Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Формирование, обработка и анализ информации проекционного сканирования для послойной и пространственной визуализации характеристик биомедицинской среды

Диссертация: Формирование, обработка и анализ информации проекционного сканирования для послойной и пространственной визуализации характеристик биомедицинской среды
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При этом, если в задачах лучевой томографии для реконструкции неизвестного распределения коэффициента ослабления необходимо выполнить обратное преобразование Радона, то в задачах ультразвуковой интроскопии с математической точки зрения следует говорить об использовании современной ^ вычислительной техники для нахождения решений различного рода обратных задач. В этом случае основные уравнения… Читать ещё >

Формирование, обработка и анализ информации проекционного сканирования для послойной и пространственной визуализации характеристик биомедицинской среды (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Волновая томографическая визуализация жидкостно-подобных сред (биомедицинских структур)
    • I. 1.1. Введение
      • 1. 2. Характерные особенности ультразвуковой визуализации биомедицинских структур
      • 1. 3. Акустические характеристики биологических структур
      • 1. 4. Томографическая реконструкция на основе проекционного подхода
      • 1. 5. Томографическая реконструкция на основе данных рассеяния
      • 1. 6. Критерии верности воспроизведения цифровых изображений
      • 1. 7. Сравнительный анализ проекционного подхода и реконструкции на основе данных рассеяния
      • 1. 8. Мультивизуальная (мультимодальная) технология формирования томографических изображений («совмещение» цифровых изображений)
      • 1. 9. Выводы
  • Глава 2. Решение прямой задачи количественной ультразвуковой эластографии в ^ рамках модели плоской деформации
    • 2. 1. Введение
    • 2. 2. Теоретические предпосылки количественной ультразвуковой эластографии
      • 2. 2. 1. Физическая модель и оценка величин смещений
      • 2. 2. 2. Количественные оценки упругих характеристик биологических тканей
    • 2. 3. Моделирование прямой задачи количественной ультразвуковой эластографии
      • 2. 3. 1. Аналитическое решение прямой задачи эластографии на примере равномерно нагруженной полуплоскости
    • I. 2.3.2. Численное решение прямой задачи эластографии на примере равномерно нагруженной полуплоскости
      • 2. 3. 3. Сравнительный анализ результатов аналитического решения и численного моделирования
      • 2. 3. 4. Тестовое моделирование задачи эластографии для различных геометрий эксперимента
      • 2. 4. Выводы
  • Глава 3. Пространственная визуализация на основании данных томографического сканирования
    • 3. 1. Введение
    • 3. 2. Методы пространственного отображения биомедицинских объектов
    • 3. 3. Классификация моделей и методов визуализации
    • 3. 4. Генерация пространственных моделей
      • 3. 4. 1. Рендеринг на основе поверхностей
      • 3. 4. 2. Рендеринг на основе полигональных сеток
      • 3. 4. 3. Рендеринг на основе вексельных моделей
      • 3. 4. 4. Рендеринг на основе пространственного синтеза изображений
      • 3. 4. 5. Рендеринг на основе точечных представлений
    • 3. 5. Применение пространственных моделей для обработки биомедицинских изображений
      • 3. 5. 1. 3. D визуализация на основе IDL-моделей
      • 3. 5. 2. 3. D визуализация на основе MATLAB-моделей
    • 3. 6. Результаты 3-D обработки клинических томографических данных
    • 3. 7. Выводы

Актуальность работы.

Диссертационная работа посвящена исследованию вопросов формирования, обработки и анализа информации проекционного сканирования для послойной и пространственной визуализации характеристик биомедицинской среды при проведении экспериментов томографического типа.

В настоящее время данное направление является одним из наиболее быстро развивающихся в биомедицинской визуализации.

Суть его заключается в измерении пространственного распределения некоторой физической величины с различных направлений и расчете на основе полученных данных изображений свободных от помех, вызванных перекрывающимися структурами.

При этом в рентгеновских компьютерных томограммах информация о неизвестном распределении коэффициентов ослабления рентгеновского излучения представлена в виде набора проекционных данных, которые с математической точки зрения являются преобразованием Радона от искомой функции. В ультразвуковых измерениях томографического типа оценка параметров объектов и восстановление их рефракционных, а также — как показано в настоящей диссертационной работе — механических характеристик осуществляется на основании данных дистанционного акустического сканирования, причем сами объекты могут располагаться в неоднородных § средах.

