izpis_h1_title_alt

Fast and accurate Monte Carlo simulations of subdiffusive spatially resolved reflectance for a realistic optical fiber probe tip model aided by a deep neural network
ID Zelinskyi, Yevhen (Avtor), ID Naglič, Peter (Avtor), ID Pernuš, Franjo (Avtor), ID Likar, Boštjan (Avtor), ID Bürmen, Miran (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,68 MB)
MD5: B8EBE8278120F30C1DBC5732862463F6
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.osapublishing.org/boe/fulltext.cfm?uri=boe-11-7-3875&id=432821 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
In this work, we introduce a framework for efficient and accurate Monte Carlo (MC) simulations of spatially resolved reflectance (SRR) acquired by optical fiber probes that account for all the details of the probe tip including reflectivity of the stainless steel and the properties of the epoxy fill and optical fibers. While using full details of the probe tip is essential for accurate MC simulations of SRR, the break-down of the radial symmetry in the detection scheme leads to about two orders of magnitude longer simulation times. The introduced framework mitigates this performance degradation, by an efficient reflectance regression model that maps SRR obtained by fast MC simulations based on a simplified probe tip model to SRR simulated using the full details of the probe tip. We show that a small number of SRR samples is sufficient to determine the parameters of the regression model. Finally, we use the regression model to simulate SRR for a stainless steel optical probe with six linearly placed fibers and experimentally validate the framework through the use of inverse models for estimation of absorption and reduced scattering coefficients and subdiffusive scattering phase function quantifiers.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:light propagation model, Monte Carlo simulations, absorption, subdiffusive spatially resolved reflectance, optical fiber probe, deep neural networks, deep learning
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FE - Fakulteta za elektrotehniko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2020
Št. strani:Str. 3875-3889
Številčenje:Vol. 11, no. 7, art. 391163
PID:20.500.12556/RUL-128814 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:535:004.8
ISSN pri članku:2156-7085
DOI:10.1364/BOE.391163 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:26951939 Povezava se odpre v novem oknu
Avtorske pravice:
V članku navedeno: "© 2020 Optical Society of America under the terms of the OSA Open Access Publishing Agreement"; s povezavo https://www.osapublishing.org/library/license_v1.cfm. (3. 8. 2021)
Datum objave v RUL:03.08.2021
Število ogledov:698
Število prenosov:152
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Biomedical optics express
Skrajšan naslov:Biomed. opt. express
Založnik:Optica
ISSN:2156-7085
COBISS.SI-ID:24857383 Povezava se odpre v novem oknu

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:model širjenja svetlobe, simulacije Monte Carlo, subdifuzijska prostorsko razločena reflektanca, absorpcija, optična sonda, nevronske mreže, globoko učenje

Projekti

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-7211
Naslov:Spremljanje zdravja ustne votline s hiperspektralnim slikanjem

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-8173
Naslov:Avtomatska analiza angiografskih slik za zgodnjo diagnostiko, spremljanje in zdravljenje intrakranialnih anevrizem

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0232
Naslov:Funkcije in tehnologije kompleksnih sistemov

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj