Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/15934
Título: Time-resolved optical tomography of functional activation in the adult brain using a supercontinuum laser source
Autor: Roque, Tania
Orientador: Coelho, João Pinto
Hebden, Jeremy
Palavras-chave: Imagiologia óptica
Imagiologia funcional
Infravermelho próximo
Optimização
Comprimento de onda
Córtex motor
Oxihemoglobina
Deoxihemoglobina
MONSTIR
Laser supercontínuo
Teses de mestrado - 2013
Data de Defesa: 2013
Resumo: Esta dissertação descreve o projeto de investigação realizado no Department of Medical Physics and Bioengineering da University College of London, cujo tema é a tomografia ótica da ativação funcional no cérebro adulto utilizando um laser supercontínuo. A imagiologia ótica é uma técnica que consiste em irradiar um volume de interesse com uma fonte luminosa, analisar as propriedades da luz que atravessou esse mesmo volume e reconstruir imagens com base nessa informação. Esta técnica já provou ser útil em diversos campos da ciência e da engenharia, e o seu potencial na área da saúde tem vindo a ser cada vez mais estudado. Atualmente, e no âmbito da Engenharia Biomédica, as suas principais aplicações são a imagiologia funcional do cérebro adulto e do cérebro do recém-nascido, a mamografia ótica, o estudo de tecido muscular e ósseo, e a imagiologia molecular. Independentemente do tecido em estudo, é a interação da luz com a matéria que permite a aquisição de informação biológica, nomeadamente a dispersão e a absorção. A luz é uma forma de radiação eletromagnética e pode ser caracterizada de diversas formas. Uma característica do seu movimento ondulatório é o comprimento de onda, que consiste na distância linear em nanómetros (nm) entre duas cristas da onda luminosa e é uma medida do conteúdo energético da luz. Ao deslocar-se num meio, uma fração ou a totalidade da luz pode ser absorvida pela matéria envolvente. Quando este fenómeno – a absorção – ocorre, há uma transferência de energia da onda luminosa para a matéria envolvente. Contudo, nem toda a matéria absorve a luz na mesma medida, e é exatamente por isso que a imagiologia ótica é possível. De facto, se dois tecidos diferentes interagirem com a luz de igual forma, não é possível distingui-los numa imagem resultante de imagiologia ótica. Assim, diferentes moléculas apresentam diferentes espectros de absorção de luz. Se uma onda luminosa com um comprimento de onda específico atravessar dois volumes, cada um contendo uma substância com espectro de absorção diferente, a quantidade de energia transferida para cada um desses volumes será diferente. Se, por exemplo, repetirmos a mesma experiência com outro comprimento de onda maior ou com uma maior concentração das substâncias no volume estudado, a absorção luminosa já não será a mesma. A imagiologia ótica baseia-se nesta e noutras alterações da onda luminosa, tal como a fase e a amplitude da onda, para criar imagens. Para tal, é necessário que o sistema de imagiologia possua uma fonte luminosa e detetores de luz. Dependendo das configurações destes dois componentes, é possível categorizar os diversos sistemas de imagiologia ótica. No caso particular do aparelho utilizado para este projecto, trata-se de um sistema designado pelo acrónimo MONSTIR, do inglês Multi-channel Opto-electronic Near-infrared System for Time-resolved Image Re-construction. O seu funcionamento passa por um laser supercontínuo que permite escolher até 4 diferentes comprimento de onda no infravermelho próximo para serem utilizados numa mesma experiência. A luz gerada pelo laser percorre as várias fibras até penetrar nos tecidos. Aí a luz interage com a matéria, sendo que a luz que não foi absorvida acaba por sair e por ser captada pelas fibras óticas. Esse sinal luminoso, que contém a informação biológica que procuramos obter, é encaminhado para um conjunto de atenuadores, detetores e contadores de fotões. Depois ser assim convertido para um formato digital, este sinal é analisado por softwares especializados que extraem a informação necessária para reconstruir imagens. A reconstrução de imagens utilizou um método