Моделирование повреждения сетчатки для прогнозирования порога и вероятностной оценки риска

Краткое содержание

Представлен подход к моделированию лазерно-индуцированного термического повреждения человеческого глаза. Её цель — улучшить оценку лазерных опасностей, предоставляя возможность рассчитывать ущерб для конкретного сценария облучения.

Аннотация

С ростом числа применений лазеров в медицине, обороне и технологиях как преднамеренное, так и случайное воздействие человеческого глаза на лазерные источники стало серьёзной проблемой. Модельное предсказание порогов повреждения сетчатки может позволить более специфическую оценку безопасности лазера, особенно для параметров, не охваченных экспериментальными данными. В идеале такие модели позволяли бы рассчитывать значения ED50 (эффективная доза, при которой вероятность повреждения составляет 50%), основываясь — среди прочих факторов — на длине волны, длительности импульса и форме пятна. Это требует детального понимания и моделирования всех режимов повреждений, чтобы отразить зависимость между ключевыми параметрами и доминирующим механизмом повреждений.

В данной работе рассматривается статус этого подхода (подтвержденного здесь для теплового режима, или просто «в режиме термического повреждения»); Выделяются ключевые аспекты, которые могут помешать его успеху, а также изложены потенциальные преимущества. Они варьируются от повышения точности пределов лазерного воздействия в стандартах безопасности глаз до оптимизации дозиметрии при лазерной хирургии сетчатки и вероятностной оценки рисков при использовании лазеров на открытом воздухе.

Введение

В данной работе описывается разработка и валидация физиологически детализированной модели термического повреждения человеческого глаза. В режиме термических повреждений модель предсказывает эволюцию температуры сетчатки и пороги повреждений с помощью формулы повреждений Аррениуса (сравните объяснение в разделе о фототермических повреждениях). Репрезентативные приложения охватывают все ситуации, в которых представляет интерес прогнозирование температуры и повреждений глаз. Это включает, например, оценку порогов повреждения для сканированного облучения сетчатки, понимание влияния аддитивности импульсной передачи на пороги повреждения и сравнение вычисленных порогов с пределами безопасности лазерного стандарта безопасности. Вне термического режима представлены текущие подходы к моделированию, рассматриваемые, а также разработана дорожная карта по расширению рамки на дополнительные механизмы повреждений.

Представленная здесь работа касается моделирования и, следовательно, прогнозирования повреждений сетчатки, вызванного лазерным облучением. Хотя критическая доза, теоретически, всегда может быть определена экспериментами с животными сетчатками, похожими на человеческие, существует острая необходимость предсказывать повреждения без проведения экспериментов. Пространство параметров лазера (длины волн, длительность импульсов и частоты повторений) огромно, что означает чрезмерно большое количество экспериментов на животных для каждого нового набора параметров. Кроме того, при длительном облучении необходимо учитывать кровоток в сетчатке, что потребует проведения экспериментов in vivo . Следовательно, моделирование взаимодействия лазера с глазом кажется единственно реалистичным способом вперёд.

Необходимость детального понимания механизмов повреждения и, следовательно, порогов повреждения (которые могут использоваться как заместители ED50) также связана с положением стандарта безопасности глаз (IEC 60825 или ANSI Z136.1). Поскольку стандарт должен охватывать весь диапазон длин волн, длительности импульсов, паттернов повторения и размеров пятен, он обязательно включает упрощённые предположения, интерполяции и консервативные коэффициенты безопасности для учёта неопределённости. Поскольку доступно лишь ограниченное количество значений ED50 — преимущественно полученных из исследований нечеловеческих приматов — для установления комплексных пределов MPE (максимально допустимого воздействия) требуется интерполяция. Хотя этот подход обеспечивает широкое и практическое применение, структура, основанная на детальном механистическом понимании и моделировании процессов повреждений, предлагает явные преимущества с точки зрения физической прозрачности, точности для конкретных сценариев и применимости без детального знания лазерного стандарта безопасности.

Например, импульсные и сканирующие лазеры оцениваются как импульсные источники, хотя сканирование сетчатки вносит дополнительные временные и пространственные эффекты. Правильное отношение к сканированию при определении пределов безопасности стало предметом постоянных обсуждений в сообществе на протяжении последнего десятилетия. Даже при регулярных обновлениях, отражающих технологический прогресс, невозможно, чтобы стандарт охватил каждую сложную конфигурацию новых лазерных систем новыми наборами параметров без упрощений и консервативных факторов безопасности. Следовательно, остаётся пространство для интерпретации, что может привести к несоответствиям или ошибкам в оценке безопасности.

Подход к моделированию, основанный на физике, мог бы значительно снизить зависимость от интерполяции и консервативных границ и расширить применимость стандарта на сложные сценарии. Поскольку разработка и валидация таких моделей напрямую связаны с более глубоким пониманием базовых механизмов повреждения, полученные инсайты могут также поддержать более прозрачное и физически обоснованное вывод значений MPE из существующих данных ED50.

В долгосрочной перспективе оценка безопасности глаз может быть оптимизирована с помощью интегрированной модели plug-and-play. Такой инструмент может быть предоставлен либо с соответствующими параметрами системы, либо напрямую оптическим проектным файлом (например, моделью Zemax), который обычно доступен при разработке продукта, что позволяет проводить последовательную и специфическую для сценария оценку^{безопасности. 1}.

Ещё одной областью применения является растущая область высокоэнергетических лазеров (HEL), например, для противодействия дронам. Здесь сложность в основном заключается в лазерных отражениях от целей, особенно металлических, которые могут быстро и случайно меняться и представлять опасность для военных и^{гражданских 2,3}. Эта случайная недетерминированная ситуация требует адекватного механизма оценки — обычно используется вероятностный подход. Такой подход создаёт заявления о наличии определённых облучённых ситуаций (интенсивность, время воздействия, длина волны), которые всё равно должны быть преобразованы в вероятность повреждения. Здесь моделирование ущерба, обсуждаемое в этой работе, может сократить разрыв, преобразуя вероятностные сценарии в вероятности повреждений.

