Физики предложили способ видеть объекты в хаотичных средах с рекордной точностью

Австрийские и французские исследователи разработали метод обнаружения объектов, скрытых в толстых слоях гранулированных сред и суспензий. Подход опирается на теорию случайных матриц и использование «отпечатка» объекта. Описание работы опубликовано в журнале Nature. Авторы сообщили о высокой точности в серии испытаний: в одном эксперименте вероятность ложного срабатывания составила менее 10^-8.

Задача решалась с помощью массивов детекторов, которые фиксируют прошедшие или отраженные сигналы. Сыпучие и пористые материалы рассматривались как случайные среды, поэтому для обработки данных применили методы теории случайных матриц. Сформировать изображение помогли приемы из разных областей — формирование волнового фронта в оптике и зеркала времени в акустике. При этом традиционные алгоритмы в сильно хаотичных средах часто дают сбои, так как слабые цели трудно отделить, а собственные состояния матриц нельзя напрямую связать с реальными объектами.

Группа под руководством Александра Обри из Высшей школы промышленной физики и химии предложила сместить акцент с подавления хаотичности на поиск корреляций в рассеянных волнах. Для этого они ввели инвариантный оператор, составленный из матрицы пропускания неоднородной среды и транспонированной матрицы эталонной среды. Применение оператора к «отпечатку» цели выделяло собственные состояния, устойчивые к рассеянию, и восстанавливало картину прошедшего поля, сопоставимую с баллистическими волнами.

Модель проверили в трех опытах. Ультразвуком визуализировали две металлические сферы диаметром 10 и 8 мм, погруженные в суспензию воды и стеклянных шариков размером 300–315 мкм, и отследили траекторию погружения одной сферы с помощью двумерного массива из 1024 детекторов. Во втором эксперименте 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 преобразователей (5,5–9,5 МГц) получили детальные изображения мышечной ткани, почти полностью восстановив пространственные характеристики мышц.

Авторы отмечают, что вторая и третья серии экспериментов показывают потенциал метода для медицины. Подход можно применить для раннего выявления нарушений в нервно-мышечной системе, а также для оценки состояния миокардиальных волокон при кардиомиопатии и фиброзе.

Обратите внимание: Грибники в России позволяют себе покупать целые автомобили - все благодаря этому редкому грибочку