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摘要
介入诊疗的工作人员通常暴露在X射线辐射场中，而且操作时间长，因此，研究介入诊疗的旁散射分布和强度计算对其射线屏蔽和工作人员主动防护有重要意义。然而旁散射并非X射线射野的原发射线，模拟效率较低，所以提高模拟效率对旁散射相关研究具有重要作用。该文从抽样原理层面提出一种基于任务驱动的旁散射GPU智能模拟技术。首先，推导出旁散射光子路径输运方程，应用Metropolis-Hasting(M-H)抽样方法进行光子路径的自动重要性抽样，从而实现光子散射阶数和类型可控的任务驱动型GPU智能模拟方法。在模拟实验中，相同时间内，该方法的信噪比（SNR）相对于常规方法提升了4.5 dB，同时均方根误差相比下降了25.32。在机器数据实验中，该方法均方根误差比常规方法平均降低了5.20，旁散射模拟的时间从250 min缩短到5 min。该方法完成了基于任务驱动的光子输运抽样，可快速准确实现DSA旁散射的计算机GPU模拟计算。
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单位生物医学工程学院; 广东医科大学