Детальное понимание принципов механизмов повреждений и имитация их в программной модели — это простой способ определить пороги повреждений вместо проведения экспериментов. В зависимости от длительности импульса повреждение сетчатки происходит посредством различных механизмов взаимодействия лазера и ткани (Рисунок 1)^4,5,6,7:

Рисунок 1: Обзор механизмов повреждений. Тип механизма повреждения зависит от времени воздействия и излучения. Он варьируется от фотомеханических повреждений, следующих от очень высокой излучённости при коротких импульсах, до фотохимических повреждений, вызванных низкой излучённостью в течение длительного времени. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Фотомеханическая пробация (^10-12–^10-6 с,^{10 10}–10¹⁶ Вт/^{см 2}):
Фотонарушение: при ультракороткой и наносекундной длительности импульсов и при очень высоких излучениях нелинейное поглощение инициирует оптический пробой. Плотная плазма из свободных электронов и ионов формируется, взрывно расширяющаяся и генерируя сильные ударные волны. Процесс, называемый фотодисрупциями, механически разрывает ткани с минимальным объемным нагреванием и создаёт чётко выраженные поражения даже в слабо всасывающих областях 4,8,9,10.

Плазменно-индуцированная абляция: в диапазоне ns–μs при очень высокой радиационной энергии плазма снова доминирует. Здесь удаление тканей осуществляется не только ударными волнами, но и расширением плазмы и взрывной абляцией. Этот механизм известен как плазменно-индуцированная абляция и вызывает значительный выброс^{материала 4,11}.

Фотоабляция (≈ 10^⁻9–10⁻⁶ с; ≈ 10⁷–10¹⁰ Вт/^{см 2}):
Для длительностей импульсов выше наносекундного и ниже микросекундного диапазона происходит фотоабляция. В этом процессе молекулярные связи напрямую разрываются излучением. Этот метод, например, используется для коррекции преломления глаза путём изменения формы роговицы (так называемый метод LASIK). Обычно фотоабляционные процедуры применяются в диапазоне мощности, где образование плазмы ещё^{не произошло 4,11}.

Термомеханические повреждения (≈ ^10-9 – ^10-6 с; ≈ 10⁶ – 10⁸ Вт/^{см 2}):
В пигментированных глазных тканях сильное всасывание меланосомами в диапазоне ns–μs может вызывать быстрое перегрев. Когда поверхность меланосомы достигает ≈ 150 °C, микропузырьки образуют ядро^12,13. Их расширение и коллапс вызывают механические волны напряжения, повреждающие пигментный эпителий сетчатки (RPE). Этот термомеханический механизм преодолевает разрыв между фотоаблацией и термическим повреждением: он не управляется плазмой, а включает механические транзиенты, связанные с локальным нагревом. Пороги зависят от размера, формы, ориентации и локального освещения^{меланосомы 4,11}.

Фототермальные повреждения (≈ 1 мкс–60 с; ≈ 10–10⁶ Вт/^{см 2}):
От микросекунд до секунд доминирует нагрев тканей. Осаждение энергии повышает температуру, что сначала приводит к денатурации белков, а при более высоком воздействии — к свертливому некрозу и карбонизации. Границы литературы различаются:^{Нимц 4} цитирует 1 мкс – 60 с, Цуклих¹⁴ — 10 мкс–60 с. Приблизительная взаимность при радиационном воздействии (~1–1000 Дж/^{см 2}) сохраняется, с отклонениями при очень коротких импульсах (ограниченная диффузия тепла) и очень длинных импульсах (усиленное охлаждение перфузией)^4,6,15.

Моделирование теплового повреждения в представленной работе основано на интеграле Аррениуса, который определяется как:

(1)

Поскольку τ обозначает время воздействия, E_a — энергию активации, R — универсальную газовую константу, T — температуру во время воздействия, а A — преэкспоненциальный коэффициент масштабирования, параметры, применяемые в этом исследовании: A = 1,3 × 10⁹⁹ с⁻¹ и E = 628 кДж/^{моль 15}. Условие Ω = 1 считается началом повреждения тканей. Для всестороннего обсуждения базовой модели обратитесь к предыдущей публикации⁴.

Фотохимические повреждения (≈ 10 с – 10⁴ с; ≈ 10⁻³ – 10² Вт/^{см 2}):
При длительном воздействии при низких излучениях доминируют накопленные фотохимические реакции — такие как отбеливание фотопигментов или пути, опосредованные реактивными кислородными видами (ROS). Они возникают при длительности экспозиции выше 10^{с 6} (или выше 1^{с 4}). Таким образом, существует промежуточный диапазон, в котором одновременно могут происходить как теплые, так и фотохимические^{повреждения 16}. Хроническая низкоуровневая опасность синего света — типичный пример.

Протокол

Раздел 1 описывает общие этапы, необходимые для построения моделей, поскольку их можно выполнять с помощью различных программных вариантов. Раздел 2 даёт эти инструкции для конкретного и образцового случая, когда используются Altair Hypermesh (программное обеспечение для моделирования и анализа конечных элементов [FEA]) и Ansys Fluent (программное обеспечение для моделирования жидкостей). Кроме того, дополнительный файл (Дополнительный файл 1^{17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33Приведён} 34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45), который описывает подход к моделированию и даёт теоретическую базу в непошаговой форме (Рисунок 1 -F igure 5, Таблица 1 - Таблица 3).

