- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1. Обзор литературы
- •1.1. Клетки крови
- •1.2. Экспериментальные методы
- •1.3. Моделирование светорассеяния
- •1.4. Обратная задача светорассеяния
- •Глава 2. Метод дискретных диполей
- •2.1. Обзор МДД
- •2.1.1. Введение
- •2.1.2. Общая формулировка
- •2.1.3. Разновидности МДД
- •2.1.3.1. Теоретические основы МДД
- •2.1.3.2. Точность МДД вычислений
- •2.1.3.3. МДД для кластеров шаров
- •2.1.3.4. Модификации и расширения МДД
- •2.1.4. Численные соображения
- •2.1.4.1. Прямые и итерационные методы
- •2.1.4.2. Разложение по порядкам рассеяния
- •2.1.4.3. Блочно-топлицева структура
- •2.1.4.4. Быстрое преобразование Фурье
- •2.1.4.5. Быстрый метод мультиполей
- •2.1.4.6. Усреднение по ориентации и повторные вычисления
- •2.1.5. Сравнение МДД с другими методами
- •2.1.6. Заключительные замечания
- •2.2. Сходимость МДД
- •2.2.1. Введение
- •2.2.2. Теоретический анализ
- •2.2.2.1. Дополнительные определения
- •2.2.2.2. Анализ ошибок
- •2.2.2.3. Ошибки формы
- •2.2.2.4. Различные формулировки МДД
- •2.2.3. Численное моделирование
- •2.2.4. Обсуждение
- •2.2.5. Выводы
- •2.3. Методика экстраполяции для улучшения точности МДД
- •2.3.1. Введение
- •2.3.2. Экстраполяция
- •2.3.3. Численное моделирование
- •2.3.4. Обсуждение
- •2.3.5. Выводы
- •2.4. Текущие возможности МДД для очень больших частиц
- •2.4.1. Введение
- •2.4.2. Компьютерная программа ADDA
- •2.4.3. Численное моделирование
- •2.4.3.1. Параметры моделирования
- •2.4.3.2. Результаты
- •2.4.4. Обсуждение
- •2.4.5. Выводы
- •2.5. Сравнение компьютерных программ на основе МДД
- •2.5.1. Введение
- •2.5.2. Программы МДД
- •2.5.2.1. SIRRI
- •2.5.2.2. DDSCAT
- •2.5.2.4. ADDA
- •2.5.3. Сравнение программ
- •2.5.3.1. Формы объектов и параметры
- •2.5.3.2. Точные методы
- •2.5.3.3. Точность
- •2.5.3.4. Скорость
- •2.5.4. Обсуждение
- •2.6. Сравнение МДД с методом конечных разностей во временной области
- •2.6.1. Введение
- •2.6.2. Параметры моделирования
- •2.6.3. Результаты для шаров
- •2.6.4. Пример применения к биологическим клеткам
- •2.6.5. Выводы
- •Глава 3. Эритроциты
- •3.1. Введение в эритроциты
- •3.1.1. Морфология
- •3.1.2. Светорассеяние эритроцитами
- •3.2. Решение обратной задачи светорассеяния для эритроцитов, используя простую форму и постоянный показатель преломления
- •3.2.1. Методология моделирования
- •3.2.2. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.2.3. Эффект формы и ориентации
- •3.2.4. Характеризация эритроцитов
- •3.2.5. Приближённые формы
- •3.2.6. Выводы
- •3.3. Характеризация морфологии нативных эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •3.3.1. Расширенная модель формы эритроцита
- •3.3.2. Методология моделирования
- •3.3.3. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.3.4. Результаты и обсуждение
- •3.3.5. Эмпирическая процедура определения диаметра эритроцитов
- •3.3.6. Выводы
- •Глава 4. Гранулоциты
- •4.1. Введение в гранулоциты
- •4.1.1. Нейтрофилы
- •4.1.2. Эозинофилы
- •4.1.3. Базофилы
- •4.1.4. Оптическая характеризация гранулоцитов
- •4.2. Теоретическое исследование светорассеяния простой моделью гранулоцита – зернистым шаром
- •4.2.1. Введение
- •4.2.2. Простая модель гранулоцита
- •4.2.3. Ортогональное светорассеяние
- •4.2.4. Результаты и обсуждение
- •4.2.5. Выводы
- •4.3. Экспериментальное исследование нейтрофилов сканирующим проточным цитометром
- •4.3.1. Экспериментальная процедура
- •4.3.2. Дополнительное МДД моделирование
- •4.3.3. Результаты и обсуждение
- •4.3.4. Выводы
- •Заключение
- •Развитие метода дискретных диполей
