【摘 要】
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针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高、在体测量困难等问题,提出了一种利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同检测距离r处的漫反射率R(r)作为输入,以吸收系数和散射系数作为输出.本文将神经网络算法反演的吸收系数、散射系数值与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值进行了对比.仿真实验表明:选择r=0.1 cm以及r=0.3 cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的平均绝对误差分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0
【机 构】
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北京理工大学光电学院,精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室,北京100081
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针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高、在体测量困难等问题,提出了一种利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同检测距离r处的漫反射率R(r)作为输入,以吸收系数和散射系数作为输出.本文将神经网络算法反演的吸收系数、散射系数值与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值进行了对比.仿真实验表明:选择r=0.1 cm以及r=0.3 cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的平均绝对误差分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915.神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数、散射系数具有较好的一致性,且反演精度高,操作简单,为生物组织光学参数的在体测量提供了新思路.
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