1. Внедрение подхода моделирования — общие процедурные шаги

1. Создайте трёхмерную модель согласно описанной выше геометрии.
   1. В рамках этой работы создайте геометрию в 3D-программном обеспечении механического автоматизированного проектирования (версия 16) согласно параметрам, описанным в дополнительном файле 1.
2. Создайте объёмную сетку в соответствии с свойствами и расширениями всех частей глаза, согласно Дополнительному файлу 1.
   1. Выполнять сетку и постобработку с помощью программного обеспечения для анализа FEA (версия 11) и программного обеспечения для автоматизированного инжиниринга (CAE) (версия 11). Модель состоит из 761 766 тетраэдрических элементов. Ячейки сетки имеют размеры от 37 мкм до 491 мкм.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Более грубая сетка приведёт к ошибкам и отклонениям при вычислении. Больше ячеек всегда возможно, но это увеличит вычислительные времена. Эта сетка оказалась независимой по размеру, поскольку дальнейшее уточнение размера элемента приводило к незначительным различиям в вычислениях.
   2. Чтобы поддерживать разумное время вычислений, используйте эту сетку и применяйте только если определённые области требуют более точного разрешения. Соответственно, ремешируйте сетчатку с минимальным размером признаков 5 мкм для обеспечения поглощения внутри слоя RPE, как это требуется и объясняется позже в протоколе.
      ПРИМЕЧАНИЕ: На рисунке 2 показано образцовое изображение сетки с скрытым стекловидным покрытием, делающим сетчатку видимой.
3. Интегрировать граничные условия.
   1. В склере используйте граничный коэффициент только проводимости h_scl = 20 W/^{m 2}K и значение роговицы _h'corn,1 = 14,21 W/^{m 2}K, как подробно выведено выше. Используйте эти значения для определения граничных условий поверхности, представляющей склеру и роговицу соответственно.
4. Реализуйте кровоток.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Это поле определяет направление и величину потока в каждой ячейке сетки и добавляет адвекцию в энергетическое уравнение.
   1. Следуйте указаным ниже строительным шагам:
      1. Определите физиологические входы/выходы — передний приток из главного артериального круга радужки и задний приток из коротких ресничных артерий с венозным оттоком через вихревые вены.
      2. Вычислите полученное поле потока.
      3. Перемасштабировать все локальные скорости до равномерных 5 мм (по^{Пейману 45}) при сохранении направлений, реализуемых с помощью пользовательского программного обеспечения симуляции жидкости (UDF). В результате получается направление правильного поля скорости постоянной величины по хориоиде.
5. Вычислите распределение температуры.
   1. Начните расчёт температуры с определения временно-зависящих позиций и форм лазерного луча. Чтобы получить эти временно изменяющиеся положения на сетчатке (или внутри глаза в целом), используйте программную модель глаза для трассировки лучей параллельно термодинамической модели.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Основываясь на программном моделировании лазерной системы для трассировки лучей, этот подход обеспечивает временную эволюцию позиций и форм лазерных пятен. Это подробно не объясняется в этой работе ради доступности, но описано ранее^{в 1,18}.
   2. Отображайте рассчитанные положения и формы точек на соответствующие участки сетчатых ячеек со временем, которым затем присваивается соответствующая мощность лазера.
   3. Импортируйте эти данные в программное обеспечение для моделирования жидкостей через UDF, который обрабатывает их циклически. UDF определяет соответствующие сетчатые ячейки и вводит термин источника энергии в зависимости от заданной мощности лазера для соответствующего времени облучения. Рассмотрим как непрерывную волну (cw), так и импульсное облучение, а также статические или зависящие от времени движения пучка.
   4. Для каждой позиции вычислите поглощённую энергию с использованием коэффициента поглощения при заданной длине волны лазера и назначите её поражённым ячейкам сетки, которые нагреваются параллельно.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Например, при облучении на длине волны 532 нм в РПЭ с толщиной 5 мкм 7 происходит 51% поглощения, как показано на рисунке 3. Всасывания внутри мембраны^{Бруха 7,46} не происходит. Оставшаяся энергия лазера уменьшается в хориоиде, который предполагается толщиной 100 мкм с коэффициентом поглощения⁷, равным α_Ch = 270 ^см-1, согласно закону Ламбера-Бира. UDF вычисляет поглощённую энергию по толщине каждой ячейки сетки и присваивает это значение ячейке. Для передачи от роговицы к сетчатке применяется значение 20 % ^{— 7}. Изменение длины волны лазера легко компенсируется, просто адаптировав коэффициент поглощения и передачу от роговицы к сетчатке.
   5. Кроме того, определите длительность одного шага времени, поскольку данные по пятнистой форме (из модели трассировки лучей или определённые непосредственно в UDF, если они известны без модели трассировки лучей) описывают только последовательность облучения без временной шкалы.
   6. Для ускорения расчёта сгруппируйте все интервалы без облучения вместе и назначьте соответственно больший временной шаг, так как для этого не требуется точное временное разрешение.
      ПРИМЕЧАНИЕ: После применения этих настроек решатель может вычислить временную тепловую реакцию глаза. Поскольку для текущей модели требуется только теплопроводность и кровоток, решатель ограничен решением соответствующих дифференциальных уравнений. См. Дополнительный файл 2 для примеровых пользовательских функций.
6. Рассчитайте ущерб.
   1. Чтобы определить порог повреждения на основе теплового отклика, извлечь рассчитанные значения температуры из файла результатов Fluent с помощью инструмента на C++ (см. ^1,18 для подробностей и списка кода).
   2. Следуя интегралному подходу Аррениуса, вычислите значения Аррениуса отдельных ячеек сетки на основе этих температур и храните их в формате, совместимом с программным обеспечением постобработки. Это позволяет удобно переключаться между значениями температуры и вероятностью повреждений во время анализа.
   3. Наконец, получите результат бинарного повреждения (да/нет) для каждой ячейки сетки. Определите классификацию «да/нет» пороговым значением 1 для интеграла^{Аррениуса 4}. Определите этот порог повреждения итеративно, проверяя разные входные мощности в течение фиксированной продолжительности облучения.
7. Задайте размер таймшага решателя.
   1. Используйте программное обеспечение для моделирования жидкостей (версия 14.5) в качестве решателя, применяя метод конечного объёма. Размер шага должен удовлетворять условию Куранта-Фридрихса-Леви, которое описывает отношение к размеру ячеек сетки для создания стабильных условий моделирования.
   2. Также уменьшайте размер шага пошагово, пока результат не станет инвариантным по отношению к размеру шага. Например, для расчётов с временными шагами до 10 секунд от 1 мс до 100 мс изменения температуры были <1%.

