Geum.ru

Программа и тезисы докладов 59-й студенческой научной конференции физического факультета 16 20 апреля 2007 г

Вид материалаПрограмма

Содержание


1. Исследование черных дыр
2. Вывод формулы планка по эйнштейну
3. Сила трения в физике колебаний
4. Динамическое взвешивание
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7

За прошедшие 5 лет на КУ 12 при неизменном полном запасе 137Cs в почвенном профиле Pi  3900 Бк/м2 произошло некоторое перераспределение по его профилю. Относительные запасы во втором слое 1-3 см и, особенно, в четвертом слое 5-10 см заметно возросли, а в более глубоких слоях при h > 10см Pi и Pi / Pi резко уменьшились.


13. Исследование связи радионуклидного состава почвенных фракций и атмосферных аэрозолей

Докл.: студ. 5 к. Морозов А. Н.

Рук.: д.ф.-м.н. Давыдов М. Г. (НИИ Физики).

Ветровой подъем радионуклидов имеет место при значительном загрязнении местности ИРН. В экстремальных погодных условиях вызывает ее вторичное загрязнение и практически всегда загрязнение приземного слоя воздуха.

Ниже излагаются результаты изучения этого эффекта для условий крупного промышленного города при сравнительно низкой плотности загрязнения земной поверхности 137Cs и обычных содержаниях естественных радионуклидов.

Для изучения модели ветрового подъема важно сравнение содержаний радионуклидов в атмосферных аэрозолях и в различных фракциях частиц почвы. На данном этапе исследования в качестве материала сравнения использованы пробы почв из верхнего слоя (0-1см) и пробы придорожной пыли, отобранные 7 пунктах вдоль автотрассы Азов – Ростов-на-Дону и пробы атмосферных аэрозолях, отобранные в юго-восточной части г. Ростова-на-Дону. Определялись средние содержания естественных радионуклидов (ЕРН) и 137Cs в почвах (пыли) и радионуклидный состав атмосферных аэрозолей. По этим данным уровень корреляции ЕРН и ИРН в атмосферных аэрозолях с запыленностью воздуха ~ 0,60 для 238U, 226Ra, 232Th; ~0,66 для 40К и 0,82 для 137Cs. Содержание радионуклидов в аэрозольной пыли Аоп (Бк/кг) определено из объемной активности его в аэрозолях Аоа (Бк/м3) с учетом запыленности атмосферы (m, г/м3, Аоп = Аоа/m·106 Бк/кг).

Содержание 137Cs в аэрозольной пыли 2,5±0,2 Бк/кг совпадает (в пределах погрешности определения) с его содержанием в придорожной пыли 2,3±0,2 Бк/кг. Это объясняется тем, что при значительной зависимости содержаний радионуклидов от гранулометрического состава. 137Cs концентрируется преимущественно в тонкой глинистой фракции придорожной пыли.

Анализ результатов определения ЕРН в различных фракциях (от 1 мм до 60 мкм) придорожной пыли показал возрастание концентраций радионуклидов (в 2-4 раза) с уменьшением размера частиц.


14. Специфика применения методов томографии при медицинских ультразвуковых исследованиях

Докл.: студ. 5 к. Никифоров В. И.

Рук.: доц. Яценко В.К.

Ультразвуковая томография (УЗТ) является на сегодняшний день са­мой распространенной недеструктивной и неинвазивной диагностической методикой. УЗТ сочетает экономичность обследования и высокую ин­фор-мативность получаемых изображений мягких тканей в реальном вре­мени. Поэтому во многих случаях, например при обследовании сердечно­сосудистой системы, органов брюшной полости, мочеполовой системы, УЗТ является методикой выбора в сравнении с дорогостоящими МРТ и РКТ.

Одной из наиболее важных задач метода исследования с помощью ультразвука является необходимость проанализировать характеристики (свойства) исследуемых тканей, способность дать диагностически важную информацию.

