[发明专利]一种基于任务驱动的蒙特卡洛散射光子模拟方法

权利要求书

1.一种基于任务驱动的蒙特卡洛散射光子模拟方法，其特征在于：具体步骤如下：

第一步：对光子散射参数进行预设和初始化，生成一条原始光子路径；

第二步：采用均匀抽样算法和随机游走抽样算法对散射点进行位置抽样，产生一条模拟光子路径；

第三步：比对原始光子路径和模拟光子路径的概率；

第四步：应用路径抽样算法对模拟光子路径进行自动抽样；

第五步：将模拟光子能量沉积到对应的探测器中，并判断沉积的光子路径数量是否满足预设的光子路径数量，若是，则结束操作，否则返回第二步。

2.根据权利要求1所述的一种基于任务驱动的蒙特卡洛散射光子模拟方法，其特征在于：光子散射的参数包括光子散射能量、类型、阶数、路径概率和光子路径数量，且光子散射路径的总概率为所有片段中每一个片段概率的乘积。

3.根据权利要求2所述的一种基于任务驱动的蒙特卡洛散射光子模拟方法，其特征在于：第三步光子路径概率的算法具体如下：

设光子从源点至dA探测器像素中，历经A₁、…、A_i、…、A_N的N个散射点的散射作用，经过N+1个片段，每一个片段记为l_k(k＝1,2,…,N+1)，对应片段的长度为s_k，散射点A_i对应瑞利散射和康普顿散射中的任意一种散射类型T_j(j＝1或2)，T₁为瑞利散射，T₂为康普顿散射，散射点A_i在x_i位置发生康普顿散射或瑞利散射的线性衰减系数为散射点A_i在x_i位置发生康普顿散射和瑞利散射的总线性衰减系数为μ(x_i)；

当k＝1时，光子经过初始片段l₁的概率函数P₁的求解方法如下：

其中，s₁为片段l₁的长度，光子分布的方向概率函数F(x)，根据郎伯比尔定律，光子到达x₁点的概率函数为光子在x₁点发生T_j类型的散射作用的概率函数为累乘三种概率函数即为初始片段l₁的概率函数，如式(1)所示；

当1＜k≤N时，光子经过中间片段l₂～l_N中的任意一个片段的概率函数如下：

其中，为A_i、A_i+1两点所成直线方向的散射微分截面系数，且T_m∈T_j，光子从散射点A_i运动到A_i+1且发生T_j类型相互作用的概率为

当k＝N+1时，光子经过结尾片段l_N+1的概率函数P_N+1的求解方法如下：

其中，α为l_N+1片段的输运方向和探测器的法线方向夹角，光子在A_N点发生散射偏转到dA探测器元的微分散射截面系数为探测器像素dA单位元对应A_N点的立体角为光子从A_N到达探测器dA位置的概率为

光子完整路径的总概率函数如下所示：