Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Первый этап выполнения проекта посвящен разработке теоретических основ реологических испытаний физиологических жидкостей. Для достижения поставленной цели были выполнены следующие работы и получены следующие результаты. Уточнены концептуальные модели нестационарного (инерционного и виброинерционного) движения неньютоновских жидкостей с реологическими свойствами, близкими к свойствам крови, в прямолинейном и тороидальном каналах круглой формы. Определены условия, при которых с достаточной точностью во всей тороидальной области течения жидкости с нелинейными свойствами выполняются условия однородности полей давлений, температур, а также условий однородности полей деформаций и скоростей деформаций на поверхности тора. Создание перечисленных условий однородности позволяет уменьшить количество гипотез и разработать альтернативные способы реологических испытаний, отличающиеся сложностью реализации и количеством дополнительных допущений. Определены размеры тора разрабатываемой установки для проведения реологических испытаний физиологических жидкостей: радиус тора R=95 мм, радиус капилляра r=1 мм. Таким образом, объем пробы физиологической жидкости составляет менее 2 мл. Разработаны математические и численные модели течения физиологических жидкостей в торе, а также соответствующая программа расчета инерционного и виброинерционного течения. Разработанные модели и программа были протестированы, результата расчета хорошо согласуются с результатами решения асимптотических задач. По результатам численных экспериментов и рассмотрению вариантов инерционного или виброинерционного движения жидкости принято решение в пользу инерционного. Проведен совместный с НТЦ «Биомедицинская фотоника» эксперимент по исследованию течения раствора интралипида различной концентрации в тонком прямолинейном капилляре под действием перепада давлений с наперед заданными величинами расхода жидкости. Были применены различные способы получения спекл-контрастных изображений, в том числе пространственный, временной и усредненный по времени пространственный спекл-контраст. Данные спекл-контрастной визуализации течений были обработаны методами машинного обучения с применением композиции решающих деревьев, полносвязных и глубоких сверточных искусственных нейронных сетей. Точность определения расхода жидкости с использованием искусственных нейронных сетей и деревьев принятия решений превысила точность экспертов на 6-9 %. Также была решена задача аппроксимации профиля скорости течения жидкости в капилляре. Предложена концепция способа измерения вязкости, основанного на определении компонент касательных напряжений и скорости сдвиговой деформации на поверхности тора посредством аппроксимации профиля скорости и объемного расхода жидкости по данным лазерной спекл-контрастной визуализации течения, а также приближенного решения нестационарного уравнения движения неньютоновской жидкости. Согласно результатам вычислительных и физических экспериментов для принятой конфигурации тора инерционное течение продолжается около 0.5 с при начальной частоте вращения тора около 200 об/мин. Разработана компактная экспериментальная установка для исследования реологических свойств физиологических жидкостей, прежде всего крови. Установка включает шаговый двигатель для разгона и торможения диска с тором, заполненным испытуемой жидкостью. В процессе измерений лазер освещает трубку с жидкостью, отраженный свет попадает на объектив и в КМОП камеру. Затем данные передаются на контроллер и микрокомпьютер. Микрокомпьютер предназначен для обработки данных измерений, в том числе с применением искусственных нейронных сетей, и расчета величины вязкости. Предварительные результаты экспериментов согласуются с концепцией способа измерения вязкости. Габаритные размеры установки составили 260х195х295 (длина х ширина х высота) мм, объем испытуемой пробы не превышает 2 мл.

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
Заключительный этап проекта посвящен разработке и тестированию способа и устройства реологических испытаний физиологических жидкостей с интеллектуальной системой принятия решений, а также созданию достаточных оснований для последующего проведения обширных экспериментальных исследований и разработки системы автоматизированной диагностики состояния клеток физиологических жидкостей. Основная идея предлагаемого способа заключается в определении кинематических характеристик инерционного течения неньютоновской жидкости в тороидальном канале с помощью системы технического зрения и расчете вязкости как функции скорости сдвига путем численного решения дифференциального уравнения движения жидкости. Отличительной особенностью способа является обеспечение условий однородности полей тензоров скоростей деформаций и напряжений на внутренней поверхности канала, а также однородности поля температур на поверхности и внутри канала. Концептуально способ измерения вязкости включает следующие этапы: 1) в тор под давлением закачивается испытуемая жидкость; 2) тор разгоняется до заданной постоянной частоты вращения, при этом после стабилизации скорости, вязкая жидкость в торе начинает двигаться как квазитвердое тело; 3) тор резко останавливается, а жидкость в нем продолжает совершать инерционное движение в течение некоторого времени, по истечении которого движение жидкости прекращается; 4) за время инерционного движения жидкости производятся измерения кинематических величин этого движения; 5) зная значения измеренных кинематических величин в каждый момент времени в виде дискретных функций, заданных во временном интервале движения жидкости, и подставляя их в уравнение движения неньютоновской жидкости (уравнение Навье-Стокса), определяется дискретная функция вязкости испытуемой жидкости в известных диапазонах кинематических величин при данном давлении и температуре. Уточнение способа на данном этапе было связано с определением дополнительных условий проведения