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机器学习重建双层介质光学特性
论文针对从时域反射测量重建分层生物介质吸收与散射系数的逆问题，提出机器学习框架替代传统扩散方程求解器。作者用精确蒙特卡洛模拟在多个源-探测器距离生成前向 DTOF 合成数据集训练流水线，与最先进模型方法对比，在显著加速的同时精度更高，且无需关于层数的先验信息即可估计参数空间维度。
arXiv cs.LG45 天前
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论文针对从时域反射测量重建分层生物介质吸收与散射系数的逆问题，提出机器学习框架替代传统扩散方程求解器。作者用精确蒙特卡洛模拟在多个源-探测器距离生成前向 DTOF 合成数据集训练流水线，与最先进模型方法对比，在显著加速的同时精度更高，且无需关于层数的先验信息即可估计参数空间维度。