Análise da distribuição de luz em tecidos biológicos para fotobiomodulação via Monte Carlo em Python

Abstract

Este trabalho apresenta uma análise computacional da distribuição de luz em tecidos biológicos para fins de fotobiomodulação, utilizando simulações de Monte Carlo implementadas em Python. A fotobiomodulação é uma técnica terapêutica que utiliza radiação eletromagnética de baixa potência para estimular processos biológicos benéficos. A compreensão precisa de como a luz se propaga através dos tecidos é fundamental para otimizar protocolos de tratamento. Utilizando a metodologia de Monte Carlo, foram simulados 54 cenários distintos, variando parâmetros ópticos como coeficiente de absorção, coeficiente de espalhamento e fator de anisotropia em diferentes tipos de tecidos biológicos (pele, tecido subcutâneo e músculo). Os resultados demonstram como a profundidade de penetração, a distribuição espacial de energia e a taxa de absorção variam em função dos parâmetros ópticos e das características dos tecidos. Estes dados permitem a otimização de protocolos clínicos e contribuem para o desenvolvimento de equipamentos de fotobiomodulação mais eficientes. A implementação em Python oferece uma solução acessível, reprodutível e facilmente adaptável para futuros estudos nesta área. Os resultados indicam a viabilidade da abordagem proposta e sua potencial aplicação em sistemas médicos de fotobiomodulação.

This work presents a computational analysis of light distribution in biological tissues for photobiomodulation purposes using Monte Carlo simulations implemented in Python. Photobiomodulation is a therapeutic technique that uses low-power electromagnetic radiation to stimulate beneficial biological processes. A precise understanding of how light propagates through tissues is fundamental for optimizing treatment protocols. Using the Monte Carlo methodology, 54 distinct scenarios were simulated, varying optical parameters such as absorption coefficient, scattering coefficient, and anisotropy factor in different types of biological tissues (skin, subcutaneous tissue and muscle). The results demonstrate how penetration depth, spatial energy distribution, and absorption rate vary as a function of optical parameters and tissue characteristics. These data enable the optimization of clinical protocols and contribute to the development of more efficient photobiomodulation equipment. Implementation in Python offers an accessible, reproducible, and easily adaptable solution for future studies in this field. The results indicate the feasibility of the proposed approach and its potential application in photobiomodulation medical systems.