.3 Экспериментальные
результаты
исследования
диффузии
гиперосмотических агентов в ткани мозга крысы ex vivo..................................... 55
3.4 Сравнительный анализ гиперосмотических агентов на основе их ТГц
диэлектрических (оптических) характеристик и коэффициентов диффузии в
ткани мозга ex vivo .................................................................................................... 59
3.5 Сравнительный анализ агентов на основе их ТГц диэлектрических
(оптических) характеристик и литературных данных о коэффициентах диффузии
в различные типы биологических тканей ............................................................... 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................................................................... 66
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ..................................... 68
ПРИЛОЖЕНИЕ А ........................................................................................... 83
ПРИЛОЖЕНИЕ Б............................................................................................ 94
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность. Быстрый прогресс в области терагерцовой (ТГц)
оптоэлектроники, наблюдаемый в течение последних нескольких десятилетий
[1–8], стимулирует исследования в области ТГц биофотоники [9], при этом
одним из наиболее социально-значимых и интересных направлений является
ТГц медицинская диагностика заболеваний человека, включая диагностику
доброкачественных
и
злокачественных
новообразований
различной
локализации и нозологии на основе эндогенных маркеров [10–12], оценку
стратегий лечения рубцов [13, 14], определение гликированных тканей и
концентрации глюкозы в крови [15–17], изучение степени гидратации [18],
жизнеспособности [19] и травматических повреждений тканей [20, 21].
Большинство перечисленных медицинских применений основано на высокой
чувствительности ТГц волн к содержанию и состоянию (свободной или
связанной) воды в тканях [9, 22] – то есть тканевая вода выступает в качестве
эндогенного
маркера патологии. Несмотря
на привлекательность
ТГц
технологии для медицины, сильное поглощение ТГц излучения молекулами
тканевой воды затрудняет применение ТГц технологий из-за малой глубины
зондирования тканей ТГц излучением, низкого качества ТГц изображений и
спектроскопической информации о внутритканевых структурах [9]. Глубина
зондирования варьируется от десятков до сотен микрон в зависимости от типа
ткани и рассматриваемой частоты, что позволяет исследовать только
поверхностные свойства ткани [10]. Существует несколько подходов для
повышения
глубины
ТГц
зондирования
[23–29],
однако
наименее
дорогостоящим и, в то же время, достаточно эффективным и простым способом
является иммерсионное оптическое просветление тканей с использованием
гиперосмотических агентов [30–37].
Иммерсионное
оптическое
просветление
тканей
впервые
продемонстрировано и в настоящий момент широко используется в видимом и
ближнем инфракрасном диапазонах [38, 40]. Позже данный методы был впервые
5
реализован в ТГц диапазоне [9, 10, 30–37]. Просветление тканей достигается за
счет замены тканевой воды гиперосмотическим агентом (за счет одновременно
диффузии агента в ткани и воды из тканей), что приводит к уменьшению
диэлектрического контраста между тканевыми компонентами и снижению
концентрации воды в тканях. Уменьшение диэлектрического контраста между
тканевыми компонентами позволяет подавить рассеяние излучения видимого и
ближнего инфракрасного диапазона в тканях. В свою очередь снижение
содержания воды в тканях позволяет снизить поглощение ими ТГц излучения, в
то время как эффекты рассеяния Ми в тканях в ТГц диапазоне обычно
пренебрежимо малы [9, 10]. Таким образом, гиперосмотические агенты для
иммерсионного оптического просветления тканей в ТГц диапазоне должны
характеризоваться низким поглощением ТГц излучения – оно должно быть
значительно меньше по сравнению со свободной и тканевой водой. Кроме того,
эффективность гиперосмотического агента определяется скоростью его
диффузии в ткани. В настоящее время существует ряд проблем, препятствующих
применению методов иммерсионного оптического просветления тканей в ТГц
диапазоне и не позволяющих выбрать оптимальные гиперосмотические агенты
для ТГц биофотоники:
отсутствие данных о диэлектрических (оптических) свойствах
гиперосмотических агентов в ТГц диапазоне [35–37];
ограниченные сведения о кинетике диффузии гиперосмотических
агентов в различные типы биологических тканей [36, 37].
Исследование
ТГц
диэлектрических
(оптических)
свойств
гиперосмотических агентов может быть проведено с использованием принципов
ТГц
импульсной
спектроскопии,
однако
это
требует
создания
специализированной экспериментальной установки, оснастки для измерения
жидкостей, а также метода решения обратной задачи, связанной с оценкой
оптических свойств агента по наблюдаемым сигналам спектрометра. Изучение
коэффициентов диффузии агентов в ткани различного типа может быть
6
выполнено с помощью спектроскопии коллимированного пропускания тканей в
видимом диапазоне, однако подобные исследования также требуют разработки
специализированной экспериментальной установки и методов обработки
данных эксперимента. На решение отмеченных проблем и направлена настоящая
работа.
Целью квалификационной бакалаврской работы является разработка
метода и инструментов исследования ТГц диэлектрического отклика жидких
сред, в том числе гиперосмотических агентов для иммерсионного оптического
просветления тканей, с помощью ТГц импульсной спектроскопии.
Для достижения поставленной цели решались следующие научные и
технические задачи:
разработка установки и оснастки ТГц импульсного спектрометра для
измерения диэлектрического отклика (оптических характеристик)
жидких сред различной природы, включая гиперосмотические
агенты;
разработка метода решения обратной задачи восстановления
диэлектрических (оптических) характеристик жидких сред, включая
гиперосмотические агенты, на основе обработки сигналов ТГц
импульсного спектрометра;
исследование
ТГц
оптических
характеристик
(показателя
преломления и коэффициента поглощения) распространенных
гиперосмотических агентов;
разработка
установки
для
изучения
кинетики
диффузии
гиперосмотических агентов в ткани ex vivo с использованием
принципов спектроскопии коллимированного пропускания тканей в
видимом диапазоне;
разработка
метода
оценки
коэффициента
гиперосмотических агентов в ткани ex vivo;
7
диффузии
исследование кинетики диффузии гиперосмотических агентов в
ткани ex vivo;
выбор оптимальных гиперосмотических агентов для иммерсионного
оптического просветления тканей в ТГц диапазоне на основе анализа
их ТГц оптических характеристик и коэффициентов их диффузии в
ткани ex vivo.
Научная новизна квалификационной работы состоит в следующем:
создана оригинальная экспериментальная оснастка и оснастка для
исследования водных растворов гиперосмотических агентов с
помощью ТГц импульсной спектроскопии;
разработан
новый
метод
восстановления
диэлектрических
(оптических) характеристик жидких сред на основе данных ТГц
импульсной спектроскопии;
создана
оригинальная
экспериментальная
установка
для
исследования кинетики диффузии гиперосмотических агентов в
ткани ex vivo на основе спектроскопии коллимированного
пропускания в видимом диапазоне;
впервые изучены ТГц диэлектрические (оптические) характеристики
распространённых гиперосмотических агентов для иммерсионного
оптического просветления биологических тканей;
впервые
проведено
сравнение
агентов
для
иммерсионного
оптического просветления тканей на основе экспериментальных
данных об их ТГц оптических характеристиках и их коэффициентах
диффузии в ткани ex vivo.
8
1. Аналитический обзор современного состояния исследований в
области иммерсионного оптического просветления биологических тканей в
терагерцовом диапазоне
В данной главе рассматриваются свойства излучения ТГц диапазона, в
частности применение ТГц технологий в различных приложениях. Проводится
анализ существующих проблем ТГц элементной базы, среди которых особое
место занимает проблема сильного поглощения ТГц излучения водой. Решение
данной проблемы позволит существенно повысить эффективность ряда
приложений ТГц техники. В главе рассматриваются методы решения данной
проблемы. Наиболее перспективным методом для решения данной задачи
является
иммерсионное
оптическое
просветление
тканей
с
помощью
гиперосмотических агентов.
1.1 Приложения методов терагерцовой спектроскопии и визуализации
ТГц излучение – вид электромагнитных волн, располагающихся между
инфракрасным и микроволновым диапазонами частот. Данному диапазону
соответствуют частоты 0,1 – 10 ТГц или длины волн 3 мм – 30 мкм (см. рис. 1).
Он долгое время оставался малоизученной областью, поскольку оптические и
радиофизические методы были неприменимы к данному диапазону, как
следствие отсутствовали как источники, так и приемники ТГц излучения.
Поэтому ТГц диапазон частот был назван «терагерцовым разрывом» (от
английского «terahertz gap») [41–45].
ТГц излучение обладает уникальными свойствами:
оно безопасно для человека при небольших мощностях;
спектральные
характеристики
сложных
органических
молекул
(молекулы белков, ДНК, некоторых взрывчатых веществ, вредных
9
веществ–загрязнителей атмосферы) имеют характерные особенности в
ТГц диапазоне;
ТГц излучение менее подвержено рассеянию по сравнению с видимым
и ИК-излучением;
для него прозрачны многие сухие диэлектрические материалы: ткани,
дерево, бумага, пластмассы и т.д.
Рисунок 1 – Шкала электромагнитных волн [49].
Таким образом, в настоящее время существует множество приложений
ТГц излучения в системах неразрушающего контроля материалов [46, 47],
обеспечения
безопасности
[48],
оценке
качества
химической
и
фармацевтической продукции [49] и др. При этом возможности ТГц технологий
привлекают все большее внимание в биомедицинской сфере [9], где становятся
основой создания новых диагностических методов для злокачественных
новообразований кожи [11, 50, 51], молочной железы [52], кишечника [53] и
мозга [54–57].
10
1.2 Оптические характеристики биологических тканей и жидкостей в
терагерцовом диапазоне
На рисунке 2 сравниваются размеры типичных структурных элементов
тканей (микрофибриллы, отдельные клетки, клеточные органеллы) с длиной
электромагнитной волны 300 мкм, что соответствует частоте 1.0 ТГц [58].
Вертикальной красной линией показан дифракционный предел Аббе для
пространственного разрешения ТГц оптических систем на основе линз и зеркал.
Очевидно, что структурные компоненты тканей намного меньше по сравнению
с длиной волны ТГц излучения, что приводит к рэлеевскому режиму его
рассеяния в тканях и к общепринятому допущению об однородности и
изотропности биологических тканей в масштабах ТГц длины волны.
Особый
интерес
представляет
взаимодействие
ТГц
излучения
с
полярными молекулами, к примеру, с жидкой водой (связанной и свободной),
которая является причиной сильного поглощения ТГц излучения [59–61]. В
результате, данное свойство ограничивает применение ТГц технологий для
диагностики заболеваний внутренних органов. Глубина проникновения ТГц
волн в ткани составляет всего несколько десятков или сотен микрометров в
зависимости от частоты излучения и типа тканей. В то же время содержание
воды является важным маркером для дифференциации здоровых тканей и
новообразований,
поскольку
известно,
что
концентрация
воды
в
злокачественных новообразованиях выше, чем в здоровых тканях из-за отека и
повышенной микроваскуляризации [54, 57]. Таким образом, взаимодействие ТГц
излучения с водой определяют оптические свойства биологических тканей в ТГц
диапазоне. Например, в работе [62] показано, что циррозная печень крысы
обладает значительно большим показателем преломления и коэффициентом
поглощения по сравнению с интактной печенью крысы в связи с повышенным
содержанием воды (см. рисунок 3).
11
Рисунок 2 – Сравнение длины волны ТГц излучения 300 мкм (1 ТГц) с
размерами биологических объектов. Дифракционный предел Аббе показан
вертикальной красной линией [58].
В
работах
[55,
62]
показано,
что
даже
в
случае
полностью
дегидратированной ткани видно различие между тканями ex vivo, при этом
наблюдаются меньшие значения коэффициента поглощения и показателя
преломления. То есть возможна дифференциация тканей и без учета содержания
воды.
Описать взаимодействие ТГц волн с тканями можно с помощью модели
эффективной диэлектрической проницаемости среды, приняв вышеупомянутое
предположение об однородности и изотропности биологических тканей.
Известный факт, что биологические жидкости и ткани, вода и ее растворы не
имеют резонансных пиков поглощения в ТГц области. В данном случае
релаксационные модели комплексной диэлектрической проницаемости 𝜀̃
применимы для описания диэлектрического отклика, в частности, двойная
релаксационная модель Дебая:
12
𝜀̃ = 𝜀∞ +
∆𝜀1
∆𝜀2
+
,
1 + 𝑖𝜔𝜏1 1 + 𝑖𝜔𝜏2
(1)
где 𝜀∞ – постоянная диэлектрическая проницаемость на высоких частотах
(относительно рассматриваемого спектрального диапазона); ∆𝜀1 и ∆𝜀2 – вклады
«медленной» и «быстрой» релаксаций в комплексную диэлектрическую
проницаемость; 𝜏1 и 𝜏2 – времена «медленной» и «быстрой» релаксаций, пc; 𝜔 –
циклическая (круговая) частота, рад/c. Например, работы [64–72] показывают
применение двойной модели Дебая к описанию диэлектрического отклика воды
и различных биологических тканей, в том числе и больных образцов.
Путем сравнения действительной 𝜀 ′ и мнимой 𝜀 ′′ частей диэлектрической
проницаемости, с помощью параметров модели для воды [63–69] и эпидермиса
[72], можно оценить применение двойной модели Дебая для характеризации
биологических тканей (см. риcунок 4). Действительная часть диэлектрической
проницаемости по мере роста частоты уменьшается, в то же время мнимая часть
представляет собой две широкие полосы поглощения, сопоставляемые с
«медленной» и «быстрой» релаксациями в среде. «Быстрая» релаксация
находится в рабочем диапазоне спектрометра; «медленная» релаксация
центрирована значительно в более низких частотах (на частоте 𝜏1−1 /2𝜋), чем ТГц
диапазон спектра.
При рассмотрении двойной модели Дебая для свободной объемной воды,
«быстрая» релаксация показывает какой вклад колебания свободных от
водородных связей молекул воды вносят в комплексный диэлектрический
отклик. Водородные связи обуславливают коллективную перестройку молекул
воды, определяющую «медленную» релаксацию Дебая со временем ~ 10 пс [73].
13
Рисунок 3 – Оптические свойства тканей печени в ТГц диапазоне: (а) –
коэффициент поглощения свежеиссеченной ткани печени; (b) – показатель
преломления свежеиссеченных тканей печени; (с) – коэффициент поглощения
фиксированных тканей печени; (d) – показатель преломления фиксированных
тканей печени [62]. Разбросы представляют 95% доверительного интервала.
Красным показан цирроз печени, а синим – здоровые ткани.