Рисунок 2: Разрез через сетку (стекловидное тело с маскированным гумором). На рисунке показана склера (белая), хороидная (красная), сетчатка (жёлтая), хрусталик (белый), радужка (зелёный) и водный вульяк (синий)¹⁸. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 3: Свойства всасывания в глазном дне. Внутри RPE поглощается 51% 532-нм лазерного излучения; поглощение в мембране Бруха не происходит, и хориоид моделируется по поведению Ламберта-Бира¹⁸. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

2. Иллюстративный пример — конкретные шаги

1. Создайте трёхмерную модель согласно описанной выше геометрии.
   ПРИМЕЧАНИЕ: 3D-модель создаётся путем создания объектов для всех элементов, перечисленных в Дополнительной таблице 1. Например, эти шаги ведут к склере.
   1. Создайте новый файл части (.ipt).
   2. Начните 2D-эскиз на плоскости XY.
   3. Нарисуйте горизонтальную линию строительства (это будет ось вращения).
   4. Нарисуйте дугу радиусом 12 мм для внешней поверхности.
   5. В центре (задний полюс) создайте точку на 0,99 мм внутрь от внешней дуги.
   6. Отсюда набросьте внутреннюю кривую поверхности.
   7. На лимбе установите расстояние между внутренней и внешней поверхностью на 0,75 мм.
   8. Соедините внутренние и внешние кривые по краям, чтобы получить замкнутый профиль.
   9. Выберите 3D-модель > вращаться.
   10. Выберите Surface и убедитесь.
2. Создайте сетку громкости.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Сетка создаётся на основе 3D-объекта. Вот пример сетки:
   1. Импортируйте 3D-модель, созданную в 3D-механическом программном обеспечении для автоматизированного проектирования.
   2. Кликните по поверхности объекта для сетки, например, склеры.
   3. Сначала мешуйте поверхности — нажмите Mesh в этом интерфейсе, который появляется после нажатия на поверхность. Выберите серфинг в интерфейсе и автоматическую адаптивную сетку.
   4. 3D-сетка (определяющая объект) основана на поверхностных сетках. Для создания выберите поверхности и нажмите в левом верхнем меню: Mesh > Create > Solid Map Mesh.
   5. Теперь появляется интерфейс. Кликни по сетке.
3. Интегрировать граничные условия.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Для склеры и роговицы необходимо определить граничные условия, поскольку эти поверхности контактируют с окружающим миром. Этот пример относится к склере:
   1. Перейдите в AnalysiS в верхнем меню > BC > Create > Constraints (или Loads).
   2. Выберите поверхности типа сущности и выберите склеру из меню.
   3. В той же панели найдите входные поля значений и введите значение непосредственно в поле величины .
   4. Нажмите «создать », чтобы назначить граничное условие.
4. Реализуйте кровоток.
   1. Определите поверхности для - переднего притока (большой артериальный круг радужки), заднего притока (короткие ресничные артерии) и выхода (вихревые вены).
   2. Назначьте граничные условия для этих поверхностей.
   3. Нажмите на анализ > BC > создать > загрузки.
   4. Выберите поверхности входов > назначьте векторы направления скорости (приблизительные физиологические направления).
   5. Выберите выходные поверхности > назначить выход давления (или нулевое ограничение в зависимости от настройки решателя).
   6. Экспортируйте модель в программное обеспечение для моделирования жидкостей — именно здесь будет адаптирована длина вектора потока.
   7. Используйте ScaleVelocity UDF из приложения в программном обеспечении для моделирования жидкости для адаптации длины вектора (UDF — стандартный формат, загружаемый в программное обеспечение для моделирования жидкости).
5. Вычислите распределение температуры (Set Solver).
   ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте программное обеспечение для симуляции жидкостей, чтобы рассчитать температуры, как следующее, и сохраните их в формате файла, который можно читать в программном обеспечении анализа CAE.
   1. Нажмите Файл > Прочитать > Сетку > выбрать сетку > Меш > Проверить.
   2. Нажмите Общий > Решатель: Давление на основе > Время: Временное.
   3. Нажмите на Модели > энергии > включить > ОК.
   4. Нажмите «Материалы» > определите ρ, p, kρ > условия ячейковой зоны > назначить материалы всем областям.
   5. Нажмите «Граничные условия» > определите термические BC (роговица, склера, среда).
   6. Нажмите Инициализация решения > Инициализировать.
   7. Нажмите «Запустить расчёт », > установить размер шага времени + количество временных шагов + итерации на шаг.
   8. Нажмите «Запустить расчёт » > «Вычислить».
   9. Нажмите Файл > экспортировать > данные решения... > Тип файла: Ensight Gold > выберите Температуру > выбранные зоны > Запись.
6. Рассчитайте ущерб.
   1. Выполните AddingArrhenius.exe (Дополнительный файл 3 и Дополнительный файл 4) из той же папки, что и файлы программного обеспечения анализа FEA, содержащие температуры. Он содержит простой расчет интеграла Аррениуса на основе температур, хранящихся в файлах программного обеспечения анализа FEA.

Результаты

В этом разделе сначала показана проверка и валидация представленной модели. После этого демонстрируются три образцовых применения.

Проверка и валидация
В этом разделе представленная модель сначала проверяется сравниванием с установленными термофизиологическими глазными^{моделями} 19,27,28,30,32 для обеспечения согласованности прогнозируемых температурных распределений (стационарная ситуация). На втором этапе модель проверяется путём сравнения смоделированных температурных полей и прогнозов повреждения Аррениуса с экспериментальными данными, полученными при лазерном облучении (временное распределение температуры).

Валидация реализации кровотока сложнее, поскольку количественные данные о температуре человеческой сетчатки in vivo при длительном облучении отсутствуют. Для коротких времен облучения (несколько сотен миллисекунд) для валидации можно использовать данные о температуре при операции на сетчатке. Эти измерения хорошо совпадают с прогнозируемым повышением температуры. Как уже упоминалось, влияние кровотока становится актуальным только через несколько секунд.

Для такого длительного режима облучения доступны только данные о животных. Сравнение с измерениями температуры сетчатки у кроликов показывает качественное соответствие, при этом наблюдаются количественные различия. Эти отклонения ожидаются из-за различий в кровотоке, зависящих от видов.

Таким образом, хотя векторная реализация кровотока даёт более физиологически реалистичное представление, а средняя скорость 5 мм/с является разумной первоначальной оценкой, рекомендуется дальнейшая проверка данных по человеческим или нечеловеческим приматам (NHP), если такие данные станут доступны.

Верификация модели — сравнение с установленными моделями (без кровотока) (стационарное состояние)
Анализы в стационарном состоянии, проведённые для валидации модели, использовали временной шаг 10 мс. Видно, что распределение температуры вдоль модели соответствует другим моделям. Другие модели не имеют кровотока; Соответственно, кровоток в описанной здесь модели был деактивирован для этой проверки. На следующем этапе кровоток активировался и успешно сравнивался с разделом сравнения результатов in vivo (дополнительный рисунок 3).

