Исследователи из Австрии и Франции представили способ визуализации объектов в неоднородных и гранулированных средах, где обычные алгоритмы часто не справляются. Метод основан на теории случайных матриц и использовании инвариантного оператора, который строится из матрицы пропускания исследуемой среды и транспонированной матрицы эталонной среды. Результаты опубликованы в Nature.
Вместо подавления хаотичности команда под руководством Александра Обри (Высшая школа промышленной физики и химии) искала корреляции в рассеянных волнах. Применение оператора к «отпечатку» объекта позволило выделить собственные состояния, сохраняющиеся после прохождения через случайную среду. Это дало изображение прошедшего поля, сопоставимое с баллистическими волнами и улучшило обнаружение слабых целей.
Метод проверили в трех экспериментах. В первом ультразвуковом опыте визуализировали две металлические сферы диаметром 10 и 8 мм в водной суспензии со стеклянными шариками 300–315 мкм. Двумерный массив из 1024 детекторов обеспечил уверенное распознавание объектов и отслеживание движения одной сферы при погружении. Во втором тесте использовали маркер повреждения, применяемый при мониторинге опухолей молочной железы, поместили его в воду и проанализировали ультразвуковой спекл, созданный водной пеной. В третьем опыте с решеткой из 256 ультразвуковых преобразователей (5,5–9,5 МГц) получили подробные изображения мышечной ткани и почти полностью описали ее пространственные параметры.
Авторы сообщают о высокой точности: в одном из экспериментов вероятность ложного срабатывания была ниже 10^-8. По их оценке, метод перспективен для медицинской диагностики, прежде всего для раннего наблюдения за нервно-мышечными нарушениями и изменениями миокардиальных волокон при кардиомиопатии и фиброзе.
Обратите внимание: Адская неделя для Самарской области: две мощные магнитные бури подряд
