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随着近年来深度学习在DOT/fNIRS重建中的应用，研究者往往需要大规模地生成仿真数据，高性能的仿真和处理软件则显得尤为重要。来自澳门大学的曹家铭教授介绍了一款针对DOT的高性能光子仿真Python包NIRFASTerF，支持Linux, Windows和macOS等主流操作系统以及GPU加速，提升fNIRS/DOT的数据处理效率。
Cao, J., Montero-Hernandez, S., Mesquita, R. C., Eggebrecht, A. T., & Dehghani, H. (2025). NIRFASTerFF: an accessible, cross-platform Python package for fast photon modeling. Journal of biomedical optics, 30(11), 115001. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.11.115001
团队介绍：
曹家铭现就职于澳门大学协同创新研究院下的认知与脑科学中心，担任助理教授一职。他于2022年在美国卡耐基梅隆大学取得生物医学工程博士学位，2023-2025年在英国伯明翰大学担任博士后研究院工作。研究方向涉及功能性近红外谱（fNIRS)，扩散光层析成像（DOT)，以及脑电（EEG)等非侵入式脑成像方法，主要研究其中的数学建模，高精度重建算法，多模态信息融合等问题，并已在NeuroImage，IEEE TBME等国际知名刊物上发表论文多篇。
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