Дополнительный рисунок 3: Сравнение температурного распределения с другими моделями¹⁷. Температура внутри человеческого глаза вдоль оптической оси, исходя из представленной модели, хорошо согласуется с существующими моделями. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Валидация модели — сетчатки в воде (имитирующие стекловидное тело)
Поскольку инфракрасные измерения невозможны под водой, в образец скреры, хориоида и RPE был введён датчик температуры оптоволоконного оптического датчика (GaAs). Датчик размещался между склерой и хориоидом и фиксировался с помощью держателя (рисунок 4). Метод измерения с использованием зонда GaAs был выбран потому, что использование оптического волокна для передачи сигнала обеспечивает очень низкую тепловую связь, минимизируя влияние метода измерения на само измерение.

Система состояла из двух оптических путей, схематически показанных на рисунке 5. С одной стороны, лазер проходил через делитель луча и входное окно с антирефлексивным покрытием для облучения ткани; С другой стороны, свет, рассеиваемый от ткани, направлялся через делитель луча и объектив 20 мм на камеру. Эта камера в основном использовалась для мониторинга положения пятна во время измерений, что позволяло в реальном времени проверять положение лазера на ткани и относительно кончика GaAs. Для улучшения видимости рассеянного света от ткани поляризатор подавлял отражения от оптических поверхностей. Для оптимальной визуализации ткань дополнительно освещалась сзади, так как передняя часть сильно поглощает RPE; В то же время такой подход к передаче позволил определить положение датчика. Освещение обеспечивалось светоизлучающим диодом.

Для измерений начальное положение было установлено так, чтобы лазерное пятно точно было по центру на кончике датчика. С этой точки ткань перемещалась вбок от лазерного участка, а кончик сенсора двигался вместе с ней. В результате можно было записывать температурный отклик на разных расстояниях от центра пятна. Позже эти измерения на разных расстояниях сравнивались с соответствующими моделями. Поэтому держатель ткани был сдвинут вдоль вертикальной оси, а лазер, делитель луча и оптика для визуализации оставались неподвижными. Ткань погружалась в водяной резервуар, поддерживаемый при постоянной температуре 22 °C с помощью нагревательной спирали. Эталонный зонд контролировал это значение и одновременно служил точкой сравнения показаний датчика в ткани перед применением облучения.

Рисунок 4: Настройка измерения. Образец ткани размещается внутри держателя, включая измерительный наконечник^{GaAs 18}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Рисунок 5: Экспериментальная установка для подводных измерений. Измерительный наконечник GaAs вводился в ткань, закреплённую в держателе. Сборка была погружена в деионизированную воду при 22 °C и облучена лазером. Для мониторинга положения лазерного пятна относительно измерительного наконечника облучённая область снималась на камеру с помощью распределителя луча, установленного в траектории^{лазерного луча 18}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Облучённая сетчатка со временем — модель и измерения in vivo (активный кровоток)
В этом разделе представлены результаты длительного облучения сетчатки на расстоянии от 810 нм до 10 с, где они сравнивались с измерениями in vivo на кроликов. Поскольку это первый случай проведения подобных моделей и для таких длительных периодов нет человеческих измерений, результаты сравниваются с данными кроликов, представленными Херрманном и ^{др. 47}. Рисунок 6 показывает моделирование степеней 62 мВт и пятнистого диаметра 2 мм с временным шагом 10 мс (более подробные результаты можно найти в предыдущих публикациях ^1,17). Хотя общие тенденции схожи, абсолютные уровни температуры различаются. Это расхождение объясняется более высоким кровотоком в человеческом глазу, анатомическими различиями между кроличьим и человеческим глазами, а также более высоким поглощением в кроличьем^{глазу 46}. Важно, что точка, в которой расходятся кривые активного и неактивного кровотока, хорошо соответствует текущей модели. Кроме того, относительные различия между температурой сетчатки у мёртвых кроликов (отсутствие кровотока) и живых кроликов (нормальный кровоток) соответствуют относительной разнице, предсказанной в симуляциях.

Кроме того, эксперименты in vivo на людях доступны на более короткие временные промежутки и использовались для тестирования модели. На рисунке 6 справа показаны профили температуры сетчатки под лазерным облучением с 532 нм при 200 мВт и диаметром пятна 300 мкм, измеренный Бринкманном и ^др.7. Эти измерения сравниваются с температурами, рассчитанными с помощью инструментария. Хотя экспериментальные данные демонстрируют значительные колебания, модель предсказывает повышение температуры с хорошей точностью. Сравнение с измерениями глаз кроликов проводится здесь, поскольку нет экспериментов in vivo для измерения температуры сетчатки под облучением для людей или НГП вне режима МС.

Рисунок 6: Модель сравнения и измерения (in vivo). Слева: рассчитано повышение температуры человеческого глаза («модель») по сравнению с измеренным увеличением температуры кроличьего глаза — 62 мВт / диаметр пятна = 2 мм. Справа: прогнозы температуры по сравнению с измерениями (диаметр пятна = 300 мкм). Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^{др. 17}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Для сценариев облучения, описанных на левом изображении, применялся шаг размером 10 мкс, тогда как для длительного облучения на правом изображении выбирался временной шаг 10 мс (использование временных шагов 1 мс и 100 мс приводило к колебаниям температуры менее 1% через 10 секунд).

Определение порогов повреждения человеческой сетчатки на основе моделей кролика и ex vivo очевидно создаёт неопределённость. Хориоидальный кровоток различается у разных видов, и ткани ex vivo полностью не имеют перфузии — оба фактора влияют на рассеивание тепловой нагрузки и могут переоценивать или недооценивать повреждения при длительном воздействии. Коэффициенты абсорбции варьируются при зависимости от меланина в ППЭ/хориоидной системе. В результате такой подход к валидации имеет определённые ограничения. Однако для области термического урона эти различия становятся менее критичными. Хотя кровоток не может быть передаст, например, от кролика к человеку (сравнение ниже учитывает только качественное поведение), вопрос толщины слоя и размеров деталей оказывает мало влияния, поскольку тепловые свойства различных слоёв тканей схожи.