В результате гидратации биомолекул в водных растворах и живых тканях
возникает более сложный механизм формирования диэлектрического отклика
[74, 75]. В биомолекулах возникает поле, создаваемое электрическими зарядами
и ориентирующее дипольные молекулы воды с образованием слоев (или
оболочки), состоящих из гидратированной воды. Наличие трех гидратированных
слоев в комплексных веществах, в дополнение к свободной воде было
предположено Н.А. Морозовым в 1906 году [76]. При этом монослой молекул
воды формирует первую оболочку, которая при помощи водородных связей
14
соединяется с гидрофильной частью биологических молекул. Для данного
монослоя характерно время релаксации ~ 10−7 с. Кроме того, полярные
молекулы воды из первой зоны воздействуют на молекулы средней оболочки,
называемой также зоной плавления. Время релаксации во втором слое
составляет ~ 10−9 − 10−10 с. В третьем слое формируется тетраэдрическая
структура свободной объемной воды, для которой характерно образование и
разрушение водородных связей с временем ~10−12 с. Свойства свободной
объемной воды в третьем слое не подвергаются влиянию растворенного
вещества и остаются неизменными, как и для чистой воды. При этом
исследование состояния воды возможно лишь в третьей гидратационной
оболочке, которая слабо связана с биомолекулами и ассоциирована с «быстрой»
релаксацией
Дебая,
поскольку
ТГц
диэлектрическая
спектроскопия
чувствительна к пикосекундной релаксационной динамике среды [77, 78]. Как
содержание, так и состояние воды играют важную роль в формировании
диэлектрического отклика растворов биомолекул, биологических жидкостей и
тканей в ТГц диапазоне [15].
Необходимо отметить, что использование двойной модели Дебая не
является в достаточной степени физически строгим подходом, поскольку
подразумевает фитирование экспериментальных данных двумя широкими
полосами поглощения, центрированными за пределами и на границе ТГц
диапазона спектра. В данном случае параметры модели получаются путем
экстраполяции экспериментальных данных. И все же двойная модель Дебая
обеспечивает
удобную
параметризацию
экспериментальных
данных
использованием всего 5 независимых коэффициентов (𝜀∞ , 𝜏1 , 𝜏2 , ∆𝜀1 , ∆𝜀2 ).
15
с
Рисунок 4 – Комплексная диэлектрическая проницаемость воды и
эпидермиса ex vivo: (а) – действительная часть диэлектрической проницаемости
𝜀 ′ ; (b) – мнимая часть диэлектрической проницаемости 𝜀 ′′ . Использованный в
работе диапазон частот ТГц импульсного спектрометра обозначен серой
областью [72].
Существуют также многочисленные полуэмпирические релаксационные
модели комплексной диэлектрической проницаемости, которые нередко
применяются для описания результатов ТГц импульсной спектроскопии. Среди
них отметим модели Коула-Коула [79, 80], Дэвидсона-Коула [81] или
Гаврильяка-Негами [82]. Преимущественно данные модели применимы для
учета асимметрии полос поглощения.
16
Комплексная
диэлектрическая
проницаемость
(или
комплексный
показатель преломления) полностью описывает взаимодействие ТГц излучения
с биологическими тканями в рамках классической электродинамики позволяет:
1)
проводить моделирование взаимодействия ТГц излучения с
использованием приближения плоских волн со слоистыми средами с
применением формул Френеля и модифицированным законом БугераЛамберта-Бера;
2)
проводить
численное
моделирование
процесса
взаимодействия ТГц излучения с биологическими объектами сложной
формы с помощью методов вычислительной электродинамики или
статистических методов Монте-Карло;
3)
применять
параметры
модели
диэлектрической
проницаемости в качестве ключевых в задачах характеризации и
дифференциации разных типов биологических тканей.
Рисунок 5 – Фрагменты соединительной ткани молочной железы,
визуализированные с помощью ТГц микроскопии ex vivo (a) и гистологического
исследования с окраской гематоксилином и эозином (b). ТГц микроскопия
проводилась с разрешением 0,15λ на длине волны λ = 500 мкм [83].
17
При этом исследование живой материи имеет свои существенные
особенности. В частности, биологическая ткань, как правило, отличается
значительной степенью неоднородности и сложности внутренней структуры, что
не учитывается в рамках теории эффективной среды. Примером может служить
сравнение картин гистологического исследования и ТГц визуализации жировых
клеток в соединительной фиброзной ткани молочной железы (см. рисунок 5).
Представленные ТГц изображения получены с помощью ТГц микроскопии на
основе эффекта твердотельной иммерсии с разрешением 0,15𝜆 на длине волны
𝜆 = 500 мкм [83]. Размер адипоцитов (жировых клеток) и их скоплений
составляет ~ 50 − 150 мкм. При сопоставимом размере неоднородностей и
длины волны излучения, как в данном случае 𝑑/ 𝜆 > 0,1, для описания рассеяния
необходимо применять теорию рассеяния Ми в сочетании с теорией переноса
излучения для описания взаимодействия ТГц излучения с биологическими
тканями. Проблема учета эффектов рассеяния ТГц излучения в тканях остается
слабо изученной.
1.3 Биомедицинское приложение терагерцовой оптоэлектроники
1.3.1 Терагерцовая диагностика злокачественных новообразований
различной локализации и нозологии
ТГц технологии находят все более широкое применение в диагностике
злокачественных новообразований различной локализации и гистогенеза.
Карцинома молочной железы является одной из наиболее частых опухолей
злокачественного ряда и привлекает немалое внимание с точки зрения
возможностей ТГц диагностики. В частности, с применением культур клеток
карциномы молочной железы, пересаженным лабораторным мышам, было
показано, что опухоль и соседние ткани хорошо дифференцируются с
использованием импульсной ТГц спектроскопии и визуализации (см. рисунок 6).
Показано,
что
данные
ТГц
измерений
18
совпадают
с
результатами
патогистологического исследования во всех образцах опухолевых и жировых
тканей [84]. Более того, выявление карциномы с помощью ТГц спектроскопии и
дифференциация опухоли с жировой и мышечной тканью в ксенотрансплантатах
опухолей молочной железы мышей возможно и в парафиновых блоках после
процесса фиксации ткани [85, 86].
Рисунок 6 – ТГц спектроскопия и визуализация опухоли молочной железы: (а)
– ТГц изображение свежеиссеченной опухоли; (b) – ТГц изображение тканей в
парафиновом блоке; (c) – изображение гистологического среза; (d) – ТГц
сигналы во временной области нормированного отраженного электрического
поля в выбранных пикселях 1 – 7; (e) – спектр отраженного электрического
поля сигналов. Все ТГц сигналы нормированы относительно опорного сигнала,
отраженного от золотого зеркала [86].
Применяются методы ТГц спектроскопии для диагностики и рака желудка.
ТГц спектроскопия позволяет выявлять различные гистологические формы
19
карциномы желудка и дифференцировать ее от здоровых тканей. Более того,
существует возможность выявлять различные гистологические подтипы рака
желудка и диагностировать предопухолевые процессы [87, 88].
ТГц спектроскопические системы могут применяться для диагностики
диспластических невусов и меланомы кожи. Меланома кожи хорошо выявлялась
за счет более высокого показателя преломления, а также более высокого
коэффициента поглощения по сравнению с интактной тканью. Таким образом,
ТГц спектроскопия и визуализация можно использовать для диагностики
меланомы [12].
Также ТГц технологии могут применяться для диагностики карциномы
толстого кишечника. В недавнем исследовании было показано, что с помощью
специально созданного одноканального ТГц эндоскопа при визуализации в
режиме отражения возможно выявление ткани карциномы толстого кишечника
и ее дифференциация со здоровой тканью толстого кишечника [89]. Кроме того,
возможна ТГц диагностика карциномы печени на разных стадиях [90].
Крайне перспективным выглядит применение ТГц спектроскопии и
визуализации для диагностики новообразований головного мозга [54]. В
оригинальной работе [54] показано, что ТГц спектроскопия позволяет различать
интактную мозговую ткань и глиомы головного мозга различной степени
злокачественности (Grade I-IV) по классификации Всемирной организации
здравоохранения. Данные результаты подтверждают потенциал ТГц технологий
для интраоперационной диагностики глиом головного мозга человека с целью
повышения радикальности резекции данных новообразований [54].
1.3.2 Терагерцовая диагностика гликированных тканей и диабета
Сахарный диабет широко распространен в структуре заболеваемости и
оказывает выраженное неблагоприятное влияние на продолжительность и
качество жизни пациентов в случае плохого контроля заболевания. Для
обеспечения подобного контроля требуется точная диагностика как содержания
20
глюкозы в крови, так и осаждение ее в тканях с модификацией биохимических
свойств ее компонентов в виде процесса гликирования. Существует возможность
с помощью ТГц спектроскопии контролировать содержание глюкозы в
различных
водных
растворах
и
биологических
жидкостях
[91].
Фундаментальные изыскания в данной сфере были транслированы в практику:
на шести добровольцах с нормальной концентрацией глюкозы в крови
проводились неинвазивные измерения уровня гликемии с помощью ТГц
технологий.
При этом было выявлено, что изменения спектральных
характеристик кожи человека в ТГц диапазоне коррелировали с изменениями
уровня глюкозы в крови.
Рисунок 7 – ТГц диагностика синдрома диабетической стопы: (а) – ТГц
изображение стопы члена контрольной группы; (b) – ТГц изображение стопы
члена диабетической группы; (с), (d), (e) – объемная доля воды для членов
контрольной группы и диабетической группы усреднена по подошве стопы, в
центре большого пальца ноги и в центре пятки, соответственно. Каждая точка
представляет собой пациента [17].
21
Потенциально возможным представляется диагностика гликозилирования
различных структурных компонентов в ткани как одного из субстратов
вторичного поражения при длительно текущем сахарном диабете [92]. ТГц
спектроскопия в комплексе с цифровой голографической микроскопией и
дифракционной томографией позволяют исследовать гликирование тканей и
клеточных белков в различных модельных организмах, в том числе возможно
определение гликированного и оксигенированного гемоглобина в широком
диапазоне длин волн и температур [15]. ТГц визуализация микроциркуляторной
сети кожи стопы рассматривалась в качестве метода оценки одного из
важнейших вторичных повреждений при сахарном диабете в виде синдрома
диабетической стопы (см. рис. 7) [17].
1.3.3 Терагерцовая диагностика гидратации, жизнеспособности и
травматических повреждений тканей
Рисунок 8 – Визуальные и ТГц изображения парафинизированных тканей
мозга, интактных и с различной степенью травматического повреждения [20].
Диагностика состояния ткани после травматического повреждения и
определение различных стадий патологических изменений в результате данного
повреждения крайне важны для выстраивания тактики лечения пациентов. В том
числе характер изменения тканей позволяет не только правильно выбрать метод
лечения, но и решить вопрос об объеме хирургического вмешательства на
22
основании жизнеспособности различных участков живой материи. ТГц
технологии позволяют оценить глубину и выраженность отека тканей после
термического повреждения [93]. Также с помощью ТГц спектроскопии можно
дифференцировать различные степени травматических повреждений мозга (см.
рис. 8) [20].
1.3.4 Современные проблемы терагерцовой биофотоники
Несмотря на привлекательность ТГц техники и технологий, существует
ряд проблем, препятствующих их внедрению в клиническую практику, среди
них отметим:
высокая стоимость и громоздкость ТГц инструментов;
отсутствие волноводов и волокон для доставки ТГц излучения
к трудно доступным тканям и внутренним органам;
низкое пространственное разрешение ТГц оптических систем,
обусловленное дифракционным пределом и большой длиной волны
излучения;
малая глубина проникновения ТГц излучения в биологические
ткани, обусловленная сильным поглощением ТГц волн тканевой водой.
Для решения вышеперечисленных задач требуются значительные
исследовательские и инженерные усилия. В данной работе рассмотрим один из
возможных
методов
решения
последней
задачи:
повышение
глубины
зондирования тканей ТГц излучением.
Снизить
поглощение
ТГц
излучения,
обусловленное
высоким
содержанием воды в тканях, возможно с помощью различных физических и
химических воздействий на ткани, в том числе:
заморозка [23, 24];
дегидратация [25];
лиофилизация [28];
23
парафинизация [27];
фиксация в формалине [94];
иммерсионное оптическое просветление [30, 37].
Данные методы занимают много времени, требуют сложной подготовки и
не могут быть использованы in vivo. Более того, некоторые из этих способов
вызывают необратимые структурные изменения в тканях. Иммерсионное
оптическое просветление – это один из перспективных методов управления
оптическими свойствами биотканей в ТГц диапазоне частот. Несмотря на его
значительный потенциал для ТГц биофотоники, исследования в области
иммерсионного
оптического
просветления
в основном
ограничиваются
видимым и инфракрасным диапазонами [38–40, 97–102]. Лишь отдельные
работы посвящены применению данного метода в ТГц области спектра [31–37].
1.4 Иммерсионное оптическое просветление тканей в терагерцовом
диапазоне
В работе [103] Барером в 1955 году было впервые продемонстрировано
управление оптическими свойствами клеток с помощью химических веществ,
коэффициенты преломления которых близки друг другу. Данная методика с 1991
г. начала широко применяться для управления оптическими свойствами тканей
склеры и роговицы глаза [104]. На сегодняшний день методы оптического
просветления получили достаточно широкое распространение. Показана
возможность увеличения глубины проникновения излучения в ткани и
повышения контраста изображения оптических неоднородностей в различных
рассеивающих средах [38–40, 95–102].
Современное иммерсионное оптическое просветление полагается на
биосовместимые химические гиперосмотические агенты, которые с одной
стороны снижают содержание молекул воды в биологических тканях за счет
осмотической дегидратации, снижения объема межтканевой жидкости, с другой
24
стороны диффундируют в биоткань с частичным замещением внутритканевой
жидкости и цитоплазмы и взаимодействием со структурными элементами ткани
[38, 105].
В результате диффузии происходит самопроизвольное распределение
вещества по предоставленному объему [106]. Вслед за этим показатели
преломления рассеивающих компонентов ткани (волокон, клеточных органелл)
и окружающей их среды (ВТЖ, цитоплазмы) приходят в соответствие,
происходит изменение упаковки тканевых структур [38, 105]. При этом за счет
лучшего согласования показателей преломления и упаковки компонентов ткани
при применении агентов происходит снижение коэффициента рассеяния
биологической ткани и увеличение фактора анизотропии, что в свою очередь
приводит к увеличению глубины проникновения света в биологическую ткань с
повышением степени прозрачности. Сжатие ткани в результате дегидратации
сопровождается
упорядочиванием
ее
структуры.
При
этом
наиболее
принципиальным фактором для просветления биологических тканей в ТГц
диапазоне является именно уменьшение концентрации воды, так как молекулы
воды обладают большим поглощением в ТГц диапазоне [31–37].
Например,
в
работе
[30]
глицерин
рассмотрен
как
агент
для
иммерсионного оптического просветления тканей при ТГц диагностике рака (см.
рисунок 9). Глицерин – наиболее распространенный агент, позволяющий
существенно
увеличить
биологическую
поглощения,
ткань,
чем
вода.
глубину
поскольку
На
проникновения
обладает
рисунке
ТГц
меньшим
излучения
в
коэффициентом
продемонстрирована
возможность
повышения глубины ТГц зондирования тканей при ТГц визуализации модельной
опухоли в коже крысы под действием глицерина.
Однако
нерешенной
гиперосмотических
агентов
проблемой
для
остается
иммерсионного
выбор
оптимальных
просветления
в
ТГц
биофотонике, поскольку отсутствует база данных с ТГц диэлектрическими
(оптическими) характеристиками обсуждаемых веществ. Таким образом, задача
систематического изучения ТГц диэлектрических и оптических характеристик
25
наиболее распространенных иммерсионных агентов является актуальной.