linear e uma malha tridimensional do volume estudado – o cérebro. Este aparelho foi desenvolvido no Biomedical Optical Research Laboratory da UCL com o propósito de ser utilizado em ambiente clínico para monitorizar a ocorrência de convulsões em bebés nascidos prematuramente e avaliar a sua resposta aos tratamentos. As convulsões estão relacionadas com um estado de hipoxia cerebral, isto é, com concentrações de oxigénio no cérebro muito baixas. Podem-se distinguir duas moléculas relevantes neste contexto: a oxihemoglobina, que transporta o oxigénio, e a deoxihemoglobina, que já forneceu o oxigénio aos neurónios. As concentrações destas duas moléculas são alteradas quando um bebé está em hipoxia cerebral, e esta é a alteração fisiológica que o MONSTIR consegue medir. Esta medição é possível porque a oxihemoglobina e a deoxihemoglobina têm espectros de absorção diferentes. Por exemplo, se iluminarmos o crânio de um bebé com um comprimento de onda que sabemos ser altamente absorvido pela oxihemoglobina e se os detetores do MONSTIR detetarem uma elevada fração dessa luz, é sinal que a luz atravessou os tecidos sem encontrar uma concentração elevada de oxihemoglobina - podemos estar a diagnosticar um caso de hipoxia cerebral. No entanto, para poder realizar o seu propósito, o MONSTIR precisa de completar uma fase de caracterização e afinação de modo a garantir que a sua utilização em ambiente clínico é totalmente segura e que os dados recolhidos são fiáveis. Uma das questões que se levanta quanto aos seus parâmetros de funcionamento ótimos é sobre os comprimentos de onda a selecionar. Tal como foi referido acima, o MONSTIR dá-nos a liberdade de escolher até 4 comprimentos de onda. Quais são os 4 comprimentos de onda que garantem as melhores imagens do cérebro? Esta questão é extremamente importante para a qualidade dos resultados, mas não é óbvia. Uma revisão da literatura sobre a investigação com imagiologia ótica revela que a escolha dos comprimentos de onda muitas vezes não é justificada com um argumento científico. A otimização dos comprimentos de onda utilizados é portanto um tópico que pode ter um impacto significativo nas futuras investigações neste campo. Como tal, decidiu-se testar qual a melhor combinação de 4 comprimentos de onda para a aquisição de imagens do cérebro. Foi realizada uma experiência num sujeito adulto, saudável, que realizou uma tarefa motora simples. Para manter as fibras óticas junto ao couro cabeludo do sujeito, foilhe colocada uma touca normalmente utilizada para encefalografias. Nove fibras ópticas foram dispostas sobre o córtex motor esquerdo do sujeito. Para fixar as fibras óticas à touca foi necessário fabricar nove conectores à medida. Desenharam-se os conectores em CAD e recorreu-se a uma impressora 3D para os fabricar. O estímulo motor realizado pelo sujeito consistiu em tocar sequencialmente e repetidamente com cada dedo da mão direita no polegar da mesma mão. No total, a aquisição de dados durou cerca de 25 minutos, durante os quais houve períodos regulares de repouso para que o sujeito não criasse habituação à tarefa motora e para permitir a aquisição de um sinal de referência (sem qualquer estímulo). O objetivo desta experiência era comparar a qualidade do sinal resultante da ativação do córtex motor dependendo da nossa escolha de 4 comprimentos de onda. Foram testados 12 comprimentos de onda diferentes que, ao serem combinados em conjuntos de 4, resultaram em 495 diferentes combinações de 4 comprimentos de onda. Estas combinações foram analisadas com 3 métodos diferentes. O método A tem recurso a um algoritmo baseado na lei de Beer-Lambert modificada e adaptada à imagiologia ótica. O output deste algoritmo é a variação na concentração dos dois cromóforos estudados, oxihemoglobina e deoxihemoglobina. As 495 combinações de 4 comprimentos de onda são testadas neste algoritmo, e aquilo que procuramos são aquelas que produzam um maior sinal, ou seja, uma maior variação na concentração de oxihemoglobina e deoxihemoglobina. Espera-se que a obtenção de um maior sinal irá levar a melhores imagens. O método B também utiliza o