Можно выделить единую тенденцию в формулировке физико-математических принципов, полагаемых в основу обработки и анализа информации проекционного сканирования для послойной визуализации характеристик биомедицинской среды. Речь идет о цифровой реконструкции характеристик исследуемых объектов или структур, т. е. ориентации измерительного и вычислительного процесса на получение достаточной количественной информации о каждом элементарном объеме исследуемой области и формировании на этой основе качественного изображения неоднородности.

При этом, если в задачах лучевой томографии для реконструкции неизвестного распределения коэффициента ослабления необходимо выполнить обратное преобразование Радона, то в задачах ультразвуковой интроскопии с математической точки зрения следует говорить об использовании современной ^ вычислительной техники для нахождения решений различного рода обратных задач. В этом случае основные уравнения определяются физико-математическими моделями и могут быть как линейными, так и нелинейными задачами относительно пространственного распределения реконструируемых акустических параметров среды. Таким образом, речь идет о совокупности математических методов и технических средств, предназначенных для формирования ультразвуковых изображений в процессе компьютерной обработки данных акустического сканирования.

Технические задачи разработки стандартных (лучевых) томографических систем постоянно изменялись в соответствии с уровнем развития техники и актуальными потребностями радиологии. Приоритетной же всегда оставалась задача уменьшения времени формирования томограммы, как на этапе сбора данных, так и на этапе обработки информации и ее системного анализа. И хотя с самого начала развития проекционной томографии большое внимание уделялось и другим требованиям, таким как повышение качества изображения, снижение стоимости и совершенствование пользовательского интерфейса, основные усилия разработчиков были направлены на то, чтобы свести к минимуму не только время получения отдельного изображения, но и продолжительность исследования в целом.

Одним из сдерживающих факторов на пути создания эффективных алгоритмов ультразвуковой томографической интроскопии является отсутствие детально разработанных методов (физических, математических и вычислительных) реконструкции, в которых существенным обстоятельством является исходная строгая постановка задачи, максимально соответствующая физическому и техническому содержанию томографического эксперимента.

Целью работы являлись разработка технических решений и исследование соответствующих этим решениям вычислительных методов послойной и пространственной визуализации характеристик биомедицинской среды при проведении экспериментов томографического типа, а также демонстрация того, как эти методы, алгоритмы и способы представления результатов можно использовать в практике проектирования устройств количественной биомедицинской диагностики, главным образом ультразвуковой.

Научная новизна работы.

Проведён сравнительный анализ проекционного томографического подхода и реконструкции на основе данных рассеяния в расширенном спектральном пространстве;

Предложен и исследован новый способ формирования томографических изображений, обладающий более высокими метрологическими возможностями по сравнению с техникой дифракционной томографии;

Установлена принципиальная возможность программного совмещения изображений, процесс реконструкции которых обеспечивается разными по своей физической природе процессами взаимодействия излучения с исследуемой биомедицинской структурой;

Выполнено компьютерное моделирование задачи количественной ультразвуковой эластографии и на тестовых примерах продемонстрировано хорошее соответствие результатов моделирования аналитическим расчетам;

Предложены эффективные подходы и методы обработки томографической информации, обеспечивающие объемное представление реконструируемых структур;

Разработанные технические и алгоритмические решения применены для обработки клинической информации томографического типа.

Достоверность научных положений, результатов и выводов обеспечена их.

I соответствием твёрдо установленным теоретическим и экспериментальным фактам, использованием общепринятых методов, проверкой на модельных объектах, а также их внутренней согласованностью и непротиворечивостью.

Практическая и научная ценность работы.

Предложенный метод реконструкции на основе расширения информационного спектрального пространства неоднородности повышает диагностические возможности волновой томографии и может быть использован при разработке нового поколения ультразвуковых систем;

Установленная возможность программного совмещения изображений, процесс реконструкции которых обеспечивается разными по своей физической природе процессами излучения, является базисом для создания устройств цифровой реконструкции с общей аппаратной частью;

Установленные закономерности ультразвуковой количественной эластографии могут быть применены в процессе технической реализации новых средств неинвазивной диагностики.