Рисунок 9 – ТГц визуализация модельной опухоли в коже крысы без и с
добавлением глицерина: (а) – изображение модельной опухоли в коже крысы;
(b), (с) – ТГц изображение модельной опухоли в коже крысы с
присутствующим и отсутствующим пиковым во времени значением сигнала.
Размер ТГц изображения составляет 5 × 3 см2 [30].
Для решения отмеченной проблемы в настоящей работе предлагается
провести ТГц спектроскопические измерения и оценку диэлектрических
характеристик
наиболее
распространенных
гиперосмотических
агентов
(Таблица 1). Режим «на пропускание» будет использован для проведения
спектроскопического эксперимента для достаточно тонких образцов агентов,
толщинами в несколько сотен микрон. Полученные в рамках экспериментов
диэлектрические (оптические) характеристики гиперосмотических агентов
совместно с данными их коэффициентов диффузии позволят провести
сравнительный анализ и выбор оптимальных агентов для иммерсионного
оптического просветления тканей в ТГц диапазоне.
26
Таблица 1 Перечень используемых гиперосмотических агентов.
Агенты
%
Производитель
Полиэтиленгликоль
20, 40, 60, 80%, чистый
Нижнекамскнефтехим,
(ПЭГ) 200
агент
Россия
Полиэтиленгликоль
20, 40, 60, 80%, чистый
Sigma-Aldrich, Германия
(ПЭГ) 300
агент
Полиэтиленгликоль
20, 40, 60, 80%, чистый
Нижнекамскнефтехим,
(ПЭГ) 400
агент
Россия
Полиэтиленгликоль
20, 40, 60, 80%, чистый
ООО «Норкем», Россия
(ПЭГ) 600
агент
Диметилсульфоксид
20, 40, 60, 80%, чистый
(ДМСО)
агент
Пропиленгликоль
20, 40, 60, 80%, чистый
Chemical Line Co. Ltd,
(ПГ)
агент
Россия
Глицерин
20, 40, 60, 80%, чистый
SpektrChem, Россия
SpektrChem, Россия
агент
Сахароза
10, 30, 50%
PanReac, Испания
Глюкоза
10, 30, 50%
Hungrana KFT, Венгрия
Фруктоза
10, 30, 50%
PanReac, Испания
Декстран 40
10, 30, 50%
AppliChem, Германия
Декстран 70
10, 30, 50%
AppliChem, Германия
1.5 Цель и задачи работы
Цель квалификационной бакалаврской работы: разработка метода и
инструментов исследования ТГц диэлектрического отклика жидких сред, в том
числе
гиперосмотических
агентов
для
иммерсионного
просветления тканей, с помощью ТГц импульсной спектроскопии.
27
оптического
Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:
разработка установки и оснастки ТГц импульсного спектрометра для
измерения диэлектрического отклика (оптических характеристик)
жидких сред различной природы, включая гиперосмотические
агенты;
разработка метода решения обратной задачи восстановления
диэлектрических (оптических) характеристик жидких сред, включая
гиперосмотические агенты, на основе обработки сигналов ТГц
импульсного спектрометра;
исследование
ТГц
оптических
характеристик
(показателя
преломления и коэффициента поглощения) распространенных
гиперосмотических агентов;
разработка
установки
для
изучения
кинетики
диффузии
гиперосмотических агентов в ткани ex vivo с использованием
принципов спектроскопии коллимированного пропускания тканей в
видимом диапазоне;
разработка
метода
оценки
коэффициента
диффузии
гиперосмотических агентов в ткани ex vivo;
исследование кинетики диффузии гиперосмотических агентов в
ткани ex vivo;
выбор оптимальных гиперосмотических агентов для иммерсионного
оптического просветления тканей в ТГц диапазоне на основе анализа
их
ТГц
диэлектрических
(оптических)
коэффициентов их диффузии в ткани ex vivo.
28
характеристик
и
2. Исследование
распространенных
терагерцовых
диэлектрических
гиперосмотических
агентов
для
характеристик
иммерсионного
оптического просветления тканей
В
данной
главе
описывается
экспериментальная
установка
и
разрабатывается оригинальная оснастка для исследования ТГц диэлектрических
(оптических) характеристик гиперосмотических агентов. Рассматривается
оригинальный метод восстановления характеристик образцов жидких сред на
основе обработки сигналов ТГц импульсного спектрометра. Разработанные
инструменты и методы применяются для исследования диэлектрического
отклика распространенных гиперосмотических агентов.
2.1 Экспериментальная установка и оснастка для исследования
жидких сред на базе терагерцового импульсного спектрометра
2.1.1 Терагерцовый импульсный спектрометр
Экспериментальный стенд на основе ТГц импульсной спектроскопии в
большинстве случаев охватывает диапазон частот 0,1 − 4,5 ТГц (см. рисунок 10)
[107–109]. В таких системах короткие импульсы ТГц излучения длительностью
~ 1,0 − 2,0 пс используются для зондирования объекта исследования по
проходящему через образец или отраженному от него излучению, после чего с
высоким временным разрешением (~ 50 фс) регистрируются напряженности
электрического поля рассеянной ТГц электромагнитной волны. Существуют
разные методы генерации и детектирования ТГц импульсов: чаще используются
фотопроводящие антенны [110–112], но также отметим использование эффекта
оптического
детектирование
выпрямления
с
помощью
в
электрооптических
электрооптического
кристаллах
стробирования
[113],
[114].
Фотопроводящие антенны – генераторы и детекторы ТГц излучения –
зондируются короткими лазерными импульсами оптического излучения.
Исходный лазерный импульс разделяется на два пучка: накачки и пробный,
29
которые направляются к фотопроводящим антеннам для генерации и
детектирования ТГц излучения, для этого обычно в ТГц импульсных
спектрометрах используется светоделитель. Записать профиль поля ТГц
импульса при детектировании возможно за счет прохождения импульса
лазерного излучения в пробном пучке через механическую линию задержки,
меняя длину оптического пути пробного пучка в линии задержки. Для
детектирования сигнала ТГц излучение оптические пробные импульсы смещают
на фотопроводящей антенне-детекторе. Фототок, который пропорционален
амплитуде электрического поля ТГц импульса, в этом случае есть результат
детектирования сигнала.
Рисунок 10 – Принципиальная схема ТГц импульсного спектрометра в
режимах «на пропускание» и «на отражение» [10].
Применение ТГц импульсного спектрометра для исследования самых
разных объектов в режиме пропускания или отражения осуществимо благодаря
возможности изменения длины линии задержки, при детектировании шаг
изменения линии задержки определяет временное разрешение. Нередко
возникают последовательности импульсов при регистрации, которые связаны с
30
тем, что в слоистых образцах происходит многократное переотражение
короткого импульса исходного сигнала. Использование дополнительных
процедур фильтрации при первоначальной обработке зарегистрированных
импульсов позволяет определить учитываемое количество многократных
переотражений
сигнала
во
время
восстановления
диэлектрических
характеристик исследуемых образцов [115].
2.1.2 Экспериментальная установка для исследования жидких сред на
базе терагерцового импульсного спектрометра
На рисунке 11 (а) и (б) показана схема ТГц импульсного спектрометра,
которая была использована для спектроскопии жидких образцов. Оптический
путь ТГц импульсов при прохождении через кювету с образцом в спектрометре
показан на рисунке 11 (б) [116, 117].
В данной системе источником и приемником ТГц излучения являются
фотопроводящие антенны Fraunhofer IPM (7). Волоконный лазер (1) Toptica
FemtoFErb 780 (длина волны излучения 780 нм; частота следования импульсов
100 МГц) возбуждает фототок в антеннах фемтосекундными импульсами.
Светоделитель (2) делит на прошедший и отраженный пучки лучей: первый
проходит через систему зеркал (4) и направляется к приемной антенне, второй
возбуждает фототок в излучающей антенне. Данная система позволяет
исследовать спектральные характеристики в диапазоне частот 0,2 − 4,0 ТГц.
Однако лишь в области 0,25 – 2,5 ТГц восстановленные данные достоверны, что
связано с различными потерями и искажениями, в том числе дифракцией ТГц
пучка на апертуре образца, а также потерями на поглощение и отражение. В зоне
максимального
сигнала
динамический
диапазон
для
регистрируемого
пропускания не хуже 106, далее он спадает до 103 к высокочастотному краю
диапазона. Разрешение спектрометра определяется диапазоном перемещения
зеркала линии задержки (3) и составляет 0,1 см−𝟏 (3 ГГц).
31
6
Tr
R
5
4
4
7
4*
8
8
Tr
9
R
8
8
2*
7
1
3
2
4
(а)
(б)
Рисунок 11 – Экспериментальная установка для исследования образцов
жидкостей методом ТГц импульсной спектроскопии: (а) – схема
конструкции ТГц импульсного спектрометра, применяемого с целью
оценки спектров пропускания и отражения: 1 – фемтосекундный
волоконный лазер накачки; 2 – светоделитель; 3 – линия задержки; 4 –
зеркало; 5 – компенсатор; 6 – герметичная камера; 7 – фотопроводящая
антенна; 8 – внеосевое параболическое зеркало; 9 – образец; 2* – делитель
луча и 4* – зеркало (устанавливаются в спектрометре при измерении
спектров отражения); (б) – оптическая траектория ТГц излучения при
прохождении кюветы [116, 117].
Пара внеосевых параболических зеркал с золотым напылением (OAPM)
фокусирует ТГц импульс на образец. Для уменьшения влияний атмосферных
паров воды, которая обладает значительным числом узких резонансных линий в
ТГц области, на результаты измерений, измерение проводится в вакуумной
камере с давлением ~ 10−4 мбар.
32
2.1.3 Оснастка для исследования жидких сред на базе терагерцового
импульсного спектрометра
Кювета для жидкостей, которая была специально разработана для ТГц
импульсной спектроскопии, показана на рисунке 12 (приложение А со
сборочным чертежом кюветы). Заранее проводится сборка необходимой
конфигурации, обеспечивается проточный характер заполнения кюветы жидким
образцом. Резиновая прокладка устанавливается на основании кюветы в
контейнере, после чего окно кюветы устанавливается на ней сверху (5). Для
достижения требуемой толщины исследуемого жидкого образца применяется
спейсер, располагающийся на окне (4). Далее на спейсер сверху ставится второе
окно (6), которое дополняется отверстиями для заполнения кюветы образцом.
Дополнительная резиновая прокладка (5) устанавливается на окно (6) после чего
конструкция накрывается крышкой кюветы (7), зажимается гайками (1) и
винтами (2). Закрытие отверстий и герметизация кюветы завершаются с
применением двух винтов с кольцевыми резиновыми прокладками, не
указанными на сборочном чертеже, после процесса заполнения кюветы
жидкостью (9) через одно из отверстий в резиновой прокладке и крышке (8) с
помощью шприца, продолжаемое до видимого истечения из другого
симметричного отверстия. Набор спейсеров различной толщины (100 мкм, 200
мкм, 300 мкм, 500 мкм и 800 мкм) применяется для регулирования и контроля
начального приближения для различных вариантов толщины исследуемых
жидких образцов в кювете. Окна из кремния с высоким сопротивлением (HighResistivity with Float Zone Silicon – HRFZ-Si) с толщиной 2 мм применяются в
данной кювете. Промывание разобранной кюветы в деионизированной воде с
применением
ультразвуковой
ванны
проводится
после
каждого
спектроскопического измерения. Проведение измерений в вакуумированной
камере спектрометра возможно при герметизации кюветы.
33
Рисунок 12 – Кювета, разработанная для проведения ТГц импульсной
спектроскопии жидких образцов: 1- гайка; 2 – винт; 3 – основание кюветы; 4 –
спейсер; 5 – прокладки; 6 – окна; 7 – крышка кюветы; 8 – отверстие для заливки
жидкости; 9 - образец [116].
2.2 Моделирование
взаимодействия
терагерцового
импульсного
излучения с плоско-слоистыми средами
2.2.1 Математическая
модель
взаимодействия
терагерцового
излучения
Создание математической модели взаимодействия ТГц излучения с
образцом является важной частью моделирования, в ином случае невозможна
обработка результатов спектроскопического эксперимента. Применяемая
модель сформирована в рамках волновой оптики. Представить импульс ТГц
излучения, проходящий через образец, можно в виде плоской волны. Образец
имеет вид слоистой плоско-параллельной структуры, однородной внутри
каждого из слоев, а также ориентированной по нормали к падающему
излучению. Тогда формулы Френеля для нормального падения излучения на
границы раздела слоев и закон Бугера-Ламберта-Бера для ослабления амплитуды
34
и фазового набега волны при прохождении внутри однородной среды могут быть
применены для описания прохождения ТГц излучения через образец:
𝑛̃𝛼 (𝜈) − 𝑛̃𝛽 (𝜈)
,
𝑛̃𝛼 (𝜈) + 𝑛̃𝛽 (𝜈)
2𝑛̃𝛼 (𝜈)
𝑇̃𝛼𝛽 (𝜈) =
,
𝑛̃𝛼 (𝜈) + 𝑛̃𝛽 (𝜈)
{
(2)
𝐸̃ (𝑧, 𝜈) = 𝐸̃ (0, 𝜈)𝑃̃𝛼 (𝜈),
2𝜋𝜈
{̃
𝑃𝛼 (𝜈) = 𝑒𝑥𝑝 (−𝑖
𝑛̃ (𝜈)𝑧) ,
𝑐0 𝛼
(3)
𝑅̃𝛼𝛽 (𝜈) =
где 𝑅̃𝛼𝛽 (𝜈) и 𝑇̃𝛼𝛽 (𝜈) – спектральные комплексные коэффициенты отражения и
пропускания границы раздела сред 𝛼 и 𝛽; 𝑛̃𝛼 (𝜈) и 𝑛̃𝛽 (𝜈)
– спектральные
комплексные показатели преломления сред 𝛼 и 𝛽; 𝑧 – пространственная
координата, совпадающая с направлением распространения волны; 𝐸̃ (0, 𝜈) –
комплексная амплитуда электромагнитной волны в начале оси z; 𝐸̃ (𝑧, 𝜈) –
комплексная амплитуда поля в точке 𝑧; 𝑃̃𝛼 (𝜈) – оператор преобразования
комплексной амплитуды поля при прохождении через поглощающую среду.
На рисунке 13 схематично показана трассировка амплитуды ТГц поля
сквозь плоско-слоистый образец.
35
Рисунок 13 – Взаимоотношение излучения с плоскослоистой средой из
трех слоев.