Облучённая сетчатка со временем — модель и измерения ex vivo сетчатки (кровоток деактивирован)
Рисунок 7 сравнивает измерения, полученные под водой, с рассчитанными температурными распределениями на границе хориоид–склеры. Показаны результаты для 50 мВт, а также результаты для 100 мВт и 200 мВт были использованы для обеспечения независимого согласования между измерениями и симуляциями, см. предыдущие публикации^18,36 для подробностей. Для каждого уровня мощности временные температурные профили сравнивались для позиций волоконно-оптических датчиков на расстоянии 0 мм, 1 мм и 2 мм от центра лазерного участка. Период наблюдения в 60 секунд соответствует временной шкале теплового повреждения. Размер временного шага для расчётов в 60 секунд составлял 100 мс, тестовые запуски с меньшими временными шагами показали различия в диапазоне 1%. В целом, размер сетки и шаг можно настраивать под конкретные потребности модели. Если требуется сокращающее время вычислений и приемлемо снизить точность геометрии глаза или рассчитанной температуры, может быть рекомендовано увеличить размер ячейки сетки и/или временной шаг.

Рисунок 7B показывает сравнение измерений и моделирования финальных температур после 60 с в зависимости от расстояния. Это демонстрирует, что пространственное распределение рассчитанных температур также совпадает с экспериментальными данными.

Рисунок 7: Модель сравнения и измерения (ex vivo). Слева: Измерения температуры в воде с помощью наконечника GaAs: Твёрдые кривые показывают результаты измерений на расстоянии 0 мм, 1 мм и 2 мм между лазерным пятном и кончиком GaAs. Пунктирные кривые представляют соответствующие симуляции с кровью (верхняя кривая) и без (нижняя кривая) кровью в хориоиде. Мощность лазера: 50 мВт, размер пятна: 1,9 мм ( n = 14). Справа: Профиль горизонтальной температуры измерений в воде (твёрдые линии) по сравнению с симуляциями (пунктирные линии) с кровью (верхняя кривая) и без (нижняя кривая) кровью в хориоиде. Среднее значение показано оранжевым цветом, полоски ошибок отражают стандартное отклонение. Мощность лазера: 50 мВт, размер пятна: 1,9 мм ( n = 14). Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^{др. 17}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Прогнозирование порога термического повреждения
Температура с течением времени для простого лазерного облучения показана на рисунке 8:

Рисунок 8: Временное развитие температуры сетчатки. Распределение температуры на сетчатке через 5 мс (слева), 7,5 мс (середина) и 10 мс (справа) (размер сетки = 5 мкм). Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^{др. 17}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Значение Аррениуса, вытекающее из этого, изображено на рисунке 9:

Рисунок 9: Временное развитие повреждения сетчатки распределение значений Аррениуса на сетчатке через 5 мс (слева), 7,5 мс (середина) и 10 мс (справа) (размер сетки = 5 мкм). Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^{др. 17}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Таблица 1 показывает прогнозируемые пороги урона по сравнению с измеренными значениями. Эталонные^{измерения 15} определяли повреждение как появление видимого поражения размером 20 мкм, что было принято в качестве критерия здесь. Соответственно, требуемая мощность для достижения значения Аррениуса как минимум единицы рассчитывалась для диаметра 20 мкм при заданном времени облучения. Для валидации температура окружающей среды была адаптирована^{на 15} °C от 25 °C до 23 °C, и предполагался профиль лазера top-hat. Полученные пороги хорошо совпадают с экспериментальными данными.

Диаметр пучка [мкм]	Время облучения [ms]	Измеренный порог урона [μJ]12		Рассчитанный порог урона [μJ]
120	1	85		86
	10	241		241
	100	1362		1294
288	1	456		497
	10	1212		1139
	100	4062		3697

Таблица 1: Сравнение рассчитанных и измеренных порог^{урона 17}.

Прогнозирование порога термического повреждения — динамическое облучение (сканирование сетчатки)
Когда сканирующий лазер попадает в человеческий глаз, картина облучения сетчатки со временем зависит как от расстояния между сканирующим зеркалом и глазом, так и от аккомодативного состояния^{глаза 48,49}. Подробный анализ этих зависимостей на основе дополнительной оптической модели глаза (Zemax) можно найти в предыдущей публикации¹. Здесь мы иллюстрируем этот принцип с помощью примерного сценария облучения сетчатки. В примере на рисунке 10 (слева) красная точка отмечает центр лазерного пятна (синий круг). Сканирование проходит последовательно от верхнего левого к нижнему правому углу, с размером шага 10 мкс. Это было реализовано с помощью пользовательской функции, записывающей энергетические осадки в соответствующие сетчатые ячейки со временем и оценивая полученную температуру со временем для всех ячеек с помощью подхода Аррениуса. В этом примере это означает, что каждое место сетчатки открыто на 10 мкс, при радиационной мощности 1 Вт. Соответствующая тепловая реакция в точке максимальной температуры сетчатки вместе с производным интегралом Аррениуса показана на рисунке 10 (справа). В таких условиях оценка Аррениуса указывает на начало повреждения сетчатки примерно через 150 мс (общая продолжительность сканирования) воздействия сканирующего лазера мощностью 1 Вт.

Рисунок 10: Образцовая оценка повреждений. Слева: Примерный сценарий облучения сетчатки. Справа: соответствующие температуры и значения Аррениуса за^{время 18}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Оценка аддитивности импульса и её влияние на порог повреждения
Также был применён представленный подход к моделированию тепловых повреждений для изучения влияния различных паттернов импульсов на индукцию повреждения сетчатки. В частности, модель позволяет провести детальный анализ эффектов аддитивности импульсов, которые имеют центральное значение для оценки безопасности глаз при повторяющихся или модулированных лазерных излучениях.

Симуляции, проводимые для длительностей импульсов, контролируемых механизмами теплового повреждения, подтверждают концепцию «частичной энергии» или «частичного N». В этой системе эффективное количество импульсов уже не определяется только подсчётом дискретных физических импульсов. Вместо этого импульсы взвешиваются в зависимости от их относительного энергетического вклада в последовательность излучения и их временного совпадения с временем термической релаксации ткани. Следовательно, порог повреждения зависит не только от количества импульсов, но и от распределения энергии импульса, частоты повторения и тепловых эффектов накопления между последовательными импульсами.

Эта интерпретация даёт более физически согласованное описание аддитивности импульсов в тепловом режиме. Вместо применения чисто геометрического правила подсчёта импульсов модель оценивает накопленное повышение температуры и полученный интеграл Аррениуса напрямую. Таким образом, понятие «частичного N» обобщает определение текущего импульсного присоединения, связывая его с подлежащими процессами термического накопления внутри ткани.