Анализ свойств акустических волн, распространяющихся в неоднородной относительно слабо поглощающей среде, показывает, что томографический эксперимент может дать информацию о локальных изменениях плотности ткани, её упругих свойствах (модель сжимаемости) и параметре нелинейности. Для этого рассматривается задача поэтапного восстановления неоднородностей в значениях скорости и параметра нелинейности , когда области локализации этих неоднородностей полностью или частично перекрываются.

В результате показано, что томографические исследования в ультразвуковом поле дают возможность локализовать изменение указанных параметров в пределах 0,5-1%.


15. Выделение информативных областей при обработке медицинских изображений

Докл.: студ. 5 к. Петрушова М.

Рук.: с.н.с. НИИ НК Головань А.В.

Одно из интенсивно развивающихся направлений при решении задач кодирования, передачи и хранения медицинских изображений состоит в поиске эффективных алгоритмов предобработки изображений для выделения наиболее информативных областей (НИО) [1] для последующего детального анализа. При этом проблема выделения НИО сохраняет актуальность, поскольку известные алгоритмы либо детектируют значительное число точек интереса вне НИО и не обеспечивают их идентификацию, либо характеризуются большой вычислительной сложностью.

В работе [2] был предложен каскадный метод для работы с другим классом изображений, основанный на предположении, что НИО имеют специфические комбинации первичных признаков, привлекающие зрительное внимание. На основе анализа характеристик НИО на медицинских изображениях полученных с помощью методов компьютерной томографии, в качестве таких признаков были выбраны наборы перепадов яркости, ориентированных по отношению друг к другу в некотором диапазоне углов. С помощью базового метода строилась карта распределения точек интереса, 75% которых было расположено в пределах НИО. Целью данной работы была разработка алгоритмов, обеспечивающих группирование точек интереса, определение размеров и центров областей группирования и увеличение коэффициента избирательности детекции НИО. Для решения этих задач были реализованы три процедуры:

1. Процедура прореживания признаковой карты, полученной с помощью базового метода, для исключения из нее одиночных точек, слабо заполненных и небольших по размеру областей. При прореживании для каждой i-ой точки интереса на признаковой карте строилась потенциальная функция

, где rij - расстояние от i-ой до j-ой точки интереса, N - общее число точек интереса на признаковой карте, R – константа, определяемая размером изображения. Затем точки, у которых значение потенциальной функции было меньше порога, определяемого экспериментально, исключались из рассмотрения.

2. Процедура группирования точек интереса. Оставшиеся после прореживания точки интереса группировались методом "проекций на оси" [3]. При проектировании на оси строились распределения проекций точек интереса по координатным осям. Координаты максимумов по осям X и Y давали грубую оценку одноименных координат центров областей группирования точек интереса, а координаты двух ближайших к каждому максимуму минимумов (лежащих с разных сторон соответствующего максимума) - грубые оценки одноименных координат границ области.

3. Процедура доуточнения параметров области. Те области, которые содержали достаточное количество точек (более 10), но имели малую плотность заполнения (менее 0.25), обрабатывались с помощью метода "ближайшего соседа" [3]. Такие области содержали в себе несколько отдельных зон концентрации точек интереса, которые не могли быть разделены методом проектирования на оси. Процедура доуточнения обеспечивала исключение неинформативных областей концентрации точек интереса из дальнейшего рассмотрения.

Набор разработанных алгоритмов позволил увеличить точность детектирования НИО с 75% до 92% и определить размеры и координаты центров областей группирования точек интереса в пределах НИО для их последующего использования при сегментации выделенных областей и сжатии исходных изображений.


16. Математическая модель фазового кодирования динамических паттернов в нейронных сетях с четным циклическим торможением

Докл.: студ. 5 к. Серебренников Н.

Рук.: с.н.с. НИИ НК Цукерман В.Д.