Суперпозиция
всех
импульсов,
пришедших
на
детектор
после
многослойного (𝑁 слоев) образца с последовательным домножением исходного
ТГц импульса на коэффициенты Френеля при разделении исходного пучка на
отраженный и прошедший импульсы и учетом изменения фазы и поглощения
излучения в слоях может быть записана в виде:
36
𝐸̃ (𝜈, 𝑛̃0 , 𝑛̃1 , … 𝑛̃𝑁 , 𝑙0 , 𝑙1 , … 𝑙𝑁 , 𝑁1 , … 𝑁𝑁 )
𝑁𝑖
(1 − (𝑃̃𝑖2 𝑅̃𝑖,𝑖+1 𝑅̃𝑖,𝑖−1 ) )
= 𝐸̃0 𝑃̃0 (𝑙0 − ∑ 𝑙𝑘 ) 𝑇̃01 ∏ [𝑃̃𝑖 𝑇̃𝑖,𝑖+1
]
1 − 𝑃̃𝑖2 𝑅̃𝑖,𝑖+1 𝑅̃𝑖,𝑖−1
𝑁−1
𝑖=1
∙ 𝑃̃𝑁 𝑇̃𝑁,0
(1 − (𝑃̃𝑁2 𝑅̃𝑁,0 𝑅̃𝑁,𝑁−1 )
𝑁𝑁
1 − 𝑃̃𝑖2 𝑅̃𝑁,𝑁+1 𝑅̃𝑁,𝑁−1
(4)
)
,
где 𝑛̃0 ≡ 1 – комплексный показатель преломления свободного пространства
между источником и детектором ТГц излучения; 𝑙0 – расстояние между
источником и детектором; 𝑛̃1 , … 𝑛̃𝑁 – комплексные показатели преломления
слоев; 𝑙1 , … 𝑙𝑁 – толщины слоев; 𝑁1 , … 𝑁𝑁 – число учитываемых импульсовспутников в каждом из слоев.
2.2.2 Аподизация сигналов терагерцового импульсного спектрометра
Необходима дополнительная обработка сигналов спектрометра во
временной области перед тем, как перейти в частотное пространство и
осуществить восстановление диэлектрических характеристик образца. Оконная
фильтрация сигнала во временной области (аподизация) позволяет повысить
отношение сигнала к шуму в частотной области и шумы Гиббса. Определенные
функции (окна) представляют ряд, состоящий из весовых коэффициентов в
диапазоне от 0 до 1. Данные определенные коэффициенты учитывают различные
временные отсчеты зарегистрированных сигналов. В работе [118] исследованы
свойства различных окон (см. рисунок 14), при этом в качестве примера
рассмотрены результаты ТГц спектроскопии 25% водного раствора лактозы.
Благодаря применению аподизации во временной области появляется
возможность восстановления диэлектрических характеристик в более широком
частотном диапазоне. В зависимости от требований и цели используются
37
различные типы оконных фильтров, среди них отметим окна Ханна, БартлеттаХанна, Тьюки, Чебышева, Гаусса, Блэкмана, Хамминга, Бомана, БлэкманХарриса и т.д.
Рисунок 14 – Различные типы аподизации сигнала ТГц импульсного
спектрометра [118]: (а) – окно с плоским верхом; (b) – окно Форса; (c) – окно
Гаусса; (d) – окно Тьюки.
Окно Тьюки, использованное в настоящей работе, задается в виде:
где 𝑇 – размер окна во временной области; 𝑎 – параметр гладкости краев
фильтра.
Фильтр с единичными весовыми коэффициентами (прямоугольное окно)
получается при 𝑎 = 0,0; окно Ханна – при 𝑎 = 1,0 [100]. Оптимальным для
38
рассматриваемого ТГц импульсного спектрометра является параметр гладкости
краев фильтра 𝑎 = 0,2 и ширина фильтра 𝑇 = 45,0 пс. Разработанный метод
автоматического позиционирования оконного фильтра относительно основного
импульса в детектируемом ТГц сигнале был применен для процедуры
фильтрации.
2.2.3 Метод
восстановления
терагерцовых
диэлектрических
(оптических) характеристик водных растворов
Схема прохождения ТГц импульса через слоистую среду показана на
рисунке 13. При измерении слоя жидкости в кювете первый и третий слои
обладают
одинаковыми
параметрами:
толщиной
и
диэлектрическими
характеристиками. В кювету исследуемая жидкость с толщиной несколько сотен
микрон в среднем (данный показатель варьируется) помещается между двумя
диэлектрическими окнами из HRFZ-Si.
Опорный сигнал и сигнал образца регистрировались в данном
эксперименте. Опорный сигнал проходит через кювету с плотно прижатыми
входными и выходными окнами; сигнал образца – через трехслойную среду:
исследуемый образец жидкости расположен между окнами кюветы.
Математические модели сигналов составлены с помощью формул,
изложенных в разделе 2.2.1. При соответствующем выборе аподизационного
фильтра учет переотражений в кремниевых окнах может не проводиться в связи
со значительной их толщиной. Математические модели для детектируемых
сигналов можно упростить до следующего вида:
2 𝑁
𝑃̃12 (𝑙1 )𝑃̃2 (𝑙2 ) 1 − (𝑃̃22 𝑅̃21
)
𝐸̃𝑠 = 𝐸̃0 𝑇̃01 𝑇̃12 𝑇̃21 𝑇̃10 2
,
2
𝑃̃0 (𝑙1 )𝑃̃0 (𝑙2 ) 1 − 𝑃̃22 𝑅̃21
(8)
𝐸̃𝑟 = 𝐸̃0 𝑇̃01 𝑇̃10
𝑃̃12 (𝑙1 )
,
𝑃̃02 (𝑙1 )
39
где индекс 0 соответствует пустому пространству; 1 – окнам кюветы (HRFZ-Si);
2 – образцу; 𝑁 – число, учитываемых импульсов спутников в сигнале образца;
𝐸̃𝑠 – комплексная амплитуда сигнала после прохождения трехслойной системы;
𝐸̃𝑟 – комплексная амплитуда опорного сигнала; 𝑇̃, 𝑅̃ – комплексные амплитудные
коэффициенты пропускания и отражения поверхности для нормального падения
излучения, соответственно; 𝑃̃ – комплексный коэффициент пропускания среды.
Минимизация функционала ошибок применяется для восстановления
комплексного показателя преломления, а также комплексной диэлектрической
проницаемости исследуемых образцов:
𝑛̃(𝜈) = argmin[Φ(𝜈, 𝑛̃(𝜈))],
(9)
𝑛̃(𝜈)
где
̃exp (𝜈)| − |𝐻
̃th (𝜈, 𝑛̃(𝜈))|
|𝐻
Φ(𝜈, 𝑛̃(𝜈)) = (
),
̃exp (𝜈)] − 𝜑[𝐻
̃th (𝜈, 𝑛̃(𝜈))]|
|𝜑[𝐻
|… | и 𝜑[… ] − операторы
модуля
и
фазы;
̃exp (𝜈)
𝐻
(10)
и
̃th (𝜈, 𝑛̃(𝜈)) –
𝐻
экспериментальная и теоретическая передаточные функции:
̃exp =
𝐻
𝐸̃s,exp
,
𝐸̃r,exp
(11)
𝐸̃s,exp и 𝐸̃r,exp – комплексные амплитуды сигнала, прошедшего через образец, и
опорного сигнала, соответственно;
2 𝑁
𝑃̃2 (𝑙2 ) 1 − (𝑃̃22 𝑅̃21
)
̃th = 𝑇̃12 𝑇̃21
𝐻
.
2
𝑃̃0 (𝑙2 ) 1 − 𝑃̃22 𝑅̃21
(12)
Для минимизации функционала ошибки (9) могут быть применены
различные методы. В настоящей работе использовался нелинейный метод
наименьших квадратов.
40
Рисунок 15 – Пример уточнения толщины образцов глицерина и маннита с
использованием критерия гладкости решение (19): (a), (b) – показатели
преломления и коэффициента поглощения глицерина при разных толщинах;
(d), (e) – показатели преломления и коэффициента поглощения маннита при
разных толщинах. Уточнение толщины невозможно в случае
сильнопоглощающего образца, что показано на (d) и (e) [119].
Точность априорного определения толщины образца 𝑙 составляет всего
±0,1 … 0,2 мм, что на порядок ниже требований классических алгоритмов.
Программные
средства
обеспечивают
уточнение
толщины,
для
чего
используется критерий гладкости показателя преломления:
𝜈max
𝑅𝑛 (𝑙) = ∫
(𝑛rec (𝜈, 𝑙) − 𝑛smooth (𝜈, 𝑙))𝑑𝜈 ,
(19)
𝜈min
где 𝑅𝑛 (𝑙) – параметр гладкости; 𝑛rec (𝜈, 𝑙) – восстановленный показатель
преломления
образца,
как
функция
41
𝑙;
𝑛smooth (𝜈, 𝑙)
–
сглаженный
восстановленный показатель преломления образца; 𝜈𝑚𝑖𝑛 и 𝜈𝑚𝑖𝑛 – минимальная и
максимальная частоты исследуемого спектра.
Для истинного показателя толщины характерно наименьшее значение
критерия гладкости [119]. Иллюстрация программного уточнения толщины
образца приведена на рисунке 15.
Блок-схема алгоритма восстановления диэлектрических (оптических)
характеристик на основе сигналов ТГц импульсного спектрометра показана на
рисунке 16.
42
Рисунок 16 – Алгоритм восстановления диэлектрических (оптических)
характеристик образца на основе сигналов ТГц импульсного спектрометра.
43
2.3 Терагерцовая
спектроскопия
водных
растворов
гиперосмотических агентов для иммерсионного оптического просветления
тканей
На рисунке 17 изображены типичные профили опорного сигнала и сигнала
образца
различной
толщины,
представленные
во
временной
области.
Полиэтиленгликоль с молекулярным весом 400 (ПЭГ400) применялся для
иллюстрации в качестве исследуемой среды. В то же время, оптимальная
толщина для восстановления диэлектрических характеристик может быть
определена для рассматриваемого образца с помощью полученных результатов.
Рисунок 17 – Сигнал образца для полиэтиленгликоля (400) различной
толщины и опорный сигнал, представленные во временной области. Показан
только баллистический импульс сигналов.
Значительный фазовый набег волны в слое исследуемой жидкости необходим
для устойчивого восстановления действительной части комплексного показателя
преломления, при этом затухание сигнала за счет поглощения излучения не
44
должно быть слишком велико – образец должен оставаться оптически
прозрачным (см. рисунок 18).
Модули спектров полученных сигналов также могут применяться для
оценки оптимальной толщины. Поскольку отношение С/Ш становится слишком
малым при повышении толщины слоя образца, то спектральный диапазон, в
котором возможно провести восстановление характеристик, уменьшается, при
этом верхний частотный предел спектрального диапазона снижается особенно
быстро.
Рисунок 18 – Модули спектров сигналов, показанных на рисунке 17.
На рисунках 19 – 23 приведены результаты восстановления оптических
характеристик распространенных гиперосмотических агентов и воды в
частотном диапазоне 0,1 − 2,5 ТГц [116]. Рассмотрим следующие классы
агентов с соответствующими обозначениями [120]:
спирты и производные (зеленый); см. рисунок 19;
45
сульфоксиды и амиды (оранжевый); см. рисунок 20;
полимеры (синий); см. рисунки 21,22;
сахара и сахарные спирты (красный); см. рисунок 22.
Проанализировав рисунки 19-23 можно заметить, что показатель
преломления n и коэффициент амплитудного поглощения α всех агентов
меньше, чем у жидкой воды. Это делает их потенциально привлекательными для
задач оптического просветления тканей в ТГц диапазоне. Снижение показателей
преломления и поглощения в ТГц спектре длин волн при переходе от воды к
водным растворам обусловлено частичным замещением крайне полярных
молекул
воды
с
высоким
показателем
преломления
и
амплитудным
коэффициентом поглощения в жидком состоянии менее полярными молекулами
агента, обладающими гораздо более низким показателем коэффициента
преломления и коэффициента поглощения в жидком состоянии. Кроме того,
часть молекул воды в растворе может быть связана гидрофильными частями
молекул агента, что приводит к дополнительному снижению 𝑛 и 𝛼 [46, 52]. Тем
не менее, детальный анализ ТГц диэлектрического отклика водного раствора
гиперосмотических агентов, включая гидратацию молекул агента, образование
макромолекулярного комплекса и их эволюцию во времени, а также вопрос
разработки
соответствующей
физико-математической
модели
сложного
варианта диэлектрической проницаемости, требуют дальнейших комплексных
исследований.
В рамках анализа рисунков 19 – 23 показано, что наименьшим
коэффициентом поглощения обладают глицерин, ПГ, ПЭГ 200, 300 и 400 (~60–
70 cм–1 @ 1.0 ТГц) по сравнению с водой (~ 210 cм–1).
46
Рисунок 19 – ТГц оптические характеристики чистых и водных растворов
глицерина и ПГ: (а), (b) – показатель преломления 𝑛 и коэффициент
поглощения 𝛼 глицерина и его водных растворов; (c), (d) – аналогично для ПГ
[116].
Рисунок 20 – ТГц оптические характеристики чистого и водного растворов
ДМСО: (а), (b) – показатель преломления 𝑛 и коэффициент поглощения 𝛼
ДМСО и его водных растворов [116].
47
Рисунок 21 – ТГц оптические характеристики чистых и водных растворов ПЭГ
200, 300, 400 и 600: (а), (b) – показатель преломления 𝑛 и коэффициент
поглощения 𝛼 ПЭГ 200 и его водных растворов; (c), (d) – аналогично для ПЭГ
300; (e), (f) – аналогично для ПЭГ 400; (g), (h) – аналогично для ПЭГ 600 [116].
48
Рисунок 22 – ТГц оптические характеристики водных растворов декстрана 40 и
70: (а), (b) – показатель преломления 𝑛 и коэффициент поглощения 𝛼 водных
растворов декстрана 40; (c), (d) – аналогично для декстрана 70 [116].
49
Рисунок 23 – ТГц оптические характеристики водных растворов сахаров: (а),
(b) – показатель преломления 𝑛 и коэффициент поглощения 𝛼 для водных
растворов фруктозы; (c), (d) – аналогично для сахарозы; (e), (f) – аналогично
для глюкозы [116].
В настоящей главе представлена разработка установки и оснастки ТГц
импульсного
спектрометра
для
измерения
диэлектрического
отклика
(оптических характеристик) жидких сред различной природы, включая
гиперосмотические агенты. Расписан метод
решения обратной задачи
восстановления диэлектрических (оптических) характеристик жидких сред,
включая гиперосмотические агенты, на основе обработки сигналов ТГц
50
импульсного спектрометра. В результате были исследованы ТГц оптические
характеристики
(показатель
преломления
распространенных гиперосмотических агентов.
51
и
коэффициент
поглощения)
3. Исследование кинетики диффузии гиперосмотических агентов для
иммерсионного оптического просветления тканей методом спектроскопии
коллимированного пропускания в видимом диапазоне
В данной главе исследуется кинетика диффузии агентов в ткани ex vivo. В
частности, описывается экспериментальная установка, метод восстановления
характеристик процесса диффузии и показаны полученные результаты. Наконец,
на основе сравнения агентов с помощью двумерных номограмм «ТГц
поглощение – коэффициент диффузии» выбираются оптимальные агенты для
применения в ТГц биофотонике.
