255712 IE 712企业家精神3(3-0-6)255713 IE 713人力资源发展3(3-0-6)255714 IE 714工业环境影响评估3(3-0-6)255715 IE 715 IE 715先进工程经济3(3-0-0-6)255555716 IE EE 3(3-0-6)IE EE 3(3-0-6)IE EE 3(3-0-6) 255720 IE 720质量管理3(3-0-6)255721 IE 721库存理论3(3-0-6)255723 IE 723调度和测序理论3(3-0-6)255724 IE 724多标准决策技术3(3-0-6)for Indertion-aving for Indertian-avery-averiage-avertial-afteriage-avertial-aft 255731 IE 731 Product Design and Development 3(3-0-6) 255732 IE 732 Queuing Theory 3(3-0-6) 255733 IE 733 Modern Production and Industrial System 3(3-0-6) 255736 IE 736 Plant Layout and Facility Design 3(3-0-6) 255738 IE 738 Concurrent Engineering 3(3-0-6) 255739 IE 739 Data - Mining Techniques for Industrial 3(3-0-6) Applications 255740 IE 740 Advanced Manufacturing Costing Techniques 3(3-0-6) 255741 IE 741 Nanotechnology, Nanomaterials 3(3-0-6) and their applications 255742 IE 742 Plasma Engineering and Technology 3(3-0-6) 255744 IE 744制造策略3(3-0-6)255745 IE 745精益制造系统3(3-0-6)255746 IE 746工业系统模拟3(3-0-0-6)255747 IE 747应用于工业3(3-0-6)25574 IE 748 IE 748 IE STOCHASTIS 255749 IE 749人工智能技术3(3-0-6)制造255750 IE 750创新管理和新产品3(3-0-6)
1 俄勒冈大学生物系和生态与进化研究所,尤金,美国;2 牛津大学韦瑟罗尔分子医学研究所,牛津,英国;3 冷泉港实验室西蒙斯定量生物学中心,冷泉港,美国;4 北卡罗来纳大学教堂山分校遗传学系,教堂山,美国;5 哥本哈根大学全球研究所伦贝克地球遗传学中心,哥本哈根,丹麦;6 加利福尼亚大学洛杉矶分校生态与进化生物学系,洛杉矶,美国;7 麦吉尔大学人类遗传学系,蒙特利尔,加拿大;8 墨尔本大学数学与统计学院墨尔本综合基因组学,墨尔本,澳大利亚;9 弗莱堡大学数学随机学系,弗莱堡,德国;10 华盛顿大学基因组科学系,西雅图,美国; 11 美国亚利桑那州立大学生物设计研究所和生命科学学院,坦佩;12 美国加利福尼亚大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院人类遗传学系,洛杉矶;13 以色列赫兹利亚赫兹利亚跨学科中心 Efi Arazi 计算机科学学院,赫兹利亚,以色列;14 美国斯坦福大学生物系,斯坦福,美国;15 美国哥伦比亚大学生态、进化与环境生物学系,纽约;16 美国康奈尔大学计算生物学系,伊萨卡,美国;17 俄罗斯联邦圣彼得堡信息技术与光学大学计算机技术实验室;18 墨西哥国立自治大学国际人类基因组研究实验室,墨西哥尤里基亚;19 美国亚利桑那大学分子与细胞生物学系,图森,美国;20 美国俄勒冈大学数学系,尤金,美国; 21 英国牛津大学李嘉诚健康信息与发现中心大数据研究所
近红外光谱 (NIRS) 是一种光学神经成像方式,可用于研究组织氧合情况。它被广泛用于测量皮质氧合和脱氧血红蛋白浓度变化 [1]。将光源和光探测器放置在头皮上,记录不同波长的光强度变化,并通过改进的比尔-朗伯定律 (MBLL) 转换为血红蛋白浓度变化 [2]。差分光程因子 (DPF) 是光在组织内传播的平均光程与光源-探测器分离距离之比,在 MBLL 中通常将其视为先验常数 [3]。我们之前的研究表明,DPF 值取决于源-探测器分离,而探测器表面积会影响 DPF 值的稳定性。DPF 值的这种变化可能进一步导致 NIRS 测量中对血红蛋白浓度的估计不准确 [3]。首批针对新生儿和成人脑血管病患者的 NIRS 临床研究发表于 20 世纪 80 年代 [4, 5]。在 20 世纪 90 年代及以后,NIRS 在检测颅内血肿方面的能力标志着 NIRS 开始在临床上应用于创伤性脑损伤 (TBI) [5-8]。随着 NIRS 广泛应用于临床研究以获取准确的脑部测量数据,DPF 值的选择需要仔细评估。已经开发出多种方法来解释和估算光在人体组织等高扩散介质中的传播和 DPF 值。蒙特卡洛 (MC) 模拟是辐射传输方程 (RTE) 的随机近似模型,在模拟一般复杂介质内的光子传播时具有出色的精度。由于其灵活性和计算速度的最新进展,MC 方法已在组织光学领域被用于解决许多研究中的正向和逆问题 [3, 9-20]。在本研究中,我们使用 MC 模拟中的数字头部模型研究了影响 DPF 值的因素、临床条件下的 DPF 值。