Cilj tega doktorskega dela je določitev strukture in sestave človeške kože in vivo. V ta namen sem združila dve optični tehniki: sunkovno fototermalno radiometrijo (SFTR), ki temelji na zaznavanju infrardečega sevanja lasersko segretega vzorca in difuzno refleksijsko spektroskopijo (DRS) v vidnem delu spektra. Pri analizi sem sočasno prilagajala izmerjene PPTR signale in DRS spektre z ustreznimi napovedmi Monte Carlo modela interakcije med svetlobo in tkivom. Z uporabo štiri-plastnega modela kože (vrhnjica, zgornja in spodnja usnjica ter maščevje), pri katerem sem individualno prilagajala tudi sipalne lastnosti vrhnjice in usnjice, sem dobila dobro ujemanje med eksperimentalnimi in modelskimi podatki.
Dobljene vrednosti parametrov človeške kože so zelo dobro primerljive z vrednostmi, ki jih najdemo v literaturi. Pri kontroliranih testih, kot so začasni zastoj periferne krvi z uporabo manšete za merjenje krvnega tlaka in akutna ter kronična izpostavljenost sončnemu sevanju, so vrednosti parametrov prav tako pokazale pričakovane trende. Vrednosti za debelino vrhnjice sem primerjala z vrednostmi dobljenimi z večfotonskim mikroskopom.
Zgoraj opisan pristop sem uporabila tudi za kvantitativno karakterizacijo tetovaže na človeški kože med procesom laserskega odstranjevanja le-te. Za ta namen sem uporabila tri-plastni model kože sestavljen iz vrhnjice, zgornje usnjice in spodnje usnjice, ki vsebuje barvilo.
Iterativna optimizacija 14 modelskih parametrov z uporabo numeričnega modela (i.e., inverzni Monte Carlo) je računsko zelo zahtevna. Da bi izboljšala to pomanjkljivost našega pristopa, smo zgradili zelo hitri napovedni model (NM), ki temelji na strojnem učenju. NM vsebuje naključne gozdove naučene na približno 9,000 primerih.
|
