NIRFAST：交互式光学成像模型与图像重建工具

"NIRFAST-Intro.pdf" NIRFAST（Near-Infrared Fast Simulation and Tomographic Reconstruction）是一个交互式图形用户界面（GUI）驱动的工具箱，专门用于光学成像中的建模和图像重建。该软件主要应用于扩散光学层析成像技术，这是一种非侵入性的光学成像方法，特别适用于生物组织的深层成像，如乳腺成像系统。 项目始于2001年8月，最初是在Fortran语言下开发的3D有限元模型和成像算法。选择Fortran的原因包括平台独立性、成熟的优化工具以及易于编写和阅读的代码结构。此外，开源特性使得多用户协同开发成为可能，进一步推动了项目的进展。 NIRFAST关注的是光在生物组织中的传播问题，尤其是在散射占主导的浑浊介质中。在这种情况下，光传播被模拟为扩散过程，遵循扩散方程。扩散方程可以表示为： ∇ ⋅ (κ∇Φ) - ω(∂Φ/∂t) = μaΦ + q 其中，κ是扩散系数（等于吸收系数μa与散射系数μs'的平均值的1/3），Φ是光子密度，μa是吸收系数，t是时间，q是光源分布，ω是频率变化。边界条件通常设定为归一化条件，确保光子流在边界上的连续性。 扩散方程的求解对于NIRFAST的图像重建至关重要，它允许从表面测量数据反演组织内部的光学性质，如吸收和散射系数。这种反演过程对于理解组织的生理状态和病理变化具有重要意义，例如，可以帮助检测肿瘤或监测血氧饱和度等生物标志物。 NIRFAST不仅提供了基本的数值模拟功能，还包括了图像重建算法，这些算法能够将采集到的数据转化为高分辨率的三维光学特性图像。通过这些图像，研究人员和医生可以对活体组织进行无创、无痛的检查，极大地扩展了医学诊断和研究的可能性。 NIRFAST是一个强大的工具，它结合了物理建模、数值计算和图像处理技术，为光学成像领域提供了一套全面的解决方案，特别是在生物医学应用中。其用户友好的GUI界面使得非专业编程人员也能方便地使用，从而促进了扩散光学层析成像技术在研究和临床实践中的广泛应用。