Основные научные положения, выносимые на защиту.

Предложенный способ формирования томографических изображений гарантирует расширение информационного спектрального пространства неоднородности и обеспечивает, таким образом, более высокие метрологические возможности данного способа по сравнению с техникой дифракционной томографии;

Установленная возможность комбинации дополнительных данных в процессе мультивизуальной цифровой реконструкции исследуемой неоднородности приводит к повышению диагностических возможностей томографических устройств с общей аппаратной частью;

Методика численного моделирования задачи плоской деформации анатомической среды обеспечивает формирование картины продольных смещений и деформаций для произвольного набора тестовых фантомов.

Представленные результаты численного моделирования находятся в хорошем соответствии с аналитическим решением.

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены: на VI, VII, IX, XIII всероссийских межвузовских НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 1999, 2000, 2002, 2006) — на VIII математических чтениях МГСУ (Москва, 2001) — на всероссийской НТК «Электроника и информатика — 2002» (Москва, 2002) — на XIV Международной НТК «Лазеры в науке, технике и медицине» (Сочи, 2003) — на научных семинарах кафедры биомедицинских систем и учебно-научного центра «Компьютерная диагностика и визуализация» МИЭТ.

Отдельные результаты работы получены в рамках НИР, выполнявшейся в 2003;2004 гг. в Московском институте электронной техники, по научно-технической программе Минобразования РФ «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», код проекта 209.01.01.070.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, из них 6 статей в рецензируемых журналах:

Биомедицинские технологии и радиоэлектроника" ;

Математические методы и приложения" ;

Exponenta Pro" ;

Биомедицинские электронные системы" .

Кроме того, получено положительное решение по заявке РФ на изобретение № 2 005 136 240 от 23.11.2005 г. «Способ получения томографических изображений», патентообладатель МИЭТ.

Личный вклад автора.

В основу диссертации легли результаты исследований, выполненных автором на кафедре биомедицинских систем Московского государственного института электронной техники.

Объём и структура диссертации.

Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, приложения, списка сокращений и списка литературы, содержит 114 страниц текста, 42 рисунка и 13 таблиц.

Список литературы

включает 68 наименований.

Основные результаты выполненных исследований могут быть сформулированы следующим образом.

1. Разработан и исследован вычислительный метод решения задачи реконструктивной акустики, базирующийся на принципе многоракурсного сканирования.

2. Предложен новый, мультивизуальный (мультимодальный) метод формирования томографических изображений («совмещение» цифровых изображений).

3. Промоделирована прямая задача количественной ультразвуковой эластографии, проведён сравнительный анализ с аналитическим решением.

4. Проведено тестовое моделирование задачи эластографии для различных геометрий эксперимента.

5. Проанализирована возможность применения современных графических средств для обработки клинических томографических данных биомедицинского типа.

6. Разработана программа, реализующая аналическое решение тестовой задачи ультразвуковой эластографии.

7. Разработана программа по извлечению данных о численном моделировании набора фантомов.

8. Создан комплекс программ восстановления объёмного изображения и визуализации трёхмерных структур по наборам аксиальных сечений.

В заключении автор считает своей приятной обязанностью выразить искреннюю благодарность своему научному руководителю М. Н. Рычагову за постоянное внимание и помощь на всех этапах работы, С. В. Селищеву, Ю. П. Маслобоеву, С. А. Терещенко, В. М. Подгаецкому и Д. А. Потапову за ценные замечания, которые были учтены в процессе работы, а так же выпускникам кафедры биомедицинских систем М. Т. Калиничеву, ЕЛ. Синенко, Ю. М. Копаня и А. А. Рекута за совместную работу.

