Localización en 3D de inclusiones absorbentes en medios difusivos por medio de imágenes en reflectancia de campo completo

N. CARBONE; H. GARCÍA; M. V. WAKS SERRA; H. O. DI ROCCO; D. I. IRIARTE; J. A. POMARICO; H. F. RANEA SANDOVAL

Villa Carlos PAz

Congreso; 97º Reunión AFA; 2012

La obtención de imágenes en el rango óptico a través de medios fuertemente difusivos, como pueden ser los tejidos biológicos, es un tópico de intensa actividad de investigación a nivel mundial, en especial por sus aplicaciones en óptica biomédica. En este campo, actualmente se encuentran en estudio y desarrollo diversos sistemas ópticos con el objetivo de poder mostrar, a tiempo real, el funcionamiento de órganos y/o poder detectar masas tumorales en tejido mamario. Como es sabido, se pretende complementar a las técnicas establecidas con estas nuevas, utilizando radiación no ionizante y permitiendo repetir los controles periódicos en lapsos de tiempo menores. Desde un punto de vista teórico, una descripción adecuada de la propagación de la luz en medios difusivos, también llamados turbios, se logra por medio de la Aproximación Difusiva (DA). Experimentalmente es posible usar geometrías de transmisión o reflexión difusa, ya que la luz que ingresa a un medio turbio puede, luego de múltiples procesos de scattering, emerger por la misma cara desde la cual está siendo iluminado. En cuanto a las fuentes de luz, éstas pueden ser de Onda Continua (CW), Pulsadas (o resueltas en tiempo) o Moduladas en Frecuencia. Cada una de las configuraciones presenta sus propias ventajas y desventajas de acuerdo a la aplicación deseada. En este trabajo investigamos la imágenes CW vistas por una cámara de CCD, formadas por medio de la luz reflejada en forma difusa, cuando distintas inhomogeneidades (simulando tumores) se ubican a diferentes profundidades en un medio turbio de propiedades ópticas similares a los tejidos biológicos. Esta configuración es de particular interés para la detección y caracterización óptica de cambios en el flujo sanguíneo en órganos así como para la detección y caracterización de inclusiones (tumores) en aquellos casos para los cuales la geometría de transmisión no es adecuada; éste es el caso, por ejemplo del cáncer de mamas masculino, el cual si bien es mucho menos frecuente que en las mujeres, tiene un índice de mortalidad mayor. Mostraremos que es posible la detección si las imágenes se normalizan con otra correspondiente al mismo medio sin inclusión. También se da un método para la ubicación en 3D de las inclusiones y se establecen límites de detección en función del tamaño, profundidad y absorción de la inclusión relativa al medio. Se presentan simulaciones de Monte Carlo implementadas en GPU como método de validación y se dan algunos ejemplos de experimentos.