An imperfection of time-dependent diffusion models for a determination of scattering medium optical properties

Tereshchenko, S. A.; Dolgushin, S. A.; Titenok, S. A.

doi:10.1016/j.optcom.2013.05.029

Cited by 7 publications

(2 citation statements)

References 40 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…With sufficient trials, we can approximate the exact predictions of the theory to any specified accuracy. However, the use of Monte Carlo to calculate optical properties has been considered to be impractical due to excessive computation time, [2, 10, 18, 33] although Monte Carlo methods have been used to determine the optical properties of tissues in the context of the double integrating sphere [34] and a homogeneous semi-infinite medium. [35] Other methods used to solve the inverse problem in optical scattering include Alerstam et al [36] who use scaling methods, Chen et al [37] who vary the parameters and keep random numbers constant to send photons on similar trajectories, and Kholodtsova et al [30] who use Particle Swarm Optimization (PSO).…”

Section: Theorymentioning

confidence: 99%

Algorithm for rapid determination of optical scattering parameters

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

Preliminary experiments at the NIST Spectral Tri-function Automated Reference Reflectometer (STARR) facility have been conducted with the goal of providing the diffuse optical properties of a solid reference standard with optical properties similar to human skin. Here, we describe an algorithm for determining the best-fit parameters and the statistical uncertainty associated with the measurement. The objective function is determined from the profile log likelihood, including both experimental and Monte Carlo uncertainties. Initially, the log likelihood is determined over a large parameter search box using a relatively small number of Monte Carlo samples such as 2·104. The search area is iteratively reduced to include the 99.9999% confidence region, while doubling the number of samples at each iteration until the experimental uncertainty dominates over the Monte Carlo uncertainty. Typically this occurs by 1.28·106 samples. The log likelihood is then fit to determine a 95% confidence ellipse. The inverse problem requires the values of the log likelihood on many points. Our implementation uses importance sampling to calculate these points on a grid in an efficient manner. Ultimately, the time-to-solution is approximately six times the cost of a Monte Carlo simulation of the radiation transport problem for a single set of parameters with the largest number of photons required. The results are found to be 64 times faster than our implementation of Particle Swarm Optimization.

show abstract

Section: Theorymentioning

confidence: 99%

Algorithm for rapid determination of optical scattering parameters

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…на индикатрису рассеяния, условия, накладываемые на вид С.А. Терещенко УПИ (модификация уравнения переноса), и условия, заранее накладываемые на решение УПИ [22]. Очевидно, что чем меньше предположений сделано для упрощения УПИ и чем они более слабые, тем более точно ре-зультат описывает прохождение излучения через среду.…”

Section: Introductionunclassified

Однофотонная Эмиссионная Вычислительная Томография В Пропорциональной Рассеивающей Среде

Терещенко¹

2017

Журнал Технической Физики

View full text Add to dashboard Cite

Рассмотрена реконструкция пространственного распределения источников излучения в пропорциональной рассеивающей среде. На основе точного аналитического решения уравнения переноса излучения для произ-вольного распределения источников излучения, произвольного распределения коэффициента экстинкции и точных граничных условий дано точное решение обратной томографической задачи. Показаны характер и масштаб искажений, обусловленных рассеянием излучения, при томографической реконструкции. DOI: 10.21883/JTF.2017.09.44898.2016 Введение Физико-математической основой вычислительной (ре-конструктивной) томографии является интегродиффе-ренциальное уравнение переноса излучения (УПИ), опи-сывающее процесс взаимодействия излучения с веще-ством [1][2][3][4]. При этом вещество характеризуется своими параметрами, вводимыми феноменологически, в первую очередь коэффициентом поглощения излучения в данной точке и дифференциальным по углам коэффициентом рассеяния излучения (индикатрисой рассеяния) в данной точке и в данном направлении. Эти коэффициенты опи-сывают физические процессы поглощения и рассеяния излучения при прохождении через вещество и зави-сят, естественно, от вида излучения. Если необходимо описать другие физические процессы, нужно вводить соответствующие параметры вещества, характеризую-щие эти процессы. В самом УПИ неизвестной явля-ется плотность потока квантов излучения (например, фотонов), а коэффициенты поглощения и рассеяния, а также плотность распределения источников излучения предполагаются заданными параметрами. Решение УПИ представляет собой прямую задачу. Однако в транс-миссионной вычислительной томографии (ТВТ) имен-но неоднородные в пространстве параметры вещества пассивного объекта являются искомыми величинами. Распределениe же источников излучения продолжает считаться известным. При этом способ облучения внеш-ним зондирующим излучением задаeт томографическую схему измерений. Соответственно в эмиссионной вы-числительной томографии (ЭВТ) искомой величиной является пространственное распределение источников излучения, а характеристики вещества считают извест-ными, но затрудняющими решение задачи. ТВТ и ЭВТ представляют собой примеры так называемой обратной задачи [5][6][7].Успехи традиционной вычислительной томографии как ТВТ в варианте прежде всего рентгеновской вы-числительной томографии, так и ЭВТ в вариантах од-нофотонной эмиссионной вычислительной томографии (ОФЭВТ) и двухфотонной позитронной эмиссионной томографии (ПЭТ) связаны с удачным предположени-ем о возможности пренебречь процессами рассеяния излучения и рассматривать только поглощение излуче-ния веществом. Предположение о чисто поглощающей среде (ЧПС) позволило получить точное аналитическое решение прямой задачи УПИ в общем случае с пра-вильными граничными условиями [1]. На основе этого аналитического решения стало возможным и точное аналитическое решение обратной задачи. В случае ТВТ и ПЭТ -это обратное преобразование Радона, получен-ное самим И. Радоном [8], а в случае ЭВТ -обратное экспоненциальное преобразование Радона [9][10][11]. Однако если дл...

show abstract