Такой подход позволяет систематически изучать, как вариации длительности импульсов, межимпульсного расстояния, глубины модуляции и общего излучения влияют на эффективный порог повреждения. Поскольку аддитивность импульсов — сложная тема с существенным значением для лазерного стандарта, читателю рекомендуется обратиться к предыдущим публикациям^{15, 50, 51} для более подробного обсуждения.

Сравнение порога безопасности лазера с рассчитанным порогом повреждений
Представленная модель использовалась для определения и сравнения порогов урона с пределами класса^{1 52} , следующими из IEC 60825-1. Рассчитанные пороги были признаны согласованными с неявным запасом безопасности, включённым в стандарт.

Ключевым преимуществом моделирования является то, что он основан напрямую на прогнозируемых пороговых значениях повреждений (в сочетании с коэффициентом безопасности). В отличие от этого, стандарт безопасности лазера основан на обобщённых пределах экспозиции, полученных из экспериментальных данных и интерполяций по диапазонам длины волн и времени (Таблица 2). Хотя это обеспечивает консервативную применимость в широком спектре систем, это не всегда может отражать специфические оптические и временные характеристики конкретного устройства и может быть слишком консервативным.

Таким образом, оценка на основе моделирования предоставляет альтернативу, основанную на физике, которая может дополнить классификацию на основе стандартов. Кроме того, формальное применение лазерного стандарта безопасности может быть сложным и часто требует детальной экспертизы, особенно для систем сканирования, импульсного или модулированного излучения. Автоматизированная модель моделирования, интегрированная в рабочие процессы оптического проектирования, могла бы облегчить раннюю оценку безопасности и систематически оптимизировать лазерные системы.

	Стандарт безопасности лазера		Предлагаемая модель
Диаметр пятна (сетчатка)	C6	Допустимые выбросы	Порог урона	Коэффициент редукции	Допустимые выбросы
50 мкм	1.96	2,0 мВт	5,89 мВт	3	1,96 мВт
100 мкм	3.92	4,0 мВт	10,24 мВт	3	3,41 мВт
250 мкм	9.8	9,8 мВт	28,86 мВт	3	9,62 мВт

Таблица 2: Рассчитанные пороги урона по отношению к пределам класса 1 из IEC 60825-1. Эта таблица была воспроизведена с разрешения Heussner и ^др.52.

Дополнительный рисунок 1: использованная геометрия. Эта модель, её расширения и параметры тканей были выведены из реальных биологических параметров и служат основой для создания трёхмерной модели человеческого глаза. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 2: Граничные условия, используемые для глазных моделей. Левая сторона показывает современные граничные условия с круговым определением, а справа — вдоль правильных удлинений века. Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^др.36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 4: Схема физиологического кровотока. Кровоток поступает через циркуляр артериусного иридиса большого и артерии ресничок задних длинных и выходит через вихревые вены. Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^{др. 17}. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 5: Внедрение кровотока. На основе фактического кровотока кровоток был смоделирован с учётом представленных входов и выходов, как показано в Дополнительной таблице 3. Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^др.36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 1: Геометрические значения, использованные в этой работе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Параметры тканей, используемые в этой работе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 3: Определение притока и оттока для векторного кровотока. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Вывод подхода моделирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 2: Образцовые пользовательские функции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 3: AddingArrhenius.exe. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 4: AddingArrhenius.cpp. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

Внутри протокола нет критических шагов при создании модели. Критически важно выбрать размер и тип сетки в сочетании с размером временного шага. Модификация метода моделирования имеет значение для использования других сканирующих паттернов сетчатки. Сама модель не подлежит изменениям. Техника ограничена режимами повреждений, как объяснено в соответствующем разделе. Значимость заключается в возможности прогнозирования ущерба без экспериментов на животных. Одним из наиболее актуальных будущих применений является вероятностный анализ повреждений сетчатки в сценариях, связанных с HEL.

После проверки модели для определённого режима повреждений (как сейчас для термического повреждения), её можно использовать для прогнозирования порогов повреждений, так как эксперимент даст значение ED50. Это значение затем можно использовать для вывода расчётов безопасности глаз вместо использования стандарта безопасности глаз. Для этого значения ED50 должны сочетаться с определённым коэффициентом безопасности, как это уже предусмотрено в стандарте IEC 60825. Разница в том, что поскольку значение ED50 теперь конкретно известно для всех наборов параметров, коэффициент безопасности может быть постоянным во всех случаях и не обязан отражать неопределённости относительно самого значения ED50; достаточно лишь отражать вероятность повреждения при масштабировании ED50 по коэффициенту безопасности. Конкретное определение этого фактора безопасности должно обсуждаться в сообществе лазерной безопасности.

В других случаях, когда стандарт неприменим из-за непредсказуемости сценария, сочетание вероятностной модели попадания с представленной моделью урона кажется лучшим решением. Хорошим примером является оценка высокоэнергетических лазеров для наружных применений.

Хотя очевидно соблюдать юридически установленные правила по охране труда и технике труда для защиты операторов и не вовлечённых третьих лиц от непреднамеренного вреда, реализация этих мер на открытом воздухе может быть довольно сложной. Это, в свою очередь, накладывает ограничения, ограничивающие экспериментальные возможности, особенно когда речь идет о высокоэнергетических лазерах (HEL) в оборонном секторе. Такие типы лазеров могут иметь выходную мощность 100 кВт, обычно на длине волны 1 мкм, с отличным качеством луча и низкой дивергенцией, что означает, что необходимо учитывать не только прямое облучение человека, но и недетерминированные ситуации, возникающие в результате рассеяния, отражения любым объектом на пути пучка. Опасности могут иметь три источника, как показано на рисунке 11. Прямой луч, рассеяние атмосферы и отражения от цели. Другой сценарий, не описанный на рисунке, — отражение лазера на поверхности моря, что может произойти в морском^{сценарии 53}.