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Дж. В. Теория звука. Пер. с 3-го англ. Изд. — 2-ое издание. — М.: Гостехиздат, Т. 1. — 504 с.
  2. В.В. Основы теории излучения и рассеяния звука. М.: Изд-во Московского университета, 1989. — 118 с.
  3. У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. —Кн. 1—312 с.
  4. B.H., Кальней С. Г., Рычагов M.H., Фролова Г. В. Реставрация медицинских ультразвуковых изображений на основе эффективной деконволюции данных сканирования //Медицинская техника, 2004, № 1, с. 9−11.
  5. Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений М.: Техносфера, 2005.-1072 с.
  6. С.И. Проектирование и распознавание графических объектов на основе применения методов ассоциативного поиска, моделей Маркова и нейросетей // Перспективные информационные технологии и интелектуальные системы, Электронный журнал, 2000, № 3, с. 113.
  7. С.В., Рычагов М. Н. Сегментация ультразвуковых изображений с помощью нейронных сетей встречного распространения // Акустический журнал, 2004, т. 50, № 4, с. 1−9.
  8. Ю.Пестерева Ю. Ю., Рычагов M.H., Селищев C.B. Нейронные сети и алгоритмы: основные сведения // Матем. методы и приложения, труды VII матем. чтений МГСУ. М.:МГСУ — 1999. — С.41−47.
  9. А. Н. и др. Системы технического зрения (Принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение) JI: Машиностроение, 1988.
  10. П. Звуковидение.-М.: Мир, 1982.-232 с.
  11. В.А., Крылов В. В. Введение в физическую акустику: Учеб. пособие. М.: Наука, 1984.- 400 с.
  12. М.Б., Руденко О. В., Сухорукое А. П. Теория волн. М.: Наука, 1979.-383 с.
  13. Morse P.M., Ingard K.U. Theoretical acoustics. N.Y.: McGraw-Hill Book Company, 1968.-927 p.
  14. С. Б., Константинов В. Б., Соколов В. К., Черных Д. Ф. Передача и обработка информации голографическими методами— М., Сов. радио, 1978,-304 с.
  15. М.Н. Ультразвуковая медицинская визуализация: В-сканирование и цифровая реконструкция: Уч. пособие. М.: МИЭТ, 2001. — 140 с.
  16. В.А., Горюнов А. А., Сасковец А. В., Тихонова Т. А. Обратные задачи рассеяния в акустике (Обзор) // Акустический журнал. 1986. — Т. 32. — С. 433−449.
  17. В.А., Рычагов М. Н. Дифракционная томография как обратная задача рассеяния. Интерполяционный подход. Линеаризованный вариант // Акустический журнал. 1992. — Вып. 4, том 38. — с. 631−643.
  18. А.А., Сасковевец А. В. Обратные задачи рассеяния в акустике. -М.: Изд-во Московского университета, 1989. 152 с.
  19. С.В., Губарьков О. В., Рычагов М. Н. томографическая реконструкция скалярных рассеивателей как обратная задача рассеяния // Лазеры в науке, технике и медицине: Тезисы докладов XIV Международной НТК (г.Сочи, 2003) с. 235−236.
  20. Дж. В. Теория звука. Пер. с 3-го англ. Изд. — 2-ое издание. — М.: Гостехиздат, Т.1. — 504 с.
  21. Л.Д., Лифшиц Е. М. Механика сплошных сред. М.: Гостехиздат, 1953.-788 с.
  22. А.В. Физическое моделирование двумерных обратных задач акустического рассеяния: Дис. канд.физ.-мат. наук. -М., 1991. 145 с.
  23. Р. Фейнман, Р. Лейтон, М. Сэндс «Фейнмановские лекции по физике. Том 4. Кинетика. Теплота. Звук», издательство «Мир», Москва, 1967 г.
  24. У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. -Кн.2 — 408 с.
  25. Н. С, Computer Techniques in Image Processing, Academic Press, New York, 1970. Имеется перевод: Эндрюс Г., Применение вычислительных машин для обработки изображений. —М.: Энергия, 1977.
  26. W. С, Subjectively Relevant Error Criteria for Pictorial Data Processing, Purdue University, School of Electrical Engineering, Report TR-EE 72−34, December 1972.
