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Efficient inversion strategies for estimating optical properties with Monte Carlo radiative transport models

机译：高效的反转策略估计光学性质与蒙特卡罗辐射传输模型

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摘要

Indirect imaging problems in biomedical optics generally require repeated evaluation of forward models of radiative transport, for which Monte Carlo is accurate yet computationally costly. We develop an approach to reduce this bottleneck, which has significant implications for quantitative tomographic imaging in a variety of medical and industrial applications.

机译：生物医学光学元件中的间接成像问题通常需要重复评估辐射运输的前向模型，因为哪些蒙特卡罗准确尚可昂贵。我们制定一种减少这一瓶颈的方法，这对各种医疗和工业应用中的定量断层成像具有重大影响。

著录项

期刊名称 Journal of Biomedical Optics
作者
Callum M. Macdonald; Simon Arridge; Samuel Powell;
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作者单位

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年(卷),期 2020(25),8
年度 2020
页码 -1
总页数 23
原文格式 PDF
正文语种
中图分类放射医学;影像诊断学;生化遗传学;生化药理学;
关键词
Monte Carlo; radiative transport; optical tomography; machine learning; stochastic-gradient descent;

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