измерений на инерционном вискозиметре. В результате вычислительного эксперимента для разных жидкостей (цельная кровь, интралипид и раствор интралипида с глицерином) было установлено, что время инерционного течения жидкости не зависит от начальной частоты разгона тора, а определяется свойствами испытуемой жидкости и составляет не более 1с. В дальнейшем математическая модель течения неньютоновской жидкости в торе в виде упрощенного уравнения Навье-Стокса была численно решена относительно неизвестной кинематической вязкости в предположении, что кинематические характеристики течения могут быть измерены в результате эксперимента. В результате кинематическая вязкость вычисляется как дискретная функция через значения скорости сдвига на поверхности течения и расхода. Измерение последних выполняется с помощью системы компьютерного зрения вискозиметра. Система компьютерного зрения основана на применении сверточной нейронной сети на базе архитектуры ResNet18 для обработки спекл-контрастных изображений. Для обучения сети был проведен дополнительный эксперимент. По результатам этого эксперимента была установлена значимая корреляционная связь между значениями спекл-контрастов изображений течения жидкости и перечисленными кинематическими характеристиками течения. В результате полученная размеченная выборка вида {изображение; скорость сдвига; расход} использовалась для обучения и тестирования сети. Таким образом, сеть позволяет получать значения кинематических характеристик течения неньютоновских жидкостей по изображениям течения в фиксированные моменты времени. Далее эти значения используются для расчета кинематической вязкости испытуемой жидкости, используя приближенное решение уравнения Навье-Стокса относительно кинематической вязкости. Основой гидромеханической части инерционного вискозиметра является замкнутый торообразный прозрачный капилляр, фиксируемый в пазе жесткого вращающегося диска. Диск приводится во вращение шаговым двигателем. В обновленном корпусе установки были предусмотрены варианты освещения сбоку и снизу относительно направления объектива камеры. Это мероприятие позволило повысить качество изображений и точность распознавания. Измерительная часть установки, помимо компонентов оптики и электроники, включает программный комплекс с модулями управления приводом, управления камерой и освещением, передачи данных измерений на мини-компьютер и записи на носитель, а также модуль интеллектуальной обработки изображений для определения вязкости в режиме реального времени. В ходе исследования были проведены вычислительные и физические эксперименты. Промежуточный физический эксперимент связан с обучением системы технического зрения распознавать скорость сдвига жидкости на внутренней стенке прозрачного капилляра и расход жидкости. Для получения размеченных данных обучающей выборки была использована модельная неньютоновская жидкость: раствор интралипида с глицерином заданной концентрации. В дальнейшем есть возможность расширения обучающей выборки и дообучения модели по принципам непрерывного и трансферного обучения (от англ. continual learning, transfer learning). Исследуемая жидкость прокачивалась через длинную прозрачную разомкнутую трубку, часть которой была размещена в пазе диска вискозиметра таким образом, чтобы процесс течение в трубке фиксировался системой технического зрения вискозиметра. Значение расхода регулировалось с помощью инфузионного насоса. Значения расхода задавались с учетом необходимых значений скоростей сдвига. Выполнение этого эксперимента необходимо только для предварительного обучения нейронной сети системы компьютерного зрения и для выполнения непосредственных измерений вязкости на новом вискозиметре не требуется. Основной физический эксперимент был связан с формированием базы данных реологических свойств и тестированием разработанного инерционного вискозиметра. В качестве тестируемых жидкостей использовались растворы интралипида с гицерином различной концентрации. Исследования проводились с использованием ротационного вискозиметра Brookfield DV-III с адаптером типа Ultra LV для исследования жидкостей малой вязкости, а также с использованием разработанного инерционного вискозиметра. Установлено, что максимальная точность измерений на новом инерционном вискозиметре достигается на скоростях сдвига больше 20 1/с, однако погрешность измерений на скоростях сдвига до 20 1/с составляет не более 2%. Дополнительный вычислительный эксперимент был связан с адаптацией разработанных методик исследования течений физиологических жидкостей и (или) их аналогов в капиллярах на естественные гидродинамические системы. Было проведено исследование динамики течения крови в капиллярах микроциркуляционной системы человека методом in-vivo. Для этого были использованы данные проведенного ранее эксперимента, выполненного совместно сотрудниками ОГУ имени Тургенева (Орел) и Университета ИТМО (Санкт-Петербург) по определению скорости движения эритроцитов в капиллярах на поверхности ногтевого ложа методом анализа траекторий точек изображений с наибольшей интенсивностью цвета. Эти данные позволили сформировать датасет для обучения 3 последовательно расположенных искусственных нейронных сетей: сегментации изображений, извлечения признаков и анализа последовательностей изображений. Первые 2 сети (UNet и ResNet18) необходимы для предварительной обработки кадров и их преобразования в последовательность векторов признаков, третья сеть (типа LSTM) анализирует последовательность (включает от нескольких до нескольких десятков кадров, преобразованных в векторы признаков) и предсказывает значение средней скорости (расхода) жидкости в капилляре ногтевого ложа человека. Результаты тестирования системы распознавания показали высокую точность распознавания средней скорости движения эритроцитов в капиллярах ногтевого ложа и создали достаточные основания для развития еще одного направления проекта, связанного с исследованиями течений крови методом in-vivo.