  27. Mannos J. L., Sakrison D. J., The Effects of a Visual Fidelity Criterion on the Encoding of Images, IEEE Trans. Inf. Theory, IT-20,4, 525—536 (July 1974).
  28. Jonson S.A., Zhou Y., Tracy M.L., Berggreen M.T., Stanger F. Inverse scattering solution by a sine-basis, multiple source, moment method. Part 3. Fast algorithms //Ultrason. Imaging. 1984. — V. 6, N 4. — P. 103 -116.
  29. Как A.C., Slaney M. Principles of computerized tomographic imaging N.Y.: IEEE Press. 1988.-329 p.
  30. Inverse scattering problems in optics // In: Topics in Current Physics. V. 20. -Ed.: H.P. Baltes. — Berlin-Heidelberg-N.Y.: Springer-Verlag, 1980.-313 p.
  31. O.B., Калиничев M.T. Применение мультивизуальной технологии для формирования биомедицинских изображений // В сб.:"Микроэлектроника и информатика 2006″. Тезисы докладов. -М.:МИЭТ. — 2006. — С.304.
  32. С.А. Методы вычислительной томографии. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 320 с.
  33. J. В., Emelianov S. Y., Pipe J. G., Skovoroda A. R., Carson P. L., Adler R. S., and Sarvazyan A. P. Magnetic resonance imaging techniques for detection of elasticity variation // Med. Phys., vol. 22, pp. 1771 1778.
  34. Muthupillai R., Lomas D. J., Rossman P. J., Greenleaf J. F., Manduca A., and Ehman R. L. Magnetic resonance elastography by direct visualization of propagatiing acoustic strain waves // Science, vol. 269, pp. 1854 1857.
  35. Plewes D. B, Betty I, Urchuk S. N, and Soutar I. Visualising tissue compliance with MR imaging // JMRI, vol. 5, pp. 733 738.
  36. Parker K. J., Gao L., Lerner R. M., and Levinson S. F. Techniques for elastic imaging: A review.// IEEE Eng. Med. Biol. Mag., 1996, vol. 15, pp. 52 59.
  37. Lorenz A., Sommerfeld H., Garzia-Schiirmann M., Philippou S., Senge T. and Ermert H. Diagnosis of prostate carcinoma using multicompression strain imaging: data acquisition an first in vivo results. // IEEE Ultrason Symp., 1998, pp. 1761 1764.
  38. Kriiger M., Pesavento A., Ermert H., Hiltawsky К. M., Heuser L., and Jensen H. R. A. Ultrasonic strain imaging of the female breast using phase root seeking and three-dimensional optical flow, Proc. 1998 IEEE Ultrason Symp., 1998, pp. 1757- 1760.
  39. Garra B. S., Cespedes E. I., Ophir J., Spratt S. R., Zuurbier R. A., Magnant С. M., and Pennanen M. F. Elastography of breast lesions: initial clinical results. // Radiology, 1997, vol. 202, pp. 79 86.
  40. Cespedes E. I., de Korte C. L., and van der Steen A. F. W. Intravascular ultrasonic palpation: assessment of local wall compliance // Proc. 1997 IEEE Ultrason Symp., pp. 1079 1082.
  41. Lerner R. M., Huang S. R., and Parker K. J. Sonoelasticity images derived from ultrasound signals in mechanically vibrated tissues, Ultrasound Med. Biol., 1990, vol. 16, pp. 231 -239.
  42. Gao L., Parker K. J., and Alam S. K. Sonoelasticity imaging: theory and experimental verification. // J. Acoust. Soc. Am., 1995, vol. 97, pp. 3875 3886.
  43. Pesavento A., Lorenz A., Siebers S., and Ermert H. New real-time strain imaging concepts using diagnostic ultrasound. // Phys. Med. Biol., 2000, vol. 45, pp. 1423 1435.
  44. Rubens D.J., Hadley M. A. Sonoelasticity imaging of prostate cancer: in vitro results, Radiology, 1995, vol. 195, pp. 379 383.
  45. Konofagou E., Garra В., and Ophir J. Images on the cover page of IEEE Trans.
  46. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 2001, vol. 48 (3).
  47. Fu D., Levinson S.F., Gracewski S. M., and Parker K.J. Non-invasive quantitative reconstruction of tissue elasticity using an iterative forward approach, Phys. Med. Biol., 2000, vol. 45, pp. 1495 1509.
