摘要蒙特卡洛方法正在成为模拟生物组织中光传播的首选模型，本文主要研究蒙特卡洛方 法在生物医学上的应用，根据蒙特卡洛方法建立一个数学模型，结合 MATLAB 编程语 言在计算机上模拟光子在生物组织中的散射、吸收等现象最终得到光能在时空上的分 布。通过光的不同入射方式，改变初始条件，记录时间特性与光能的不对称分布情况， 这些分布情况里包含了生物组织内部结构、光学参量等信息，为某些疾病的光学无创伤 诊断提供理论依据。，调整预设参量（散射系数，吸收系数，各向异性因子等），得出所 统计量的变化规律，验证蒙特卡洛方法在实际应用中的正确性及可行性。79441

毕业论文关键词 蒙特卡洛; 生物组织;  斜入射;  光学参量;  漫反射

毕业设计说明书外文摘要 

Title  The Monte Carlo simulation of photon propagation in tissue

Abstract The Carlo Monte method is becoming the first choice model for simulating the propagation of light in the tissue。 This paper mainly studies the application of Carlo Monte method in biomedicine。 A mathematical model is established according to the Carlo Monte method。 The scattering and absorption of photon in tissue are simulated with MATLAB programming language。 Finally, spatial distribution and time-resolved are obtained。 The asymmetry distribution of light energy and time characteristic are recorded by the oblique incidence of light。 These distributions contain information about the internal structure and optical parameters of biological tissues which provide theoretical basis for the noninvasive diagnosis of illness。 Adjust the preset parameters (scattering coefficient, absorption coefficient, anisotropy factor) required statistic can be obtained and correctness and feasibility of Carlo Monte method in practical application are testified。

Keywords    Monte Carlo; Tissue; Oblique incidence; Optical parameter; Diffuse reflectance

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目 次

1     引言   1 

1。1 Monte Carlo 方法  1 

1。2 组织光学上的应用 2 

2    理论模型  3 

2。1  程序模拟过程 3 

2。2  生物光子学中的 Monte  Carlo 模拟  4 

3    正入射时间分布  8 

3。1 Monte Carlo 时间分布原理  8 

3。2  各参数对时间分布的影响  9 

4   斜入射空间分布  15 

4。1 斜入射测量Δx 15 

4。2 斜入射测量 K 值 16 

4。3 各参数对空间分布的影响 18 结论  28 致谢  29 参考文献30 

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1 引言

随着光学理论的发展完善以及相关工业技术的发展，光学与其他学科的交叉范围越来越 广。伦琴射线的发现使得光在生物医学上的应用登上了一个新台阶。此后随着激光的出现， 其对于疾病的诊断和治疗提供了强有力的手段。光在生物医学上的应用主要为光成像技术和 利用激光高能量密度辐射对生物组织产生的光热光化光声等效应的技术。无论哪种应用，均 与光在生物组织中的传播特性有关，所以关于生物组织中光能分布的相关技术研究是其他应 用的基础。描述光在生物组织中传播特性的方法已有一些。解析方法有 Boltzmann 传输方程 及其某些条件下简化的漫射近似理论[1], Kubel-Mun 理论和 Beer-Lambert 吸收定律等。数值 解法方面有有限元方法[2]、Monte carlo 方法[3]、有限差分方法。但由于生物组织结构的复杂 多样性，这些解析方法只在特定情况下适用，应用范围及其有限且精度不高。基于随机概率 和统计规律的 Monte Carlo 方法却能很好的胜任这一工作。并且成为验证其他模型的工具[4]。论文网