В докладе рассмотрено фазовое кодирование информационных паттернов нейронной сетью из несколькх нейронных колец. Сеть представляет собой фрактальную самоподобную структуру, в которой влияние на разрешающую способность оказывауют не только параметры сети, но и количество нейронов. В ходе работы проведена серия численных экспериментов на сетях с четным циклическим торможением, выявлена сильно неслинейная зависимость отклика сети от представленного паттерна. Рассмотренно сжатие фазовых отображений в зависимости от времени приложения стимула на протяжении тета-цикла. Таким образом можно оценить зависимость отклика сети от амплитуды прилагаемого сигнала в разные моменты тета-цикла. Был обнаружен маскирукющий эффект, при воздествии на сети последовательными стимулами, зависящий от временной дистанции между стимулами и их амплитуды.

Медленные альфа- и тета-подобные волны, генерируемые координированной активностью нейронов под действием неспецифических входов, создают условия динамической смены возбудимости локальных групп нейронов, которые, в свою очередь, генерируют высокочастотные гамма-осцилляции под влиянием внешних входов. Прибытие этих сигналов в наиболее уязвимой фазе медленного ритма создает благоприятную ситуацию для генерации локальных гамма-ритмов. На основе этих положений разработана и исследована оригинальная модель взаимодействия ритмов в нейронных сетях мозга. В вычислительных модельных экспериментах было показано, что управление амплитудой и фазой тета-волн может служить эффективным способом преобразования психофизической шкалы восприятия событий (паттернов входных сигналов) в микровременные шкалы нейрональных сообщений. Один из ключевых элементов новой парадигмы – фундаментальная роль взаимодействия ритмов в кодировании, сжатии и координации нейронных сообщений в мозге. Разработанная модель нейронной сети представляет собой сеть слабосвязанных нелинейных осцилляторов, каждый из которых может генерировать модулируемые медленным ритмом высокочастотные пачки осцилляций. Нелинейные взаимодействия этих ритмов в модели позволяют дать точное представление о том, как пространственная организация нейронов и их входов на клеточном уровне объясняет такие популяционные феномены взаимодействия быстрой и медленной осцилляторной активности мозга, как временное сжатие кодированных сообщений, маскирование и ряда других.

На основе результатов вычислительных модельных исследований высказана гипотеза о том, что фазовые коды событийных последовательностей в мозге являются пульсирующими кодами, т.е. кодами переменной длины во временном измерении. Сделан вывод о том, что фундаментальным отличием кодирования одиночного события от кодирования динамической последовательности является сильная нелинейная зависимость длины фазового кода от межсобытийного времени. Получены доказательства сильного временного сжатия кодированных сообщений. Показаны условия возникновения феномена маскирования последнего события в последовательности. Рассматриваются примеры кодирования динамических событийных последовательностей.


17. Зависимость биоэлектрической фокальной активности соматической коры мозга крысы от параметров постоянного магнитного поля

Докл.: студ. 5 к. Слепченко М. В.

Рук.: зав. отд. НИИ НК Сухов А.Г.

Воздействие магнитным полем широко применяется в медицине для терапевтических целей, поэтому актуальным является изучение параметров и механизмов этих влияний. Целью данной работы являлось проследить зависимость биоэлектрической активности от величины, полярности, длительности воздействия и последействия постоянного магнитного поля. Был разработан аппаратно-программный комплекс для изучения воздействия магнитного на соматическую кору. Воздействие производилось локально, посредством поля, которое индуцировалось катушкой с числом витков 6200 и сопротивлением 550 Ом. Для регистрации фоновой активности использовали один опытный (рядом с катушкой) и два контрольных электрода (1 и 3 мм от катушки).

Было установлено, что эффект магнитного воздействия на соматическую кору зависит от всех параметров магнитного поля. При длительном воздействии наблюдается появление веретенообразной активности, выраженность которой зависит от полярности и величины магнитного поля.


18. Использование локальных и иерархических метрик

для сегментации медицинских изображений

Докл.: студ. 5 к. Сорокин В.

Рук.: с.н.с. НИИ НК Головань А.В.