  48. Doyley M. M., Meaney P. M., and Bamber J. C. Evaluatio of an iterative reconstruction method for quantitative elastography. // Phys. Med. Biol., 2000, vol.45, pp. 1521 1540.
  49. Ponnekanti H., Ophir J., and Cespedes E. I. Axial stress distribution between coaxial compressors in elastography: an analytical model. // Ultrasound Med. Biol. 1992, vol. 18, pp. 667 673.
  50. Ponnekanti H., Ophir J., Huang Y., and Cespedes E. I. Fundamental mechanical limitations on the visualization of elasticity contrast in elastography // Ultrasound Med. Biol., 1995, vol. 21, pp. 533 543.
  51. Raghavan K. R., Yagle A. E. Forward and inverse problems in elasticity imagingof soft-tissues. //IEEE Trans. Nucl. Sci., 1994, vol. 41, pp. 1639 1648.
  52. Skovoroda A. R., Emelianov S. Y., and O’Donnel M. Tissue elasticity reconstruction based on ultrasonic displacement and strain images. // IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 1995, vol. 42, pp. 747 765.
  53. Sumi С., Suzuki A., and Nakayama K. Estimation of shear modulus distribution in soft-tissue from strain distribution. // IEEE Trans. Biomed. Eng., 1995, vol. 42, pp. 193−202.
  54. Doyley M. M., Bamber J. C., Shiina Т., and Leach M. O. Reconstruction of elasticity modulus distribution from envelope detected B-mode data. // IEEE Int. Ultrasonics Symp. (San Antonio, Texas), (Piscataway, NJ: IEEE), vol. 2, 1996, pp. 1611−1614.
  55. A.H. Избранные труды. M.: МАКС Пресс, 2001.
  56. Rychagov М., Khaled W., Reichling S., Bruhns 0., Ermert H. Numerical Modeling and Experimental Investigation of Biomedical Elastographic Problem by using plane strain state model. Fortschtitte der Akustik, 2003, vol. 29, Bd.2, 586−589 p.
  57. О. Ю. Основные тенденции развития ультразвуковых методов диагностики. Обзорная статья. М.: Визуализация в клинике, 2002 г., 4−8 с.
  58. А.В. Многомасштабные методы синтеза и анализа изображений: автореф. дисс. канд. физ.-мат. наук. М., 2001.
  59. А. Методы представления дискретных трехмерных данных. Дипломная работа. Факультет ВмиК, МГУ, 2002 г.
  60. О.В., Рычагов М. Н., Селищев С. В. Обработка биомедицинских изображений в среде IDL (Interactive Data Language) // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2001. — №. 12. — С. 30 — 37.
  61. О.В., Ю.М. Копоня, М. Н. Рычагов Пакет IDL. Основы применения. // EXPonenta Pro, Математика в приложениях 2003. — #4(4). -С. 4−8.
  62. Пакет MATLAB и его применение в лабораторном компьютерном практикуме: Уч. Пособие / Ю. П. Лисовец, A.M. Ревякин, М. Н. Рычагов, С .А. Терещенко. -М.: МИЭТ, 1998,96 е.: ил.
  63. А. В., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Стандарт DICOM в компьютерных медицинских технологиях. // «Медицинская техника».-1997.-№ 2.-С. 18−24.
  64. Физика визуализаци изображений в медицине под ред. С. Уэбба, М.: МИР, 1991, Т.1.-407 с. 1. УТВЕРЖДАЮ
  65. Заведующий кафедрой БМС, д.ф.-м.н., профессор1. С.В.Селищев
  66. Учёный секретарь кафедры БМС, к.ф.-м.н., доцент1. Ю.П.Маслобоев1. БИ0))СС1. МЕДИЦИНСКИЕ СИСТЕМЫ =
  67. Россия, 13 4 A S О, Маскаа, Зеленоград, Технопарк-Зеленоград.а/я 2JIf Научно-производственная Ширма <БИОСС>
  68. E-mail: info@bioss.ru hсер- || www.bloss.ru
  69. Установленные закономерности ультразвуковой количественной эластографии применяются в НПФ «БИОСС» в процессе технической реализации новых средств неинвазивной диагностики ультразвуковых эластографических систем.1. УТВЕРЖДАЮ
  70. Генеральный директор Sp^MO «НПФ «БИОСС"1. И.М.Цыбин2007г.
  71. Технический директор ЗАО «НПФ «БИОСС» (1. С.Н. Болховнтин
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!