MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/jbio.70364

Медицинская библиотека · Journal of biophotonics · 2026

Monte Carlo-Based Optimization of Multi-Source Illumination for Photoacoustic Signal Generation in Human Gray-Matter Vessels.

Tong Jun, Han Haiyan, Zhang Yuanhong, Shen Yuai, Wang Zhixuan, Yang Xi

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Effective excitation of cerebrovascular photoacoustic signals is limited by superficial tissue attenuation and illumination geometry. This paper proposes a multi-source illumination evaluation method for gray-matter vessel targets based on Monte Carlo light transport and photoacoustic initial-pressure calculation using a simplified multilayer brain model for screening and a Tissue Probability Map (TPM) brain model for validation. The dual Collimated Gaussian source with 15° symmetric incidence along the Y direction performed best in the regular layered model, whereas the dual Pencil Array source with 20° symmetric incidence along the Y direction was optimal in the TPM model. These results suggest that regular layered models are suitable for preliminary screening, but the final illumination scheme should be revalidated under anatomical constraints. This study provides a theoretical reference for optimizing optical-source configurations in human brain photoacoustic imaging.

Для цитирования: Tong Jun, Han Haiyan, Zhang Yuanhong, Shen Yuai, Wang Zhixuan, Yang Xi. Monte Carlo-Based Optimization of Multi-Source Illumination for Photoacoustic Signal Generation in Human Gray-Matter Vessels.. Journal of biophotonics. 2026. DOI: 10.1002/jbio.70364.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.