3.1 Экспериментальная
установка
для
исследования
кинетики
диффузии агентов в ткани ex vivo
Наряду
с
проведением
ТГц
импульсной
спектроскопии
гиперосмотических агентов и их водных растворов в данной работе изучалась
кинетика их диффузии в ткани мозга ex vivo, для чего применялся метод
спектроскопии коллимированного пропускания. На рисунке 24 показана схема
экспериментальной установки коллимированной спектроскопии.
В данной системе источником излучения в видимом диапазоне является
широкополосная галогенная лампа. Измерения спектров коллимированного
пропускания через мозговую ткань проводилось с помощью спектрометра
Thorlabs CCS200. В этой установке оптический путь образован парой оптических
волокон и парой волоконных коллиматоров/фокусаторов. Как показано на
рисунке 24, между этими коллиматорами формируется пучок с волновым
фронтом, близким к плоскому.
52
Рисунок 24 – Cхема установки для измерения коллимированного
пропускания тканей с целью исследования кинетики диффузии
гиперосмотических агентов [116].
Кювету для образцов объемом 5 мл, содержащую гиперосмотический
агент, держатель ткани и образец ткани внутри, помещают в коллимированный
пучок. Держатель ткани имеет оптический диаметр 5 мм, который больше
диаметра падающего пучка. Эксперименты по измерению кинетики диффузии
проводились при комнатной температуре 20℃, регистририровались спектры
пропускания тканей с шагом по времени 2 − 5 мин в течение 1 − 4 часов,
причем последний параметр записи данных зависит от рассматриваемого типа
агента.
В качестве биологической ткани были использованы ткани мозга ex vivo
белых лабораторных крыс весом 200 – 250 г. Выбор такого типа ткани для
изучения
кинетики
повышенным
диффузии
вниманием
к
гиперосмотических
ТГц-технологиям
агентов
в
обусловлен
интраоперационной
нейродиагностике. Животных обезглавливали под изофлурановым наркозом, а
мозг крысы немедленно резецировали и помещали в забуференный фосфатом
физиологический раствор (PBS). Срезы мозга крысы толщиной 500 мкм
готовили из коры головного мозга с использованием вибратома (Leica VT1200S)
и PBS.
53
3.2 Метод оценки коэффициента диффузии гиперосмотического
агента в ткани на основе данных спектроскопии коллимированного
пропускания
Модель свободной диффузии с учетом изменения фактора упаковки
рассеивателей и наличия встречного потока воды позволяет оценить скорость
диффузии в форме среднего значения относительного коэффициента диффузии.
Краевыми эффектами можно пренебречь в силу того, что площадь круглых
«оптических» поверхностей образца значительно превышает площадь его
боковых торцов, что позволяет решать одномерную задачу диффузии. Второй
закон Фика представляет собой одномерное уравнение диффузии и имеет вид
[38,97,121]
𝑑𝐶(𝑥, 𝑡) 𝐷𝑑 2 𝐶(𝑥, 𝑡)
=
,
𝑑𝑡
𝑑𝑥 2
(20)
где 𝑡 – время, сек; 𝑥 – пространственная координата в объеме тканей,
направленная перпендикулярно к поверхностям образца ткани и измеренная в
[см]; 𝐶 – концентрация агента в тканях, г / мл; 𝐷 – относительный коэффициент
диффузии агента в тканях, см2 / с. Связь коэффициента диффузии 𝐷 и времени
диффузии 𝜏 имеет вид [38, 97, 121]
𝑑2
𝜏=
,
𝐷𝜋 2
(21)
где 𝑑 – толщина образца, см.
В случае каждого агента или его водного раствора проводилась оценка
двух видимых спектров:
опорный спектр 𝐼r (𝜆), демонстрирующий прохождение луча
видимого света через кювету с раствором агента без ткани, записанный
один раз перед определением диффузионной кинетики;
спектр
образца
𝐼s (𝜆, 𝑡),
зависящий
от
времени
и
соответствующий пропусканию видимого луча через кювету с агентом и
54
тканями: он записывается с отмеченным выше шагом во временной
области в течении всего процесса диффузии (до выхода на стационарный
режим).
Это
позволяет
нам
получать
зависящую
от
времени
нормированное
коллимированное пропускание тканей
𝑇(𝜆, 𝑡) =
𝐼s (𝜆, 𝑡)
.
𝐼r (𝜆)
(22)
Для всех измеренных спектров пропускания было найдено время насыщения,
выше которого коэффициент пропускания не зависит от времени. Это дает
дальнейший анализ только информативной части зависящей от времени
пропускания образца, наблюдаемой до ее насыщения.
Наконец, для каждого гиперосмотического агента и для нескольких длин
волн из спектрального рабочего диапазона спектрометра – 550, 600, 650, 700, 750
и 800 нм – параметризация пропускания ткани проводилась с использованием
следующей модели
𝑡
𝑇model (𝜆, 𝑡) ∝ 1 − exp (− ).
𝜏
(23)
Данная формула применялась для определения времени диффузии 𝜏 и
коэффициента диффузии 𝐷 (см. уравнение 21). Далее были получены средние
значения коэффициентов 𝐷 и 𝜏.
3.3 Экспериментальные
результаты
исследования
диффузии
гиперосмотических агентов в ткани мозга крысы ex vivo
В данной работе использовались следующие гиперосмотические агенты:
чистые ПГ, глицерин, ПЭГ 200, 300, 400 и их 70% водные растворы (Таблица 2).
В таблице 2 показаны ТГц коэффициент поглощения (на 1,0 ТГц) для чистых
агентов (ч.а.), 70% и 50% водных растворов данных агентов, измеренных с
55
помощью ТГц импульсной спектроскопии в разделе 2.3; время диффузии и
коэффициент диффузии для аналогичных концентраций, измеренных с
помощью коллимированной спектроскопии в настоящем разделе. Отметим
также, что кинетика диффузии агента в ткани изучалась только для тех веществ,
которые демонстрируют существенно меньшее поглощение ТГц волн в 50%
растворе на частоте 1,0 ТГц по сравнению с деионизированной водой, а именно:
ПГ, глицерин, ПЭГ 200, 300 и 400.
Коллимированное пропускание в зависимости от времени ткани мозга
крысы ex vivo в диапазоне 550 – 800 нм под воздействием чистого глицерина и
ПГ, а также их 70% водных растворов показано на рисунке 26. Аналогичные
данные для ПЭГ 200, 300 и 400 показаны на рисунке 27.
Таблица 2. Измеренные характеристики гиперосмотических агентов.
Агент
ПГ
𝛼, см−1
@ 1.0
ТГц,
50%
61.83
Глицерин
70.79
ПЭГ 200
66.26
ПЭГ 300
71.33
𝛼, см−1 𝜏, с
@
@ 1.0
70%
ТГц,
70%
53.62 1157
±65
55.51
203
±25
53.91
680
±168
-
ПЭГ 400
62.23
53.64
Переходный
процесс
402
±50
носил
𝐷, 10−6
см2 /с
@ 70%
0.22
±0.01
1.25
±0.15
0.37
±0.09
0.63
±0.08
𝛼, см−1
@ 1.0
ТГц,
ч.а.
29.47
33.40
25.14
52.13
22.19
экспоненциальный
𝜏, с
@ ч.а.
𝐷, 10−6
см2 /с
@ ч.а.
340
±44
263
±11
369
±28
511
±64
503
±61
0.74
±0.10
0.96
±0.04
0.69
±0.05
0.50
±0.06
0.50
±0.06
характер
для
всех
экспериментальных кривых (уравнение (23)) с насыщением пропускания ткани.
При этом тип и концентрация гиперосмотического агента определяют
максимальное пропускание способность тканей max [T (t, 𝜆)] и время диффузии
𝜏.
56
Рисунок 25 – Зависящее пропускание образцов в интактной ткани ex vivo T
от времени на длинах волн от 550 до 800 нм в процессе иммерсионного
оптического просветления с использованием различных агентов: (а), (b) –
чистого глицерина и его 70% водного раствора, соответственно; (c), (d) –
чистого ПГ и его 70% водного раствора, соответственно [116].
57
Рисунок 26 – Зависящее пропускание образцов в интактной ткани ex vivo T от
времени на длинах волн от 550 до 800 нм в процессе иммерсионного
оптического просветления с использованием различных агентов: (а), (b) –
чистого ПЭГ 200 и его 70% водного раствора, соответственно; (c), (d) –
чистого ПЭГ 300, соответственно; (d), (e) – чистого ПЭГ 400 и его 70%
водного раствора [116].
Рисунки 25 и 26 демонстрируют общий характер переходного процесса, а
именно его замедление с уменьшением концентрации агента (или с увеличением
58
содержания воды в растворе). Кроме того, почти для всех рассматриваемых
агентов коэффициент пропускания ткани медленно уменьшается после
достижения своего максимума. Этот эффект является очень выраженным для
глицерина на рисунке 25 (а), (b), и для ПЭГ 200, 300 и 400 на рисунке 26, но он
почти отсутствует для ПГ на рисунке 25 (с), (d). Это может быть связано с рядом
факторов. Одним из них является медленное снижение концентрации агента изза медленного процесса обратной диффузии или из-за некоторых изменений
физических и химических свойств молекул агента вследствие, например,
связывания ими тканевой воды. Такое медленное снижение пропускания ткани
является обычным для методов иммерсионного оптического просветления, но
подробный анализ этого эффекта выходит за рамки данной работы.
Наряду с экспериментальными кривыми на рисунках 25 и 26 красными
пунктирными линиями показаны теоретические модели экспериментальных
данных с использованием уравнения (23). Средние значения и ошибки этих
теоретических моделей 𝜏 и 𝐷 представлены в таблице 2. Среди рассматриваемого
набора гиперосмотических агентов самое маленькое 𝜏 и самое большое 𝐷
наблюдаются для глицерина в чистом виде и в 70% водном растворе. Таким
образом, использование глицерина может обеспечить самое быстрое оптическое
просветление тканей. Для тканей головного мозга ex vivo толщиной 500 мкм
общая продолжительность процедуры оптического просветления может
составлять всего 20 – 30 минут.
3.4 Сравнительный анализ гиперосмотических агентов на основе их
ТГц диэлектрических (оптических) характеристик и коэффициентов
диффузии в ткани мозга ex vivo
Оптимальный гиперосмотический агент для ТГц спектроскопии должен
обладать наименьшим коэффициентом поглощения 𝛼 ТГц излучения и
наибольшим коэффициентом диффузии 𝐷. Это позволяет увеличить глубину
59
проникновения ТГц-волны в ткани и скорость их иммерсионного оптического
просветления.
На рисунке 27 представлена номограмма, отражающая одновременно
амплитудные коэффициенты поглощения 𝛼 на 1,0 ТГц и коэффициенты
диффузии 𝐷 для тканей мозга крысы ex vivo рассмотренных в работе
гиперосмотических агентов, что позволяет провести их сравнительный анализ.
На номограмме продемонстрированы данные для чистых агентов и их 70%
водных растворов [116].
Во-первых, ПГ в чистом виде и в виде 70% водного раствора обладает
умеренно-высоким поглощением ТГц-волн, при этом коэффициент диффузии
достаточно мал, что заставляет нас исключить этот агент из списка оптимальных
для использования в качестве просветляющего в ТГц диапазоне. Во-вторых,
чистый глицерин и его водный раствор обладают наибольшими значениями
коэффициента диффузии и умеренным коэффициентом поглощения, что делает
его оптимальным для оптического просветления: он обеспечивает наибольшее
проникновение ТГц излучения в ткани, и характеризуется наибольшей
скоростью распространения в образце. В-третьих, ПЭГи с разной молекулярной
массой обладают умеренным коэффициентом диффузии, в то время как по
коэффициенту поглощения данная группа веществ близка к глицерину. Таким
образом, ПЭГи также представляют потенциальный интерес для ТГц
биофотоники. Предложенный подход, основанный на применении графического
анализа номограмм, представляется весьма удобным для объективного
сравнения просветляющих агентов и выбора оптимальных агентов для решения
различных задач ТГц биофотоники.
В то же время, нельзя не отметить, что существует множество других
факторов, влияющих на обсуждаемые выше ключевые характеристики
осмотических агентов. В частности, концентрация агента в водном растворе
имеет немалое значение, поскольку возможность просветления ткани в ТГц
диапазоне зависит от исходной концентрации агента: она тем выше, чем меньше
60
в исходном растворе воды и больше самого агента. Тем не менее многие агенты
не могут существовать в чистом виде в жидком агрегатном состоянии, а в рамках
водных
растворов
наращивание
концентрации
лимитируется
пределом
насыщения раствора.
Рисунок 27 – Сравнение чистых агентов и их 70% водных растворов с
учетом экспериментальных данных о коэффициенте поглощения ТГц
излучения 𝛼 на 1,0 ТГц и коэффициенте диффузии D агента в ткани мозга
крысы ex vivo. Средние значения показаны маркерами, в то время как цветные
области представляют ошибки измерения [116].
Другим важным фактором служат специфические свойства различных
видов биологических тканей. Специфика молекулярных и гистологических
свойств разных тканей, прежде всего в их биохимическом аспекте во многом
61
определяет особенности распространения агентов в тканях и клетках, то есть
прежде всего оказывает влияние на одну из двух ключевых компонент,
определяющих эффективность оптического просветления – коэффициент
диффузии 𝐷. В основе указанных особенностей лежит, в первую очередь,
профиль транспортных систем клеток и тканей, специфичный для данного
агента.
Наконец, условия измерения также могут влиять на получаемые
результаты. Различные физические и химические факторы, в том числе
температура, давление, агрегатное состояние вещества, тип фиксации ткани
могут модифицировать в некоторых пределах изучаемые параметры агентов.
Поэтому выбор гиперосмотических агентов должен быть комплексным и
многофакторным процессом, проводимом на разных уровнях разработки и
внедрения ТГц технологий в практику.
3.5 Сравнительный анализ агентов на основе их ТГц диэлектрических
(оптических) характеристик и литературных данных о коэффициентах
диффузии в различные типы биологических тканей
Согласно рассмотренным выше факторам для выбора оптимальных
агентов важно учитывать их коэффициенты диффузии 𝐷, которые могут быть
разными для различных типов биологических тканей и органов.
Рассмотрим аналогичные номограммы в различных условиях: вода,
эпидермис крысы, мышечная ткань [36]. Данные по коэффициенту диффузии 𝐷
были взяты из известных литературных данных [33, 40, 96, 97, 122, 123, 124].
Значение коэффициента диффузии 𝐷 для ПЭГ 200 в воде был рассчитан на
основе следующего уравнения [125]:
𝐷0 (𝑀) = 7 × 10−9 𝑀−0.46 .
62
(24)
Полученные результаты показаны в таблице 3. На рисунке 28 показаны
номограммы, иллюстрирующие данные о коэффициентах поглощения ТГцволны и коэффициентах диффузии агентов в различных условиях: (а), (b) и (с)
соответствуют диффузии агентов в воде, эпидермисе крысы и мышечной ткани
ex vivo, соответственно. На этих номограммах горизонтальная ось представляет
𝐷, а вертикальная ось представляет α при 1,5 ТГц; α рассмотрена на одной и той
же частоте.
Несмотря на то, что ПЭГ 300 и ПЭГ 400 характеризуются наименьшим
поглощением
ТГц-волн
(среди
рассмотренных
агентов),
они
также
характеризуются низкими коэффициентами диффузии, что делает данные
агенты неоптимальными для иммерсионного оптического просветления тканей
из-за длительности процесса просветления. В свою очередь, несмотря на то, что
ЭГ обладает высоким коэффициентом диффузии (в воде), он характеризуется
самым высоким поглощением ТГц-волн и низкой скоростью диффузии в
мышцах крыс [97], что делает данный агент мало применимым для ТГц
спектроскопии. По сравнению с ПЭГ 300 и ПЭГ 400 коэффициенты поглощения
ТГц-волн у ПГ и глицерина на 20–30% выше, а их коэффициенты диффузии в
несколько раз выше; таким образом, ПГ и глицерин могут применяться для
оптического просветления тканей в ТГц диапазоне для достижения компромисса
между увеличением глубины проникновения ТГц-волны и продолжительностью
процесса просветления. Важно отметить, что в Таблице 3 и на рисунке 29 мы
представляем литературные данные для преимущественно эффективных
коэффициентов диффузии агентов в ткани, которые имеют промежуточное
значение между коэффициентами диффузии чистого агента (медленный
процесс) и воды (быстрый процесс). В свою очередь, рассматриваемый
коэффициент диффузии этиленгликоля (ЭГ) в мышцах ex vivo (0,46 × 10–6 см2/с)
соответствует коэффициенту диффузии чистого агента, тогда как коэффициент
диффузии воды в работе [97] составляет 3,12 × 10–6 см2/с.
63
Таблица 3.Коэффициент диффузии агентов в различных средах.
Ткань
Вода
Кожа крысы
ex vivo
Мышечная ткань
ex vivo
Агенты
Коэффициент
диффузии ×
10−6 , см2 /с
6,12
5,08
4,45
12,30
12,20
9,30
1,830±2,220
1,700±1,470
0,135±0,095
3,230±2,210
0,46
2,00
2,90
ПЭГ 200
ПЭГ 300
ПЭГ 400
ПГ
ЭГ
Глицерин
ПЭГ 300
ПЭГ 400
ПГ
Глицерин
ЭГ
ПГ
Глицерин
Ссылки
Ур. (24) [125]
[96]
[96]
[123]
[124]
[122]
[40]
[40]
[40]
[40]
[97]
[33]
[33]
Рисунок 28 – Сравнение агентов на основе измеренного коэффициента
поглощения ТГц излучения α на 1,5 ТГц и литературных данных о
коэффициентах диффузии 𝐷 агентов (а) в воде, (b) в тканях кожи крысы ex vivo
и (c) в мышечной ткани ex vivo. На панелях (a) и (b) маркеры для ЭГ и ПЭГ, с
различной молекулярной массой, связаны серой сплошной линией [36].
Поскольку вода является ключевым компонентом, поглощающим ТГцизлучение в тканях [9], и ее коэффициент диффузии представляется более
64
важным параметром для увеличения глубины проникновения ТГц-волны, в
будущих исследованиях было бы оптимальным провести отдельный анализ
коэффициентов диффузии для чистого агента и воды, уделяя значительное
внимание поведению воды во время процесса просветления.
Очевидно, что рассмотренный подход к выбору агента для оптического
просветления тканей на ТГц-частотах связан с поиском баланса оптимальных
параметров степени проникновения ТГц-волн в ткани и длительностью его
распространения. Наконец, расширяя поле рассмотрения данного вопроса,
необходимо
провести
полномасштабное
исследование,
включающее
использование большего количества агентов и различных биологических
объектов (как ex vivo, так и in vivo), чтобы проанализировать потенциал
оптического просветления в ТГц диапазоне, а также выбрать оптимальный
просветляющий агент для различных задач.
65
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Использование ТГц технологий в биомедицине и других областях, а также
связанные с этим фундаментальные и практические проблемы были
рассмотрены в данной выпускной квалификационной работе. В частности,
особое внимание было уделено проблеме малой глубины проникновения ТГц
излучения вследствие сильного поглощения ТГц излучения водой. Основные
результаты включали в себя:
1) разработана оснастка для ТГц импульсного спектрометра, позволяющая
производить измерения водных растворов гиперосмотических агентов в режиме
на пропускание при вакуумной откачке воздуха из рабочей камеры;
2)
разработан
метод
решения
обратной
некорректной
задачи
восстановления ТГц диэлектрических (оптических) свойств водных растворов
гиперосмотических агентов – показателя преломления и коэффициента
поглощения;
3) получены впервые результаты ТГц оптических свойств водных
растворов гиперосмотических агентов и последующая обработка результатов
измерений с применением разработанного метода решения некорректной
обратной задачи ТГц спектроскопии.
4) Изучена кинетика диффузии агентов для иммерсионного оптического
просветления тканей методом спектроскопии коллимированного пропускания в
видимом диапазоне.
5) Выбраны оптимальные гиперосмотические агенты в соответствии с
полученными данными.
Таким образом, полученные результаты имеют большую значимость для
развития метода иммерсионного оптического просветления в ТГц диапазоне с
помощью гиперосмотических агентов. Результаты исследования опубликованы
в 4 статьях [35–37, 117] и представлены на отечественных и международных
конференциях, среди которых отметим:
66
конференция «Saratov Fall Meeting 2018 (SFM’18)», г. Саратов,
Россия, 24–28 сентября 2018 г.;
конференция «Фундаментальные проблемы оптики» (ФПО-2018), г.
Санкт-Петербург, Россия, 15–19 октября 2018 г.;
конференция «European Conferences on Biomedical Optics», г.
Мюнхен, Германия, 23–27 июня 2019 г.;
конференция «Saratov Fall Meeting 2019 (SFM’19)», г. Саратов,
Россия, 23–27 сентября 2019 г.
67
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Atakaramians S., Afshar V.S., Monro T.M., Abbott D. Terahertz dielectric
waveguides // Advances in Optics & Photonics. 2013. Vol. 5(2). P. 169–215.
2. Komandin G.A., Chuchupal S.V., Lebedev S.P., Goncharov Y.G., Korolev A.F.,
Porodinkov O.E., Spektor I.E., Volkov A.A. BWO generators for terahertz
dielectric measurements // IEEE Transactions on Terahertz Science & Technology.
2013. Vol. 3(4). P. 440–444.
3. Lepeshov S., Gorodetsky A., Krasnok A., Rafailov E., Belov P. Enhancement of
terahertz photoconductive antenna operation by optical nanoantennas // Laser &
Photonics Reviews. 2017. Vol. 11(1). P. 1770001.
4. Guerboukha H., Nallappan K., Skorobogatiy M. Toward real-time terahertz
imaging // Advances in Optics & Photonics. 2018. Vol. 10(4). P. 843–938.
5. Yachmenev A.E., Lavrukhin D.V., Glinskiy I.A., Zenchenko N.V., Goncharov
Y.G., Spektor I.E., Khabibullin R.A., Otsuji T., Ponomarev D.S. Metallic and
dielectric metasurfaces in photoconductive terahertz devices: a review // Optical
Engineering. 2019. Vol. 59(6). P. 061608.
6. Komandin G.A., Anzin V.B., Ulitko V.E., Gavdush A.A., Mukhin A.A., Goncharov
Y.G., Porodinkov O.E., Spektor I.E. Optical cryostat with sample rotating unit for
polarizationsensitive terahertz and infrared spectroscopy // Optical Engineering.
2019. Vol. 59(6). P. 061603.
7. Ryzhii M., Otsuji T., Ryzhii V., Aleshkin V., Dubinov A., Karasik V.E., Leiman
V., Mitin V., Shur M.S. Concepts of infrared and terahertz photodetectors based
on vertical graphene van der Waals and HgTe-CdHgTe heterostructures // OptoElectronics Review. 2019. Vol. 27(2). P. 219–223.
8. Ponomarev D.S., Khabibullin R.A. Arsenides-and related III–V materials-based
multilayered structures for terahertz applications: various designs and growth
technology // Progress in Crystal Growth & Characterization of Materials. 2020. P.
100485. in press.
68
9. Smolyanskaya O.A., Chernomyrdin N.V., Konovko A.A., Zaytsev K.I., Ozheredov
I.A., Cherkasova O.P., Nazarov M.M., Guillet J.-P., Kozlov S.A., Kistenev Yu.V.,
Coutaz J.-L., Mounaix P., Vaks V.L., Son J.-H., Cheon H., Wallace V.P., Feldman
Yu., Popov I., Yaroslavsky A.N., Shkurinov A.P., Tuchin V.V. Terahertz
biophotonics as a tool for studies of dielectric and spectral properties of biological
tissues and liquids // Progress in Quantum Electronics. 2018. Vol. 62. P. 1–77.
10. Zaytsev K.I., Dolganova I.N., Chernomyrdin N.V., Katyba G.M., Gavdush A.A.,
Cherkasova O.P., Komandin G.A., Shchedrina M.A., Khodan A.N., Ponomarev
D.S., Reshetov I.V., Karasik V.E., Skorobogatiy M., Kurlov V.N., Tuchin V.V. The
progress and perspectives of terahertz technology for diagnosis of neoplasms: a
review // Journal of Optics. 2019. Vol. 22(1). P. 013001.
11. Zaytsev K.I., Kudrin K.G., Karasik V.E., Reshetov I.V., Yurchenko S.O. In vivo
terahertz spectroscopy of pigmentary skin nevi: Pilot study of non-invasive early
diagnosis of dysplasia // Applied Physics Letters. 2015. Vol. 106(5). P. 053702.
12. Li D., Yang Z., Fu A., Chen T., Chen L., Tang M., Zhang H., Mu N., Wang S.,
Liang G., Wang H. Detecting melanoma with a terahertz spectroscopy imaging
technique // Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular
Spectroscopy. 2020. Vol. 234. P. 118229.
13.Fan S., Ung B.S.Y., Parrott E.P.J., Wallace V.P., Pickwell-MacPherson E. In vivo
terahertz reflection imaging of human scars during and after the healing process //
Journal of Biophotonics. 2017. Vol. 10(9). P. 1143–1151.
14.Wang J., Sun Q., Stantchev R.I., Chiu T.-W., Ahuja A.T., Pickwell-MacPherson E.
In vivo terahertz imaging to evaluate scar treatment strategies: silicone gel sheeting
// Biomedical Optics Express. 2019. Vol. 10(7). P. 3584–3590.
15. Smolyanskaya O.A., Lazareva E.N., Nalegaev S.S., Petrov N.V., Zaytsev K.I.,
Timoshina P.A., Tuchina D.K., Toropova Ya.G., Kornyushin O.V., Babenko
A.Yu., Guillet J.-P., Tuchin V.V. Multimodal optical diagnostics of glycated
biological tissues. Biochemistry (Moscow). 2019; Vol. 84. P. 124–143.
69
16. Cherkasova O., Nazarov M., Shkurinov A. Noninvasive blood glucose monitoring
in the terahertz frequency range // Optical & Quantum Electronics. 2016. Vol. 48.
P. 217.
17. Hernandez-Cardoso G.G., Rojas-Landeros S.C., AlfaroGomez M., HernandezSerrano A.I., Salas-Gutierrez I., LemusBedolla E., Castillo-Guzman A.R., LopezLemus H.L., Castro-Camus E. Terahertz imaging for early screening of diabetic
foot syndrome: A proof of concept // Scientific Reports. 2017. Vol. 7. P. 42124.
18. Shchepetilnikov A.V., Zarezin A.M., Muravev V.M., Gusikhin P.A., Kukushkin
I.V. Quantitative analysis of water content and distribution in plants using terahertz
imaging // Optical Engineering. 2020. Vol. 59(6). P. 061617.
19. Bajwa N., Au J., Jarrahy R., Sung S., Fishbein M.C., Riopelle D., Ennis D.B.,
Aghaloo T., St. John M.A., Grundfest W.S., Taylor Z.D. Non-invasive terahertz
imaging of tissue water content for flap viability assessment // Biomedical Optics
Express. 2017. Vol. 8(1). P. 460–474.
20. Zhao H., Wang Y., Chen L., Shi J., Ma K., Tang L., Xu D., Yao J., Feng H., T.
Chen. High-sensitivity terahertz imaging of traumatic brain injury in a rat model //
Journal of Biomedical Optics 2018. Vol. 23(3). P. 036015.
21. Cao Y., Huang P., Chen J., Ge W., Hou D., Zhang G. Qualitative and quantitative
detection of liver injury with terahertz time-domain spectroscopy // Biomedical
Optics Express. 2020. Vol. 11(2). P. 982–993.
22. Cherkasova O.P., Nazarov M.M., Konnikova M., Shkurinov A.P. THz
spectroscopy of bound water in glucose: Direct measurements from crystalline to
dissolved state // Journal of Infrared, Millimeter & Terahertz Wave. 2020. DOI:
10.1007/s10762-020-00684-4
23. Hoshina H., Hayashi A., Miyoshi N., Miyamaru F., Otani C. Terahertz pulsed
imaging of frozen biological tissues // Applied Physics Letters. 2009. Vol. 94(12).
P. 123901.
24. Sim Y.C., Ahn K.-M., Park J.Y., Park C.-S., Son J.-H. Temperature-dependent
terahertz imaging of excised oral malignant melanoma // IEEE Journal of
Biomedical & Health Informatics. 2013. Vol. 17(4). P. 779–784.
70
25. He Y., Liu K., Au C., Sun Q., Parrott E.P.J., PickWell MacPherson E.
Determination of terahertz permittivity of dehydrated biological samples // Physics
in Medicine & Biology. 2017. Vol. 62(23). P. 8882–8893.
26. Guo L., Wang X., Han P., Sun W., Feng S., Ye J., Zhang Y. Observation of
dehydration dynamics in biological tissues with terahertz digital holography //
Applied Optics. 2017. Vol. 56(13). P. F173–F178.
27. Meng K., Chen T.-N., Chen T., Zhu L.-G., Liu Q., Li Z., Li F., Zhong S.-C., Li Z.R., Feng H., Zhao J.-H. Terahertz pulsed spectroscopy of paraffin-embedded brain
glioma // Journal of Biomedical Optics. 2014. Vol. 19(7). P. 077001.
28. Png G.M., Choi J.W., Ng B.W.-H., Mickan S.P., Abbott D., Zhang X.-C. The
impact of hydration changes in fresh biotissue on THz spectroscopic measurements
// Physics in Medicine & Biology. 2008; Vol. 53(13). P. 3501–3517.
29. Wang J., Stantchev R.I., Sun Q., Chiu T.-W., Ahuja A.T., Pickwell MacPherson E.
THz in vivo measurements: the effects of pressure on skin reflectivity // Biomedical
Optics Express. 2018. Vol. 9(12). P. 6467–6476.
30. Oh S.J., Kim S.-H., Jeong K., Park Y., Huh Y.-M., Son J.-H., Suh J.-S.
Measurement depth enhancement in terahertz imaging of biological tissues // Optics
Express. 2013. Vol. 21(18). P. 21299–21305.
