图2.（a）在荧光载玻片上Intralipid膜的AF信号和OCT图像，（b）Intralipid模型由在荧光载玻片上的圆柱壁及其中包含的Intralipid组成。
3. 光线光学仿真
使用来自Photon Engineering公司的商业软件包FRED，我们将实验的结果与光线光学仿真的结果进行比较。图3显示了仿真的配置和组件，包含一个蓝色的激光光源（446nm）、一个荧光载玻片、一个Intralipid膜、用于聚焦蓝光到样品上和收集重新发射的AF光子的1英寸透镜（焦距40mm）、一个远离透镜50cm的探测器，模仿实验的装置。探测器只对大于500nm的波长敏感，以此分离AF光子和后向散射的蓝光。
荧光载玻片由一个散射介质模拟，对于每个具有425nm–490nm波长范围的入射光子，通过散射介质的“平均自由程”后，散射介质会在随机方向重新发射一个550nm的光线。使用数量巨大的光线，重新发射光子的随机方向模仿由点光源产生的球面波，等价于荧光辐射。平均自由程决定了入射光渗透到载玻片内部的深度。Intralipid膜由具有各向异性（g）和散射系数（(μs）的Henyey-Greenstein体散射模型来模拟。
图3.包含一个荧光载玻片、一个Intralipid膜、一个1英寸透镜、一个激光光源和一个探测器的光线光学仿真装置。
4. 结果和讨论
图4（a）比较了10% Intralipid实验结果和光线光学的仿真结果。Intralipid模型仿真需要散射参数（g, μs）。散射系数7-19的理论计算和实验测量在许多论文中已经提出。然而，文献中报道的g和μs的值是变化的。我们使用在引用最多的文章中提出的数值来运行仿真，也就是van Staveren, et al8、Michels, et al17和Flock, et al19。在实验和仿真的情况下，所有的AF信号都归一化没有Intralipid膜的AF数值，来隔离Intralipid膜对AF信号的影响。使用由Flock, et al19给出的Intralipid散射参数，我们实验结果显示出与仿真结果几乎完美的匹配。然而，使用van Staveren, et al8和Michels, et al17提出的散射参数，比我们实验测量建议产生了更多的AF损耗。
图4.（a）AF信号随Intralipid厚度变化曲线，来自实验（蓝色圆）和对10%Intralipid使用由Flock（红色方块）、van Staveren（绿色三角）和Michels（紫色方块）提出的散射参数的光线光学仿真，（b）对于不同的Intralipid浓度，实验AF信号随Intralipid厚度变化曲线。
图4（b）是对于不同的Intralipid浓度， 实验AF信号随Intralipid厚度变化曲线。正如预期，20%的Intralipid会引起激发蓝光的剧烈散射，重新发射AF会随着Intralipid厚度的增加急剧下降，然而，在较低的Intralipid浓度处，AF信号的损耗是比较少的。知道了Intralipid浓度，图4（b）记录了Intralipid膜引起的信号衰减，这可以用于AF校正因子。因此给定一个Intralipid浓度，AF信号的校正因子可以从图4（b）中估计得到。
根据事实高浓度会导致严重的信号振幅的衰减，OCT A-scan数据可以给出Intralipid浓度，然而，对于低浓度这种衰减很低。图5（上）显示了不同浓度下的OCT A-scan。A-scan数据（蓝色圆）曲线拟合到e-at函数（绿色实线），产生衰减系数（a）随Intralipid浓度的变化曲线，如图5（下）所示。OCT数据可以测量散射颗粒（图5b）的浓度，有助于找到图4中对应的曲线。举个例子，具有2.6mm-1OCT A-line损耗的样品对应于大约5%的浓度的散射颗粒。因此，AF校正因子可以由图4（b）的红色曲线确定。所以对于观察到的AF信号，AF-OCT系统提供了足够的信息来计算校正因子，从而可以用于减少较厚散射层引起的AF假阳性。
图5.上：OCT A-line数据（圆）曲线拟合到e-at（绿色实线），下：从OCT A-line数据得出的损耗系数a随Intralipid浓度的变化曲线。
5. 结论
我们进行了一项Intralipid模型研究，使用组合的AF-OCT系统模拟了荧光介质上覆盖散射层的影响。对于不同的散射颗粒的浓度，呈现出随着散射层厚度变化的AF损耗曲线。OCT成像用于计算散射层厚度和浓度，以及估计AF信号损耗所需的参数。模型用于从散射层引起的损耗计算AF信号衰减的校正因子。因此，结合AF-OCT系统能够减少由于上皮组织增厚引起的假阳性，增强AF疾病检测的功效。
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