Санкт-Петербург

Литература 
1. Park H.-W., Kim S. The MIT Cheetah, an Electrically-Powered Quadrupedal Robot for High-
speed Running // JRSJ. – 2014. – V. 32. – № 4. – Р. 323–328. 
2. Folkertsma G.A., van der Schaft A.J., Stramigioli S. Morphological computation in a fast-
running quadruped with elastic spine // IFAC-PapersOnLine. – 2015. – V. 48. – № 13. – 
Р. 170–175. 
3. Shankar R., Ghosh T.K., Spontak R.J. Electroactive Nanostructured Polymers as Tunable 
Actuators // Adv. Mater. – 2007. – № 19. – Р. 2218–2223. 
4. Laschi C., Mazzolai B., Mattoli V., Cianchetti M., Dario P. Design of a biomimetic robotic 
octopus arm // IOP Publishing. – 2009. – V. 4. – № 1. – Р. 8–15. 

---

Альманах научных работ молодых ученых 
XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО. Том 1 
187 
 
Казначеева Анна Олеговна 
Год рождения: 1980 
Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники, 
кафедра мехатроники, к.т.н. 
e-mail: [e-mail] 
УДК 004.932.2 
ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОПЕРЕЧНЫХ СРЕЗОВ ГОЛОВНОГО МОЗГА 
Казначеева А.О. 
В работе исследована зависимость фрактальной размерности магнитно-резонансного изображения от 
влияющих на контрастность тканей условий сканирования, алгоритма сбора данных и 
пространственного разрешения. Расчеты выполнены box-counting методом для аксиальных срезов 
головного мозга и для серии параллельных срезов показывают сохранение характера изменения 
фрактальной размерности от положения среза при различных условиях. 
Ключевые слова: изображение, контрастность, фрактальная размерность, томография, box-counting. 
Одной из актуальных задач анализа изображений является поиск универсальных 
количественных оценок, позволяющих автоматизировать диагностику в различных областях. 
Одним из направлений является исследование возможности фрактального анализа для 
поиска структурных изменений объекта. Так, фрактальный анализ изображений образцов 
горных пород позволяет оценить их физические и коллекторские свойства [1], при оценке 
сварных соединений – описать геометрию излома и установить взаимосвязь с параметрами 
усталости [2]. В медицине фрактальный подход используется для анализа самоподобных 
структур, например, вещества головного мозга [3], однако сложность обработки заключается 
в необходимости учета влияния условий исследования на характеристики изображений 
[4, 5]. 
Трудность анализа изображений, полученных методом магнитно-резонансной (МР) 
томографии, заключается в отсутствии стандарта исследования и универсального протокола. 
Интенсивность сигнала от тканей при выполнении исследований на разном оборудовании 
даже при идентичных протоколах будет отличаться. Для медицинской диагностики 
основным критерием является контрастность тканей в выбранном режиме, а не абсолютное 
значение интенсивности, которое может отличаться в несколько раз в зависимости от 
алгоритма реконструкции [6] и сбора данных [7]. Для количественной оценки отличие 
интенсивности может иметь существенное значение. В данной работе исследовалась 
зависимость фрактальной размерности от пространственного разрешения, алгоритма 
заполнения k-пространства, импульсной последовательности. 
В МР-томографии пространственное разрешение по осям, как правило, отличается, так 
как уменьшение матрицы в направлении фазового кодирования сокращает время 
исследования. Размер воксела r рассчитывается с учетом поля сканирования FOV и матрицы 
m в соответствующем направлении, а также толщины среза th и межсрезового интервала sp: 
sp
th
r
m
FOV
r