Validación de la linealidad en los métodos de reconstrucción de imágenes para la tomografía óptica de contraste de...

Área de la Ciencia:

• Óptica biomédica
• Imágenes neurológicas
• Espectroscopia óptica

Sus antecedentes:

• La espectroscopia óptica de contraste de manchas (SCOS) mide de manera no invasiva el flujo sanguíneo cerebral y la función cerebral.
• La tomografía óptica de contraste de manchas (SCOT) extiende el SCOS para el mapeo de la variación del flujo sanguíneo.
• Las suposiciones de linealidad en la reconstrucción de imágenes SCOT pueden no ser siempre ciertas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo avanzado para SCOT utilizando la aproximación de Rytov.
• Para comparar la aproximación de Rytov con la primera aproximación de Born y las simulaciones de Monte Carlo.
• Demostrar la utilidad de la aproximación de Rytov para la reconstrucción precisa de imágenes SCOT de la actividad cerebral humana.

Principales métodos:

• Construyó un modelo SCOT avanzado utilizando la aproximación de Rytov para resolver la ecuación de difusión de correlación.
• Se compararon los resultados de la aproximación de Rytov con la primera aproximación de Born y las simulaciones de Monte Carlo.
• Desarrolló un índice de flujo sanguíneo (BFi) y utilizó un enfoque de matriz de sensibilidad para la resolución de problemas lineales hacia adelante e inversos.

Principales resultados:

• Los resultados de la aproximación de Rytov coincidieron estrechamente con las simulaciones de Monte Carlo.
• La aproximación de First Born mostró una desviación significativa para las variaciones del flujo sanguíneo superior al 30%.
• Se ha demostrado con éxito la reconstrucción de imágenes experimentales de activaciones cerebrales humanas utilizando SCOS de alta densidad.

Conclusiones:

• La aproximación de Rytov se recomienda sobre la primera aproximación de Born para SCOT cuando las variaciones del flujo sanguíneo superan el 30%.
• El BFi desarrollado está linealmente relacionado con las variaciones locales del flujo sanguíneo cerebral, lo que permite métodos de reconstrucción lineal.
• El modelo avanzado validado basado en Rytov guía el diseño del sistema SCOT y el análisis de datos para mejorar la neuroimagen.