生物组织光学模型的蒙特卡罗模拟研究

发布时间：2017-07-06 22:10

  本文关键词：生物组织光学模型的蒙特卡罗模拟研究

  更多相关文章： 光学参数 漫反射率 光通量 蒙特卡罗模拟 BP神经网络

【摘要】：对生物组织的光学参数进行在位精确测量,是生物医学领域中的重要研究内容,是光学在生物医学领域进行基础研究和临床应用的重要前提。生物组织光学特性参数的测量在组织类型识别、肿瘤定性分析和外科手术导航等研究领域具有重要的研究意义。如何用数学方法研究光在具有分层组织中的传输过程以及如何根据测得的漫反射率和光通量的数据来反演出该分层组织的各层光学特性参数,这两个问题目前没有得到很好的解决。蒙特卡罗(Monte Carlo)方法是解决光在生物组织中传输的有效方法。本文利用Wang Lihong博士编写的CONV程序和Erik Alerstam等人编写的CUDAMCML软件对分层模型进行仿真,以仿真得到的漫反射率和光通量数据作为输入,分层组织的散射系数和吸收系数作为输出,建立BP人工神经网络,对分层组织的光学特性参数进行了反演研究。本文的主要工作有： (1)使用蒙特卡罗模拟方法研究光在分层组织传输的具体流程。 (2)使用蒙特卡罗模拟程序对单层、双层、三层模型进行仿真,改变单层、双层、三层模型的光学特性参数,通过仿真得到不同光学特性参数下漫反射率和光通量的数据,分析光学参数和漫反射率的关系；对模型内部的光场进行图像重建,通过光场图像分析光学参数和和光通量的关系。 (3)使用BP神经网络算法,利用蒙特卡罗模拟程序建立以漫反射率或者光通量作为输入,散射系数、吸收系数作为输出的训练数据库和验证数据库,利用训练数据库对BP神经网络进行训练。利用验证数据对训练好的BP神经网络进行验证,对验证结果进行误差分析。 (4)使用Matlab中的GUIDE工具,结合BP神经网络,对光学特性参数反演系统进行可视化编程设计。在系统软件中导入以光通量为输入,散射系数、吸收系数为输出的训练数据库和验证数据库,实现了通过已知光通量数据精确预测组织模型的散射系数和吸收系数。 误差结果表明,BP神经网络可以对分层组织的散射系数和吸收系数进行高精度的预测,本文设计的光学特性参数反演系统能够为医学临床诊断和治疗提供参考信息,因而具有一定的实用价值。
【关键词】：光学参数 漫反射率 光通量 蒙特卡罗模拟 BP神经网络
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R312
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题来源9
• 1.2 研究背景9-10
• 1.3 研究意义10-11
• 1.4 光传输理论的研究现状与趋势11-12
• 1.5 本文研究的主要内容及结构安排12-14
• 1.5.1 主要内容12-13
• 1.5.2 结构安排13-14
• 第2章 光传输理论的蒙特卡罗模拟方法14-23
• 2.1 引言14
• 2.2 蒙特卡罗模拟方法14-15
• 2.3 坐标系系统15-17
• 2.4 蒙特卡罗的随机抽样17-18
• 2.4.1 步长的概率抽样17
• 2.4.2 散射方向的概率抽样17-18
• 2.5 蒙特卡罗模拟光子传输过程18-21
• 2.6 蒙特卡罗程序界面21-22
• 2.7 本章小结22-23
• 第3章 分层组织模型的蒙特卡罗模拟23-43
• 3.1 引言23
• 3.2 单层模型的蒙特卡罗模拟23-28
• 3.2.1 光学特性参数与漫反射率的关系23-27
• 3.2.2 光学特性参数与光通量的关系27-28
• 3.3 层模型的蒙特卡罗模拟28-34
• 3.3.1 光学特性参数与漫反射率的关系29-32
• 3.3.2 光学特性参数与光通量的关系32-34
• 3.4 三层模型的蒙特卡罗模拟34-42
• 3.4.1 光学特性参数与漫反射率的关系34-39
• 3.4.2 光学特性参数与光通量的关系39-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 光学特性参数的反演43-61
• 4.1 反演原理43-44
• 4.2 人工神经网络概述44-46
• 4.2.1 人工神经元模型44-45
• 4.2.2 常用的激活函数45-46
• 4.2.3 BP人工神经网络模型46
• 4.3 反演光学特性参数46-56
• 4.3.1 漫反射率反演单层模型的光学特性参数46-49
• 4.3.2 光通量反演分层模型的光学特性参数49-56
• 4.4 预测结果比较56-57
• 4.5 光学特性参数反演系统的软件设计57-60
• 4.5.1 Matlab图形用户界面57
• 4.5.2 系统的程序流程57-59
• 4.5.3 系统运行及结果分析59-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第5章 总结与展望61-63
• 5.1 工作总结61-62
• 5.2 展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 附录A67-69
• 附录B69-70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 腾轶超;丁海曙;龚庆成;贾在申;黄岚;王培勇;;近红外光谱监测体外循环手术中脑组织氧合状况的研究[J];光谱学与光谱分析;2006年05期

2 方正;孙小敏;骆清铭;;一种简便的计算层析系统X射线硬化校正方法[J];光学学报;2007年02期

3 骆清铭;张智红;;免疫光子学进展[J];光学学报;2011年09期

4 彭年才;张镇西;李政;赵玉龙;蒋庄德;;基于高通量微弱荧光快速检测的高分辨熔解曲线分析仪[J];光学学报;2012年02期

5 刘炎炎;杨孝全;骆清铭;;滑动焦点光声显微成像方法[J];光学学报;2012年05期

6 关晓月;曾常春;杨利;刘汉平;刘颂豪;;516名正常人群印堂与准头部面色的可见反射光谱色度学调查研究[J];中华中医药杂志;2012年10期

7 李永强;黄存友;;激光技术的应用研究进展[J];装备制造技术;2013年01期

8 丁海曙;腾轶超;;组织血氧参数近红外无损检测技术及自主创新之路[J];激光与光电子学进展;2007年09期

9 葛剑虹;王逸馨;潘孙强;项震;;强激光作用下生物组织光致破裂效应的研究[J];激光生物学报;2012年02期

10 李忠明;张镇西;;光场力的电磁理论分析[J];量子电子学报;2007年02期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 王纬超;生物医学光子学成像的若干关键技术研究[D];上海交通大学;2011年

2 戴丽娟;脑组织参数近红外实时在位微创测量技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2008年

，

本文编号：527967