Не каждый параметр этих сценариев можно предсказать детерминированно. Например, атмосферная турбулентность по своей природе является стохастическим явлением и влияет на форму луча и его положение на цели. Сама мишень и взаимодействие лазера с мишенью также никогда не являются полностью детерминированными, особенно когда металлическая мишень плавится². В результате отражённая мощность, направление, расхождения и форма лазера могут быстро меняться. Различные группы проводят экспериментальные исследования по этим сложным сценариям^{облучения 2, 54, 55, 56, 57} и используют разные подходы для своих анализов. Однако пока нет единого мнения относительно подходящей методологии для перевода результатов этих экспериментов в инструмент оценки безопасности лазеров. В таких случаях входные параметры, используемые для оценки лазерной безопасности, должны быть вероятностными и могут быть описаны с помощью функции распределения вероятностей. Далее можно использовать симуляцию Монте-Карло для вычисления всех возможных возможных очных опасных расстояний (OHD). Наихудший набор входных параметров, то есть набор, приводящий к наибольшему NOHD, можно предположить как определяющий область лазерной опасности во время испытания.

Однако в динамическом сценарии с движущейся целью на высоте не всегда наибольший риск представляет отражённый луч с наибольшим OHD. Риск обычно определяется как сочетание вероятности воздействия и степени повреждения при воздействии. Большой OHD обычно относится к лучу с высокой мощностью и малой дивергенцией, а отражённый пучок подразумевает малый диаметр пучка с большой интенсивностью на земле. Однако вероятность того, что человек подвергся воздействию отражения с малым диаметром пучка, может быть ниже, чем у луча с большим диаметром. Кроме того, длительность экспозиции может быть короче для малого пучка, чем для большого. В результате это может привести к меньшему общему риску, несмотря на более высокий OHD. Если пучок воздействует на подвержение тепловой модели глаза, представленная в этой статье, является ключевой частью оценки потенциальной степени повреждения для воздействованного человека и, следовательно, оценки риска. Кроме того, поскольку человек не обязательно смотрит напрямую на цель во время поражения, отражённое лазерное излучение попадает в глаз под углом и может быть зафиксировано вдали от фовеи. С помощью термической модели можно различать серьёзные и низкие повреждения в зависимости от размера и положения повреждения сетчатки. Эти соображения значительно улучшили бы оценку риска для независимых третьих лиц при лазерном столкновении, аналогично уже существующей для традиционных систем вооружения.

Рисунок 11: Потенциальные опасные зоны при применении мощного лазера. Использование мощных лазеров создаёт потенциально опасные ситуации из-за прямого облучения пучка, (частичного) отражения от цели и атмосферного рассеяния. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Ориентируясь на модель, охватывающую все повреждения глаз в будущем, этот подход должен быть расширен и на другие режимы повреждений. Первые шаги к моделированию термомеханических повреждений описаны здесь.

Для моделирования термомеханических повреждений мы рекомендуем использовать температуру поверхности на меланосоме в качестве соответствующей величины. Температура нуклеации 150 °C может использоваться в качестве порога для образования пузырьков, как ранее^{предполагалось в 12,13}. Исходя из рабочей гипотезы, что нуклеация пузырьков совпадает с повреждением сетчатки, температура поверхности меланосомы 150 °C считается началом термомеханического повреждения (см. рисунок 12).

Рисунок 12: Образцовая сетка меланосомы. Эта сетка показывает один вариант моделирования меланосом (слева) и образцовое распределение температуры при облучении. Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^др.52. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

В этом подходе предполагается однородное лазерное распределение энергии (профиль топ-хэта), размер которого превышает размеры меланосомы, что обеспечивает полное облучение частицы. Размеры меланосомы были установлены на уровне 2,5 мкм на 1 мкм, а коэффициент поглощения^{— от 58} до 13 000 ^см−1. При предположении абсорбции Ламберта-Бира по всей меланосоме. Расчёт температуры поверхности на протяжении длительностей импульсов от 1 нс до 10 мкс, даёт порог повреждения, представленный в разделе «Результаты».

Рассчитанная температура поверхности меланосом при длительности импульсов от 1 нс до 10 мкс, даёт порог повреждения, показанный на рисунке 13. Сравнение с доступными экспериментальными данными показывает хорошее согласование для большинства наборов^{данных 12, 59, 60, 61}. Однако точное моделирование требует более точного определения порогов повреждений, что требует сбора новых экспериментальных данных. Остаётся важным определить, вызваны ли наблюдаемые поражения термомеханическими или чисто тепловыми механизмами, поскольку эти пути требуют различных подходов к моделированию, которые необходимо проверить соответствующими измерениями. Одной из возможных стратегий является обнаружение ударных волн, которые, вероятно, сопровождают процессы термомеханических повреждений.

Рисунок 13: Вычисленные и экспериментальные пороги термомеханического повреждения с использованием критерия 150 °C. Первые результаты моделирования меланосом сравниваются с порогами повреждения из литературы и показывают хорошее соответствие. Эта цифра была воспроизведена с разрешения Heussner и ^др.52. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

В итоге, следующие шаги в моделировании термомеханических повреждений будут оценить, достаточно ли подхода при 150 °C в целом для моделирования повреждений. Требуется дальнейший анализ с использованием надёжных экспериментальных данных. Этот анализ может подтвердить подход или заключить, что требуется более глубокое понимание механизма повреждения, что приведёт к необходимости модели, охватывающей эти аспекты. Ещё один важный аспект — создание ударных волн за счёт поглощения лазера и сравнение их давления со стабильностью давления клеточных мембран.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Altair Hypermesh 11.0	Altair Engineering Inc.	Version 11	Программное обеспечение для создания и отображения сеток; программное обеспечение для моделирования и анализа конечных элементов [FEA]
Ansys Fluent 14.5	Ansys Inc.	Version 14.5	Термодинамический сольвер; программное обеспечение для симуляции жидкостей
Autodesk Inventor	Autodesk	Version 16	Программное обеспечение для 3D проектирования с использованием компьютерной технологии
Hyperview	Altair Engineering Inc.	Version 11	Программное обеспечение для инженерного анализа (CAE)
Optic Studio 13 (Zemax)	Zemax Development Corporation, сейчас это Ansys Inc.	Version 13	Программное обеспечение для трассировки лучей
Optocon FOTEMP2	Optocon	https://comem.com/en/optocon/	Спектрометр; Измерение температуры глазной ткани
Optocon TS2	Optocon	https://comem.com/en/optocon/	Датчик измерения; Измерение температуры глазной ткани