Сегментация медицинских изображений является одним из основных подходов для множества приложений высокоуровневого анализа, таких как распознавание и сжатие изображений, а также для понимания и автоматического описания содержимого изображений, когда в них присутствует более одного объекта [1]. Обычно для определения этих объектов входное изображение разделяют на части. Эти выделенные части, называемые областями представляют визуально важные объекты на изображении. В области анализа медицинских изображений очень важно выделять различные элементы, ткани или органы как отдельные объекты для анализа на разных уровнях детализации в контексте поставленной медицинской задачи. Решение такого рода задач возможно при применении автоматической сегментации изображений с использованием методов называемых методами роста-слияния областей [2].

Известно, что подобие двух областей определяется мерой расстояния, которая сравнивает векторы признаков этих областей. Локальной мерой подобия может служить Евклидово расстояние. Для двух областей Ra и Rb и их D-размерных признаковых векторов µ(Ra) и µ(Rb), вычисляемых независимо по элементам каждой из областей, расстояние определяется как



Оно используется как локальное представление областей, основанное на евклидовом расстоянии [4]. Чтобы расширить локальный характер обработки изображения, были определены локальное, региональное и иерархическое представление подобия областей.

После расчета мер подобия в областях, рассматриваются пары смежных областей и их взаимных зависимостей типа распределений признаковых значений при наличии общей границы. Для региональной меры накапливаются значения, полученные фильтром границы по общей границе смежных областей:



где e(p), Ba,b = {(pa, pb)  Ra x Rb | pa n4(pb)} и n4(p) обозначает бинарное значение края, полученное фильтром границы для пикселя изображения p, по общей границе областей Ra и Rb, и с четырьмя соседями p, соответственно. Контраст по общей границе формирует другую региональную меру, которая рассчитывается непосредственно по интенсивностям граничных пикселей, например, используя граничный фильтр Canny или другие фильтры. Для g(p), обозначающей полутоновую величину в точке p, контраст по общей границе определяется как



Для различных масштабов отношения между областями рассматриваются для иерархического представления относительно процесса сегментации. В частности алгоритм применяется к гомогенному распределению итеративного возраста всех областей. Например, это выполняется, посредством определения иерархической меры расстояния как



где l (R) обозначает уровень создания области R, то есть итерацию I, на которой область была создана. Например, области, созданные на стадии инициализации имеют уровень создания 0. Из-за процесса минимизации, выполненного на каждой итерации, пары областей с маленькими уровнями создания слиты на ранних стадиях процесса сегментации, заканчивающегося последовательным масштабным ростом области.

Для решения общей задачи сегментации изображения, были объединены несколько компонентов из определенных локального, регионального и иерархического представлений:

.

Здесь N обозначает число отдельных мер подобия, и wn, вес для представления dn(Ra, Rb). Эта мера обеспечивает более гибкое описание подобия областей, чем традиционные подходы, которые основаны на вычислении средних значений признаковых векторов.

Применение базового сегментационного подхода к медицинским изображениям, давало низкие результаты, так как анатомические структуры сегментировались не всегда правильно. Предложенный подход для автоматического алгоритма роста-слияния областей, использующий распространение локального представления к региональным, глобальным, и иерархическим компонентам объединенной меры подобия улучшает результаты сегментации, то есть при извлечении большего количества объектов интереса автоматическая сегментация имеет точность порядка 85 %.


Секция «Методика преподавания физики»


Председатель: доц. Богатин А.С.

Члены жюри: доц. Цветянский А.Л., доц. Монастырский Л.М., доц. Крыштоп В.Г.,

доц. Герасимов С.А., доц. Старикова А.Л., доц. Файн Е.Я., доц. Фомин Г.В., асс. Файн М.Б.


1. ИССЛЕДОВАНИЕ ЧЕРНЫХ ДЫР

Докл.: студ. 2 к. Аревкова О.Г.

Рук.: доц. Мальцев Ю.Ф.