algoritmo baseado na lei de Beer-Lambert modificada, mas desta vez o seu output é comparado com um modelo teórico que prevê os valores de concentração de oxihemoglobina e deoxihemoglobina. Antes de tudo, este modelo teórico é criado para se adaptar o melhor possível aos nossos dados experimentais, e depois é comparado aos 495 possíveis outputs do algoritmo. A melhor combinação é a responsável pela geração do output mais próximo do modelo teórico. O método C consiste primeiro na reconstrução de 495 imagens, cada uma delas resultante de uma combinação diferente de 4 comprimentos de onda. É também reconstruída uma imagem ideal que contém informação dos 12 comprimentos de onda. Esta é considerada a melhor imagem possível e procuramos a imagem de 4 comprimentos de onda que lhe seja mais semelhante. Esta medida de semelhança é feita com recurso à raíz do erro quadrático médio. Para cada um destes métodos é feita uma classificação de #1 a #495 das combinações de comprimentos de onda. As melhores e as piores 5 combinações de cada método foram então analisadas em maior profundidade. Conclui-se que o método mais adequado para a classificação das combinações de comprimentos de onda é o método C, visto que em última análise aquilo que pretendemos são as melhores imagens possíveis. A melhor combinação de comprimentos de onda com este método foi 690, 790, 810 e 840 nm. Verificou-se também que os comprimentos de onda utilizados na literatura são na sua grande maioria comprimentos que se encontravam bastante baixos na classificação que fizemos. No futuro, é importante aperfeiçoar o método C, repetir esta experiência com outros sujeitos e estudar outros cromóforos. A dissertação está dividida em 4 capítulos. O primeiro consiste numa introdução que explora as propriedades óticas dos tecidos biológicos, a engenharia por detrás da imagiologia ótica e o state-of-the-art das escolhas dos comprimentos de onda na imagiologia ótica. O segundo capítulo descreve os procedimentos para a aquisição de dados, portanto a vertente mais prática deste projecto. O terceiro capítulo apresenta os dados obtidos ao mesmo tempo que explora a metodologia da análise de dados. No quarto capítulo é feita a discussão dos dados, são apresentadas as limitações deste projeto, e as conclusões.
Diffuse optical imaging (DOI) is finding widespread application in the study of human brain activation. However, the process of wavelength selection is unclear and may lead to choices that negatively affect the accuracy and reliability of the data. This thesis describes a method to empirically determine the combination of four nearinfrared (NIR) wavelengths that yields the best images of functional activity in the brain. An experiment was designed to quantify changes of chromophores oxyhaemoglobin and deoxyhaemoglobin in the motor cortex of a healthy adult subject using UCL’s second generation optical imaging device, MONSTIR. This devices allows us to use four wavelengths simultaneously. A set of twelve was tested and recombined into 495 combinations of four wavelengths. This data was analysed with three methods that ranked the four-wavelength combinations according to different conditions. Method A looked for the largest change resulting from a modified Beer-Lambert law algorithm. Method B favoured the combinations whose output of the same algorithm was closest to a theoretical model. Method C compared the 495 four-wavelength images to a twelve-wavelength image (a gold-standard) and ranked the wavelength combinations by looking for the minimum root-mean-square error between each pair of images. We concluded that the most adequate method is method C because it provides with the best images. The best set of wavelengths obtained was 690, 790, 810 and 840 nm. These results are specific to the imaging device used, however our general method can be applied to other optical imaging systems.
Descrição: Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
URI: http://hdl.handle.net/10451/15934
Designação: Mestrado Integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica
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