31. Kolesnikov A.S., Kolesnikova E.A., Kolesnikova K.N., Tuchina D.K., Popov A.P.,
Skaptsov A.A., Nazarov M.M., Shkurinov A.P., Terentyuk A.G., Tuchin V.V. THz
monitoring of the dehydration of biological tissues affected by hyperosmotic agents
// Physics of Wave Phenomena. 2014. Vol. 22. P. 169–176.
32. Kolesnikov A.S., Kolesnikova E.A., Tuchina D.K., Terentyuk A.G., Nazarov M.,
Skaptsov A.A., Shkurinov A.P., Tuchin V.V. In-vitro terahertz spectroscopy of rat
skin under the action of dehydrating agents // Proceedings of SPIE. 2014. Vol. 9031.
P. 90310D.
33. Kolesnikov A.S., Kolesnikova E.A., Popov A.P., Nazarov M.M., Shkurinov A.P.,
Tuchin V.V. In vitro terahertz monitoring of muscle tissue dehydration under the
action of hyperosmotic agents // Quantum Electronics. 2014. Vol. 44(7). P. 633–
640.
71
34.Smolyanskaya O.A., Schelkanova I.J., Kulya M.S., Odlyanitskiy E.L., Goryachev
I.S., Tcypkin A.N., Grachev Ya.V., Toropova Ya.G., Tuchin
V.V. Glycerol
dehydration of native and diabetic animal tissues studied by THz-TDS and NMR
methods // Biomedical Optics Express. 2018. Vol. 9(3). P. 1198–1215.
35. Musina G.R., Dolganova I.N., Malakhov K.M., Gavdush A.A., Chernomyrdin
N.V., Tuchina D.K., Komandin G.A., Chuchupal S.V., Cherkasova O.P., Zaytsev
K.I., Tuchin V.V. Terahertz spectroscopy of immersion optical clearing agents:
DMSO, PG, EG, PEG // Proceedings of SPIE. 2018. Vol. 10800. P. 108000F.
36. Musina G.R., Gavdush A.A., Tuchina D.K., Dolganova I.N., Komandin G.A.,
Chuchupal S.V., Smolyanskaya O.A., Cherkasova O.P., Zaytsev K.I., Tuchin V.V.
A comparison of terahertz optical constants and diffusion coefficients of tissue
immersion optical clearing agents // Proceedings of SPIE. 2019. Vol. 11065. P.
110651Z.
37. Мусина Г.Р., Гавдуш А.А., Черномырдин Н.В., Долганова И.Н., Улитко В.Э.,
Черкасова О.П., Курлов В.Н., Командин Г.А., Животовский И.В., Тучин В.В.,
Зайцев
К.И.
Оптические
свойства
гиперосмотических
агентов
для
иммерсионного просветления тканей в терагерцовом диапазоне // Оптика и
спектроскопия. 2020. Т. 129, вып. 1.
38. Tuchin V.V. Tissue Optics: Light Scattering Methods and Instruments for Medical
Diagnosis: Third Edition. Washington: SPIE, 2015.
39. Genina E.A., Bashkatov A.N., Sinichkin Y.P., Yanina I.Y., Tuchin V.V. Optical
clearing of biological tissues: prospects of application in medical diagnostics and
phototherapy // Journal of Biomedical Photonics & Engineering. 2015. Vol. 1(1).
P. 22–58.
40. Bashkatov A.N., Berezin K.V., Dvoretskiy K.N., Chernavina M.L., Genina E.A.,
Genin V.D., Kochubey V.I., Lazareva E.N., Pravdin A.B., Shvachkina M.E.,
Timoshina P.A., Tuchina D.K., Yakovlev D.D., Yakovlev D.A., Yanina I.Y.,
Zhernovaya O.S., Tuchin V.V. Measurement of tissue optical properties in the
context of tissue optical clearing // Journal of Biomedical Optics. 2018. Vol. 23(9).
P. 091416.
72
41.
Auston D.H., Cheung K.P., Smith P.R. Picosecond photoconducting Hertzian
dipoles // Applied Physics Letters. 1984. Vol. 45(284). P. 284-286.
42.
Auston D.H. Picosecond optoelectronic switching and gating in silicon // Applied
Physics Letters. 1975. Vol. 26(3). P. 101-103.
43.
Auston D.H., Smith P.R. Generation and detection of millimeter waves by
picosecond photoconductivity // Applied Physics Letters. 1983. Vol. 43(7). P.
631-633.
44.
Doany F.E., Grischkowsky D., Chi C. Carrier lifetime versus ionimplantation
dose in silicon on sapphire // Applied Physics Letters. 1987. Vol. 50(8). P. 460462.
45.
Glagolewa-Arkadiewa A. Short Electromagnetic Waves of Wave-length up to 82
Microns // Nature. 1924. Vol. 113. P. 640. DOI: 10.1038/113640a0
46.
Yakovlev E.V., Zaytsev K.I., Dolganova I.N., Yurchenko S.O. // IEEE
Transactions on terahertz science and technology. 2015. Vol. 5(5). P. 810–816.
DOI: 10.1109/TTHZ.2015.2460671
47.
Yakovlev E.V., Zaytsev K.I., Chernomyrdin N.V., Gavdush A.A., Zotov A.K.,
Nikonovich M.Y., Yurchenko S.O. // Proceedings of SPIE. 2016. Vol. 9899. P.
98990W. DOI: 10.1117/12.2227321
48.
Dolganova I.N., Zaytsev K.I., Metelkina A.A., Karasik V.E., Yurchenko S.O. A
hybrid continuous-wave terahertz imaging system // Review of Scientific
Instruments. 2015. Vol. 86(11). P. 113704. DOI: 10.1063/1.4935495
49.
Zeitler J.A., Taday P.F., Newnham D.A., Pepper M., Gordon K.C., Rades T.
Terahertz pulsed spectroscopy and imaging in the pharmaceutical setting - a
review // Journal of Pharmacy and Pharmacology. 2007. Vol. 59(2). P. 209–223.
DOI: 10.1211/jpp.59.2.0008
50.
Woodward R.M., Wallace V.P., Pye R.J., Cole B.E., Arnone D.D., Linfield E.H.,
Pepper M. Terahertz Pulse Imaging of Ex Vivo Basal Cell Carcinoma // Journal
of Investigative Dermatology. 2003. Vol. 120(1). P. 72–78. DOI: 10.1046/j.15231747.2003.12013.x
51.
Zaytsev K.I., Gavdush A.A., Chernomyrdin N.V, Yurchenko S.O. // IEEE
73
Transactions on terahertz science and technology. 2015. Vol. 5(5). P. 817–827.
DOI: 10.1109/TTHZ.2015.2460677
52.
Fitzgerald A.J., Wallace V.P., Jimenez-Linan M., Bobrow L., Pye R.J.,
Purushotham A.D., Arnone D.D. Terahertz Pulsed Imaging of Human Breast
Tumors
//
Radiology.
2006.
Vol.
239(2).
P.
533–540
DOI:
10.1148/radiol.2392041315
53.
Reid C.B., Fitzgerald A., Reese G., Goldin R., Tekkis P., O’Kelly P.S., PickwellMacPherson E., Gibson A.P., Wallace V.P. Terahertz pulsed imaging of freshly
excised human colonic tissues // Physics in Medicine and Biology. 2011. Vol.
56(14). P. 4333–4353. DOI: 10.1088/0031-9155/56/14/008
54.
Gavdush A.A., Chernomyrdin N.V., Malakhov K.M., Beshplav S.-I.T.,
Dolganova I.N., Kosyrkova A.V., Nikitin P.V., Musina G.R., Katyba G.M.,
Reshetov I.V., Cherkasova O.P., Komandin G.A., Karasik V.E., Potapov A.A.,
Tuchin V. V., Zaytsev K.I. Terahertz spectroscopy of gelatin-embedded human
brain gliomas of different grades: a road toward intraoperative THz diagnosis //
Journal of Biomedical Optics. 2019. Vol. 24(2). P. 027001. DOI:
10.1117/1.JBO.24.2.027001
55.
Oh S.J., Kim S.-H., Ji Y. Bin, Jeong K., Park Y., Yang J., Park D.W., Noh S.K.,
Kang S.-G., Huh Y.-M., Son J.-H., Suh J.-S. Study of freshly excised brain tissues
using terahertz imaging // Biomedical Optics Express. 2014. Vol. 5(8). P. 2837.
DOI: 10.1364/BOE.5.002837
56.
Chernomyrdin N.V., Gavdush A.A., Beshplav S.-I.T., Malakhov K.M.,
Kucheryavenko A.S., Katyba G.M., Dolganova I.N., Goryaynov S.A., Karassik
V.E., Spector I.E., Kurlov V.N., Yurchenko S.O., Komandin G.A., Potapov A.A.,
Tuchin V. V., Zaytsev K.I. In vitro terahertzspectroscopy of gelatin-embedded
human brain tumors: a pilotstudy // Proceedings of SPIE. 2018. Vol. 10716. P.
107160S. DOI: 10.1117/12.2316302
57.
Chernomyrdin N.V., Dolganova I.N., Beshplav S.-I.T., Aleksandrova P.V.,
Musina G.R., Malakhov K.M., Nikitin P.V., Kosyr’kova A.V., Komandin G.A.,
Reshetov I.V., Potapov A.A., Tuchin V.V., Zaytsev K.I. Differentiation of
74
healthy and malignant brain tissues using terahertz pulsed spectroscopy and
optical coherence tomography // Proceedings of SPIE. 2019. Vol. 10864. P.
1086406. DOI: 10.1117/12.2506600
58.
Tuchin V. Tissue optics and photonics: Biological tissue structures // Journal of
Biomedical Photonics and Engineering. 2015. Vol. 1(1). P. 3–21.
59.
Thrane L., Jacobsen R.H., P. Uhd Jepsen, Keiding S.R. THz reflection
spectroscopy of liquid water // Chemical Physics Letters. 1995. Vol. 240(4). P.
330-333.
60.
Mittleman D.M., Nuss M.C., Colvin V.L. Terahertz spectroscopy of water in
inverse micelles // Chemical Physics Letters. 1997. Vol. 275(34). P. 332-338.
61.
Møller U., Cooke D.G., Tanaka K., Jepsen
P.U. Terahertz reflection
spectroscopy of debye relaxation in polar liquids // Journal of the Optical Society
of America. 2009. Vol. 26(9). P. A113–A125.
62.
Sy S., Huang S., Wang Y., Yu J., Ahuja A., Zhang Y., Pickwell-MacPherson E.
Terahertz spectroscopy of liver cirrhosis: investigating the origin of contrast //
Physics in Medicine and Biology. 2010. Vol. 55(24). P. 7587-7596.
63.
Fitzgerald A., Pickwell-MacPherson E., Wallace V. Use of finite difference time
domain simulations and debye theory for modelling the terahertz reflection
response of normal and tumour breast tissue // PLOS ONE. 2014. Vol. 9. P. 1-9.
64.
Pickwell E., Fitzgerald A., Cole B., Taday P., Pye R., Ha T., Pepper M., Wallace
V. Simulating the response of terahertz radiation to basal cell carcinoma using ex
vivo spectroscopy measurements // Journal of Biomedical Optics. 2005. Vol.
10(5) P. 064021.
65.
Truong B., Tuan H., Wallace V., Fitzgerald A., Nguyen H. The potential of the
double debye parameters to discriminate between basal cell carcinoma and
normal skin // IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology. 2015.
Vol. 5(6). P. 990–998.
66.
Ronne C., Thrane L., Astrand P.O., Wallqvist A., Mikkelsen K., Keiding S..
Investigation of the temperature dependence of dielectric relaxation in liquid
water by THz reflection spectroscopy and molecular dynamics simulation // The
75
Journal of Chemical Physics. 1997. Vol. 107(14) P. 5319–5331.
67.
Kindt J., Schmuttenmaer C. Far-infrared dielectric properties of polar liquids
probed by femtosecond terahertz pulse spectroscopy // The Journal of Physical
Chemistry. 1996. Vol. 100(24). P. 10373–10379.
68.
Pickwell E., Cole B., Fitzgerald A., Wallace V., Pepper M. Simulation of
terahertz pulse propagation in biological systems // Applied Physics Letters.
2004. Vol. 84(12). P. 2190–192.
69.
Asaki M., Redondo A., Zawodzinski T., Taylor A. Dielectric relaxation of
electrolyte solutions using terahertz transmission spectroscopy // The Journal of
Chemical Physics. 2002. Vol. 116(19). P. 8469.
70.
Yurchenko S., Zaytsev K. Spectroscopy of nafion in terahertz frequency range //
Journal of Applied Physics. 2014. Vol. 116(11). P. 113508.
71.
Truong B., Tuan H., Kha H., Nguyen H. Debye parameter extraction for
characterizing interaction of terahertz radiation with human skin tissue // IEEE
Transactions on Biomedical Engineering. 2013. Vol. 60(6). P. 1528–1537.
72.
Pickwell E., Cole B., Fitzgerald A., Pepper M., Wallace V. In vivo study of
human skin using pulsed terahertz radiation // Physics in Medicine and Biology.
2004. Vol. 49(9). P. 1595–1607.
73.
Tielrooij K.J., Paparo D., Piatkowski L., Bakker H.J., Bonn M.. Dielectric
relaxation dynamics of water in model membranes probed by terahertz
spectroscopy // Biophysical Journal. 2009. Vol. 97(9). P. 2484–2492.
74.
Torii T., Chiba H., Tanabe T., Oyama Y. Measurements of glucose concentration
in aqueous solutions using reflected THz radiation for applications to a novel subTHz radiation non-invasive blood sugar measurement method // DIGITAL
HEALTH. 2017. Vol. 3. P. 2055207617729534.
75.
Duponchel L., Laurette S., Hatirnaz B., Treizebre A., Affouard F., Bocquet B.
Terahertz microfluidic sensor for in situ exploration of hydration shell of
molecules // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2013. Vol. 123
P. 28-35.
76.
Морозов Н.А. Периодическая структура материи: Теория формирования
76
химических элементов. Москва: 1907.
77.
Shiraga K., Ogawa Y., Kondo N., Irisawa A., Imamura M. Evaluation of the
hydration state of saccharides using terahertz time-domain attenuated total
reflection spectroscopy // Food Chemistry. 2013. Vol. 140(1). P. 315–320.
78.
Arikawa T., Nagai M., Tanaka K. Characterizing hydration state in solution using
terahertz time-domain attenuated total reflection spectroscopy // Chemical
Physics Letters. 2008. Vol. 457(1). P. 12–17.
79.
Cole K., Cole R. Dispersion and absorption in dielectrics i. alternating current
characteristics // The Journal of Chemical Physics. 1941. Vol. 9(4). P. 341–351.
80.
Cole K.S., Cole R.H. Dispersion and absorption in dielectrics ii. direct current
characteristics // The Journal of Chemical Physics. 1942. Vol. 10(2). P. 98–105.
81.
Davidson D. Dielectric relaxation in liquids: I. the representation of relaxation
behavior // Canadian Journal of Chemistry. 1961. Vol. 39(3). P. 571–594.