Черные дыры – совершенно исключительные объекты, не похожие ни на что известное до сих пор. Это не тела в обычном смысле слова и не излучение. Это дыры в пространстве и времени, возникающие из-за очень сильного искривления пространства и изменения характера течения времени в стремительно нарастающем гравитационном поле. Их свойства никак не зависят от свойств сколлапсировавшего вещества, от всех сложностей его строения, атомной структуры, находящихся в нем физических полей, не зависят от того, было ли вещество водородом или железом, и т.д.

Эти объекты способны испускать поток звуковых волн, как было доказано в ходе наблюдений сотрудников Кембриджского Института астрономии, которые идут из находящегося в 250 миллионах световых лет от Земли скопления галактик, расположенного в созвездии Персея. В роли космического «голоса» выступили потоки раскаленного газа, выходящие из… супермассивной черной дыры в галактике Perseus A.

В настоящее время проводится множество следований таких явлений, как существование отонов, спаривание черных дыр, их связь с параллельными мирами и т.д.

В данной работе будут приведены результаты последних исследований черных дыр, отонов, а так же способы и результаты создания черных дыр в лабораторных условиях.


2. ВЫВОД ФОРМУЛЫ ПЛАНКА ПО ЭЙНШТЕЙНУ

Докл.: студ. 2 к. Соколов А.

Рук.: доц. Мальцев Ю.Ф.

В 1900 г. Планк получил формулу для спектральной плотности равновесного излучения. Для теоретического вывода этой формулы необходима гипотеза, коренным образом противоречащая представлениям классической физики. Планк предположил, что энергия осциллятора может принимать не любые, а только вполне определённые дискретные значения. Идеи Планка получили развитие в работах Эйнштейна. Он первый указал на то, что кроме теплового излучения, существуют и другие явления, которые можно объяснить на основе квантовой гипотезы. Также в 1905 г. Эйнштейн выдвинул гипотезу световых квантов, объяснил результаты экспериментов по фотоэффекту, выдвинул идею корпускулярно-волнового дуализма, ввёл представление о вероятностном характере переходов электрона между уровнями атома. При выводе формулы Планка использовались, как и представления классической электродинамики, так и квантовой гипотезы. Успех выводы формулы Планка связан со спецификой выбранной модели. Классическое и квантовое рассмотрение процессов поглощения и испускания приводит к одинаковым результатам.


3. СИЛА ТРЕНИЯ В ФИЗИКЕ КОЛЕБАНИЙ

Докл.: студ. 2 к. Расторгуева Л.Ю.

Рук.: доц. Герасимов С.А.

Учет трения в физике колебаний – одна из проблем механики, которая в общем случае считается до сил пор неразрешенной. Даже в рамках модели кулоновского (сухого) трения традиционный подход, подразумевающий разделение трения на трение покоя и трение в процессе движения, приводит к ряду противоречий. В настоящей работе удалось обобщить тот и другой процесс одним аналитическим выражением. Такой подход позволяет разрешить так называемый парадокс Пэнлеве – выяснить особенности движения математического маятника, подвес которого движется по шероховатой плоскости.


4. ДИНАМИЧЕСКОЕ ВЗВЕШИВАНИЕ

Докл.: студ. 1 к. геолого-географического ф-та Кривоносова Н.С.

Рук.: доц. Герасимов С.А.

Измерение индуктивности пружины, внутри которой находится ферритовый стержень, позволило решить задачу о динамическом взвешивании тела, то есть определение веса, амплитуды и частоты колебаний в динамическом режиме. Определена чувствительность такого электронного взвешивания. Использование пружины в качестве элемента LR и LC – контура решает задачу точного определения параметров колебательно процесса. Использование современного программного обеспечения позволяет не только автоматизировать процесс измерений, но и получать результаты, отличающиеся высокой точностью. В частности, такой метод делает возможным точное определение коэффициентов аэродинамического сопротивления тел различной формы.