- •Характеризация эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •Теоретическое и экспериментальное исследование гранулоцитов
- •Основные результаты
- •Литература
- •Приложение
- •A1. Описание сокращений и символов
- •A2. Свойства симметрии матрицы Мюллера
- •A3. Расчёт бокового рассеяния зернистым шаром в рамках приближения Релея-Дебая-Ганса
- •A4. Расчёт деполяризованного бокового рассеяния зернистым шаром в рамках второго борновского приближения
Таблица 6. СМОО для S11 и СМО для P для всех реализаций МДД, пяти форм частиц и двух показателей преломления.a
|
|
|
|
SIRRI |
|
DDSCAT |
|
|
ZDD |
|
ADDA |
||
|
|
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
Шар |
|
S11 |
7.03 |
4.60 |
5.94 |
4.02 |
5.94 |
4.03 |
5.92 |
3.90 |
|||
|
|
P |
2.95 |
2.37 |
2.50 |
2.19 |
2.51 |
2.18 |
2.52 |
2.21 |
|||
Сфероид |
|
S11 |
2.36 |
1.56 |
1.92 |
0.91 |
1.22 |
1.96 |
4.59 |
4.82 |
|||
|
|
P |
1.31 |
1.11 |
0.73 |
0.53 |
1.15 |
0.80 |
3.26 |
1.82 |
|||
Цилиндр |
|
S11 |
5.37 |
4.74 |
2.63 |
2.93 |
1.76 |
2.41 |
8.09 |
6.44 |
|||
|
|
P |
1.21 |
2.22 |
1.00 |
1.20 |
0.87 |
1.21 |
2.37 |
1.90 |
|||
кластер |
из |
S11 |
3.20 |
1.47 |
1.10 |
0.96 |
2.44 |
1.86 |
2.00 |
1.77 |
|||
4 шаров |
|
P |
1.83 |
1.88 |
1.68 |
1.76 |
1.42 |
2.01 |
2.08 |
1.78 |
|||
кластер |
из |
S11 |
6.47 |
2.99 |
5.57 |
2.93 |
6.46 |
2.88 |
7.81 |
6.02 |
|||
50 шаров |
|
P |
2.03 |
0.71 |
1.87 |
0.83 |
1.66 |
0.66 |
1.83 |
0.69 |
a Шары вычисляются в одной ориентации, все остальные формы усреднены по ориентации. Ошибки интенсивности взяты относительно точного значения, а для поляризации приведены абсолютные ошибки
– обе в процентах. Для каждой формы, показателя преломления и характеристики (S11 или P) наименьшая ошибка показана жирным шрифтом, а наибольшая – курсивом.
Таблица 7. Ошибки из таблицы 6, усреднённые по всем формам для интегральных характеристик Qsca и <cosθ >.a
|
|
SIRRI |
|
DDSCAT |
|
|
ZDD |
|
ADDA |
||
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
|
msi |
mic |
Qsca |
2.33 |
0.51 |
0.73 |
0.26 |
1.21 |
0.54 |
1.21 |
0.55 |
|||
<cosθ > |
1.27 |
0.17 |
0.83 |
0.14 |
0.80 |
0.16 |
0.92 |
0.26 |
a Показаны относительные и абсолютные ошибки для Qsca и <cosθ > соответственно, обе в процентах. Наименьшая ошибка в каждой категории показана жирным шрифтом, а наибольшая – курсивом.
пропорциях. Исключение составляют лишь средние ошибки P для ZDD, которые положительны в восьми случаях из десяти, и средние ошибки S11 для кластера из 50 шаров, которые положительны для всех четырёх программ. Более чёткие тенденции можно увидеть, если разделить весь диапазон θ на области рассеяния вперёд (до 90°) и
назад (после 90°). Из 80 комбинаций четырёх программ, пяти форм, двух показателей преломления и двух характеристик (I и P), средние ошибки в задней области больше в 63 случаях, что говорит об определённой систематической тенденции в структуре ошибок МДД.
Интегральные характеристики светорассеяния, например, Qext, Qsca, Qabs и <cosθ > используются во многих приложениях. Поскольку они получаются интегрированием по
θ, их точность обычно лучше чем у разрешённых по углу характеристик. Точности программ, усреднённые по пяти формам, для Qsca и <cosθ > приведены в таблице 7. DDSCAT самая точная, следующая за ней ZDD. Точность ADDA относительно плохая из-за особенностей усреднения по ориентации, обсуждаемых выше. Относительные ошибки Qsca и абсолютные – <cosθ > меньше 1% в большинстве случаев.
2.5.3.4. Скорость
Помимо точности реализаций МДД также очень важна их скорость и требуемая память, которые являются на данный момент основным ограничением для применения
124