82.
Havriliak S., Negami S. A complex plane analysis of α-dispersions in some
polymer systems // Journal of Polymer Science Part C: Polymer Symposia. 1966.
Vol. 14(1). P. 99–117.
83.
Chernomyrdin N., Kucheryavenko A., Rimskaya E., Dolganova I., Zhelnov V.,
Karalkin P., Gryadunova A., Reshetov I., Lavrukhin D., Ponomarev D., Karasik
V., Zaytsev K. Terahertz microscope based on solid immersion effect for imaging
of biological tissues // Optics and Spectroscopy. 2019. Vol. 126(5). P. 644–651.
84.
Bowman T., Chavez T., Khan K., Wu J., Chakraborty A., Rajaram N., Bailey K.,
El-Shenawee M. Pulsed terahertz imaging of breast cancer in freshly excised
murine tumors // J Biomed Opt. 2018. Vol. 23(2). P. 1-13. DOI:
10.1117/1.JBO.23.2.026004
85.
Chavez T., Bowman T., Wu J., Bailey K., El-Shenawee M. Assessment of
Terahertz Imaging for Excised Breast Cancer Tumors with Image Morphing // J
Infrared Millim Terahertz Waves. 2018. Vol. 39(12). P. 1283-1302. DOI:
10.1007/s10762-018-0529-8
86.
Vohra N., Bowman T., Diaz P.M., Rajaram N., Bailey K., El-Shenawee M.
Pulsed Terahertz Reflection Imaging of tumors in a spontaneous model of breast
77
cancer // Biomed Phys Eng Express. 2018. Vol. 4(6). DOI: 10.1088/20571976/aae699
87.
Cao Y., Huang P., Li X., Ge W., Hou D., Zhang G. Terahertz spectral unmixing
based method for identifying gastric cancer // Phys Med Biol. 2018. Vol. 63(3).
P. 035016. DOI: 10.1088/1361-6560/aa9e1a
88.
Hou D., Li X., Cai J., Ma Y., Kang X., Huang P., Zhang G. Terahertz
spectroscopic investigation of human gastric normal and tumor tissues // Phys
Med Biol. 2014. Vol. 59(18). P. 5423-40. DOI: 10.1088/0031-9155/59/18/5423
89.
Doradla P., Joseph C., Giles R.H. Terahertz endoscopic imaging for colorectal
cancer detection: Current status and future perspectives // World J Gastrointest
Endosc. 2017. Vol. 9(8). P. 346-358. DOI: 10.4253/wjge.v9.i8.346
90.
Duan F., Wang Y.Y., Xu D.G., Shi J., Chen L.Y., Cui L., Bai Y.H., Xu Y., Yuan
J., Chang C. Feasibility of terahertz imaging for discrimination of human
hepatocellular carcinoma // World J Gastrointest Oncol. 2019. Vol. 11(2). P. 153160. DOI: 10.4251/wjgo.v11.i2.153
91.
Zhang R., Liu S., Jin H., Luo Y., Zheng Z., Gao F., Zheng Y. Noninvasive
Electromagnetic Wave Sensing of Glucose // Sensors (Basel). 2019. Vol. 19(5).
DOI: 10.3390/s19051151
92.
Zhong J., Mori T., Fujii Y., Kashiwagi T., Terao W., Yamashiro M., Minami H.,
Tsujimoto M., Tanaka T., Kawashima H., Ito J., Kijima M., Iji M., Watanabe
M.M., Kadowaki K. Molecular vibration and Boson peak analysis of glucose
polymers and ester via terahertz spectroscopy // Carbohydr Polym. 2020. Vol.
232. P. 115789. DOI: 10.1016/j.carbpol.2019
93.
Bajwa N., Sung S., Ennis D.B., Fishbein M.C., Nowroozi B.N., Ruan D.,
Maccabi A., Alger J., John M.A.S., Grundfest W.S., Taylor Z.D. Terahertz
Imaging of Cutaneous Edema: Correlation With Magnetic Resonance Imaging in
Burn Wounds // IEEE Trans Biomed Eng. 2017. Vol. 64(11). P. 2682-2694. DOI:
10.1109/TBME.2017.2658439
94.
Sun Y., Fischer B., Pickwell-MacPherson E. Effects of formalin fixing on the
terahertz properties of biological tissues // Journal of Biomedical Optics. 2009.
78
Vol. 14(6). P. 064017. DOI: 10.1117/1.3268439
95.
Mao Z., Zhu D., Wen X., Han Z. Influence of alcohols on the optical clearing
effect of skin in vitro // Journal of Biomedical Optics. 2008. Vol. 13(2). P.
021104. DOI: 10.1117/1.2892684
96.
Tuchina D., Genin V., Bashkatov A., Genina E., Tuchin V. Optical clearing of
skin tissue ex vivo with polyethylene glycol // Optics and Spectroscopy. 2016.
Vol. 120(1). P. 36–45. DOI: 10.1134/S0030400X16010215
97.
Oliveira L., Carvalho M., Nogueira M., Tuchin V. Diffusion characteristics of
ethylene glycol in skeletal muscle // Journal of Biomedical Optics. 2015. Vol.
20(5). P. 051019. DOI: 10.1117/1.JBO.20.5 .051019
98.
Guo X., Guo Z.Y., Wei H.J., Yang H.Q., He Y.H., Xie S.S., Wu G.Y., Zhong
H.Q., Li L.Q., Zhao Q.L. In vivo quantification of propylene glycol, glucose and
glycerol diffusion in human skin with optical coherence tomography // Laser
Physics. 2010. Vol. 20(9). P. 1849–1855. DOI: 10.1134/S1054660X10170032
99.
Carvalho S., Gueiral N., Nogueira E., Henrique R., Oliveira L., Tuchin V.V.
Glucose diffusion in colorectal mucosa—a comparative study between normal
and cancer tissues // Journal of Biomedical Optics. 2017. Vol. 22(9). P. 091506.
DOI: 10.1117/1.jbo.22.9.091506
100. Liu P., Huang Y., Guo Z., Wang J., Zhuang Z., Liu S. Discrimination of dimethyl
sulphoxide diffusion coefficient in the process of optical clearing by confocal
micro-Raman spectroscopy // Journal of Biomedical Optics. 2013. Vol. 18(2). P.
020507. DOI: 10.1117/1.jbo.18.2.020507
101. Zhao Q., Wei H., He Y., Ren Q., Zhou C. Evaluation of ultrasound and glucose
synergy effect on the optical clearing and light penetration for human colon tissue
using SD‐OCT // Journal of Biophotonics. 2014. Vol. 7(11-12). P. 938–947. DOI:
10.1002/jbio.201300141
102. Zhao Q.L., Si J.L., Guo Z.Y., Wei H.J., Yang H.Q., Wu G.Y., Xie S.S., Li X.Y.,
Guo X., Zhong H.Q. Quantifying glucose permeability and enhanced light
penetration in ex vivo human normal and cancerous esophagus tissues with
optical coherence tomography // Laser Physics Letters. 2010. Vol. 8(1). P. 71–
79
77. DOI: 10.1002/lapl.201010081
103. Barer R. Spectrophotometry of clarified cell suspensions // Science. 1955. Vol.
121. P. 709–715.
104. Genina E.A., Bashkatov A.N., Tuchin V.V. Tissue optical immersion clearing //
Expert Review of Medical Devices. 2010. Vol. 7(6). P. 825–842.
105. Тучин В.В. Лазеры и волоконная оптика в биомедицинских исследованиях.
Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2010. 488 с.
106. Стась Н.Ф., Свинцова Л.Д. Химия растворов. Томск: Изд-во ТПУ, 2006. 155
с.
107. Mankova A., Borodin A., Kargovsky A., Brandt N., Luo Q., Sakodynskaya I.,
Wang K., Zhao H., Chikishev A., Shkurinov A., Zhang X.-C. Terahertz timedomain and ftir spectroscopic study of interaction of chymotrypsin and
protonated tris with 18-crown-6 // Chemical Physics Letters. 2013. Vol. 560. P.
55–59.
108. Zhang Y., Peng X.-H., Chen Y., Chen J., Curioni A., Andreoni W., Nayak S.,
Zhang X.-C. A first principle study of terahertz (THz) spectra of acephate //
Chemical Physics Letters. 2008. Vol. 452(1). P. 59–66.
109. Ding T., Li R., Zeitler J.A., Huber T.L., Gladden L.F., Middelberg A.P.J.,
Falconer R.J. Terahertz and far infrared spectroscopy of alanine-rich peptides
having variable ellipticity // Optics Express. 2010. Vol. 18(26). P. 431–444.
110. Lavrukhin D., Khabibullin R., Yachmenev A., Pavlov A., Goncharov Y., I.
Spektor, Komandin G., Yurchenko S., Chernomyrdin N., Zaytsev K., Ponomarev
D. Shaping the spectrum of terahertz photoconductive antenna by frequencydependent impedance matching // Semiconductor Science and Technology.
2019. Vol. 34(3). P. 034005.
111. Yardimci N.T., Turan D., Cakmakyapan S., Jarrahi M. A highresponsivity and
broadband photoconductive terahertz detector based on a plasmonic nanocavity
// Applied Physics Letters. 2018. Vol. 113(25) P. 251102.
112. Ponomarev D.S., Gorodetsky A., Yachmenev A.E., Pushkarev S.S., Khabibullin
R.A., Grekhov M.M., Zaytsev K.I., Khusyainov D.I., Buryakov A.M., Mishina
80
E.D. Enhanced terahertz emission from straininducedin GaAs/InAlAs super
lattices // Journal of Applied Physics. 2019. Vol. 125(15). P. 151605.
113. Lee. Y.-S. Principles of Terahertz Science and Technology. Corvallis: Springer,
2009.
114. Nahata A., Weling A., Heinz T. A wideband coherent terahertz spectroscopy
system using optical rectification and electro-optic sampling // Applied Physics
Letters. 1998. Vol. 69(16). P. 2321–2323.
115. Siegel R., Miller K., Jemal A. Cancer statistics, 2019 // CA: A Cancer Journal for
Clinicians. 2019. Vol. 69(1). P. 7–34.
116. Musina G.R., Chernomyrdin N.V., Dolganova I.N., Gavdush A.A., Ulitko V.E.,
Cherkasova O.P., Tuchina D.K., Nikitin P.V., Alekseeva A.I., Bal N.V.,
Komandin G.A., Kurlov V.N., Reshetov I.V., Tuchin V.V., Zaytsev K.I.
Selection of the optimal hyperosmotic agents for immersion optical clearing of
tissues in the terahertz range // Journal of Biophotonics. 2020. In press.
117. Komandin G.A., Gavdush A.A., Goncharov Y.G., Porodinkov O.E., Nozdrin
V.S., Chuchupal S.V., Spektor I.E. Electrodynamical Characteristics of αLactose Monohydrate in the Terahertz Range // Opt. Spectrosc. 2019. Vol. 126.
P. 514–522. DOI: 10.1134/S0030400X1905014X
118. Vázquez Cabo J., Chamorro-Posada P., Fraile-Pelaez J., Rubinos-Lopez O.,
López-Santos J.M., Martin-Ramos P. Windowing of THz time-domain
spectroscopy signals: A study based on lactose // Optics Communications. 2016.
Vol. 366. P. 386-396. DOI: 10.1016/j.optcom.2015.12.069
119. Gavdush A.A., Ulitko V.E., Musina G.R., Dolganova I.N., Chernomyrdin N.V.,
Kurlov V.N., Komandin G.A., Tuchin V.V., Zaytsev K.I. A method for
reconstruction of terahertz dielectric response of thin liquid samples // Proc. SPIE
11060, Optical Methods for Inspection, Characterization, and Imaging of
Biomaterials IV. 2019. 110601G. DOI: 10.1117/12.2527649
120. Oliveira L., Tuchin V. Other Applications of Optical Clearing Agents in The
Optical Clearing Method: A New Tool for Clinical Practice and Biomedical
Engineering. Switzerland: Springer Briefs in Physics, 2019. 155 p. DOI:
81
10.1007/978-3-030-33055-2
121. Tuchin V. Optical Clearing of Tissues and Blood. Washington: SPIE Press, 2005.
122. Hayduk W., Laudie H. Prediction of diffusion coefficients for nonelectrolytes in
dilute aqueous solutions // AlChE Journal. 1974. Vol. 20(3). P. 611-615.
123. Web-site of Contact GSI Environmental Inc., URL: https://www.gsinet.com/en/publications/gsi-chemicaldatabase/single/469.html.
124. Web-site of Contact GSI Environmental Inc., URL: https://www.gsinet.com/en/publications/gsi-chemicaldatabase/single/276-CAS-107211.html.
125. Johansson L., Skantze U., Lofroth J.E. Diffusion and interaction in gels and
solutions. 2. Experimental results on the obstruction effect. // Macromolecules.
1991. Vol. 24(22). P. 6019-6023.
82
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Графическая часть дипломного проекта
В графическую часть дипломного проекта входят:
1) Функциональная схема ТГц импульсного спектрометра с пояснениями к
юстировке (рис. А1)
2) Блок-схема алгоритма восстановления комплексных диэлектрических и
оптических характеристик (рис. А1)
3) Диэлектрические (оптические) характеристики (рис. А2)
4) Схема алгоритма исследования кинетики диффузии агентов в ткани (рис.
А2)
5) Чертеж окна кюветы из высокоомного кремния (рис. А4)
6) Чертеж гайки кюветы (рис. А4)
7) Чертеж основания кюветы (рис. А3)
8) Чертеж крышки кюветы (рис. А3)
9) Сборочный чертеж кюветы (рис. А2)
83
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
Презентация дипломного проекта
В презентацию дипломного проекта входят слайды:
1) Титульная страница студента, выполнившего работу
2) Актуальность работы
3) Цель и задачи квалификационной бакалаврской работы
4) ТГц импульсная спектроскопия
5) Разработка оригинальной кюветы для ТГц импульсной спектроскопии
жидкостей
6) Разработка метода исследования ТГц спектральных диэлектрических
характеристик жидких сред
7) Оконная фильтрация сигналов ТГц импульсной спектроскопии
8) Уточнение толщины образца в ходе вычисления диэлектрических
характеристик
9) Апробация алгоритма
10)
Терагерцовая спектроскопия водных растворов гиперосмотических
агентов для иммерсионного оптического просветления тканей
11)
Разработка метода исследования ТГц спектральных
диэлектрических характеристик жидких сред
12)
Исследование кинетики диффузии гиперосмотических агентов в
ткани ex vivo
13)
Выводы
94
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзывРабота получилась обширной и многогранной. Особого внимания заслуживают результаты ТГц оптических свойств водных растворов гиперосмотических агентов.
Чувствуется методичность, свойственная научному подходу. Достойная дипломная работа!
Актуальная и, главное, отлично выполненная работа! Видно, что автор очень ответственно и с пониманием дела подошел к исследованию выбранной темы.
Зачетная работа, было интересно, так держать!
Крайне любопытная работа и, что самое главное, по очень актуальной теме. Что редкость для студенческих научных проектов выполнена на реально высоком технологическом уровне.