Estudio numérico y experimental para evaluar el rendimiento de algoritmos de reconstrucción de imagen empleados en tomografía fotoacústica

Abstract

[ES] La tomografía fotoacústica (PAT) es una modalidad emergente de imagen biomédica de alta resolución con gran potencial clínico que combina el uso de técnicas ópticas y acústicas para la formación de imágenes de tejido biológico. La técnica consiste en iluminar un tejido mediante un haz láser causando un calentamiento local del tejido. Debido al efecto fotoacústico, en el que la energía óptica es absorbida y convertida en energía acústica por expansión termoelástica del tejido, la rarefacción del tejido produce una señal ultrasónica pulsada que puede ser medida y convertida en imágenes mediante el uso de algoritmos de reconstrucción. Este trabajo consiste en un estudio numérico y experimental que analiza y compara diversas técnicas de reconstrucción. Se han implementado los algoritmos Delay-and-Sum (DAS), DAS Coherence Factor (DAS-CF), Delay-Multiply-and-Sum (DMAS), DMAS CF, Minimum Variance Based DMAS (MV-DMAS) y MV-DMAS CF, comparándolos de forma cualitativa mediante las imágenes reconstruidas y de forma cuantitativa empleando los perfiles lateral y axial de las fuentes reconstruidas, el Full Width at Half Maximum (FWHM) y el Signal to Noise Ratio (SNR). Tras la evaluación, se concluye que los algoritmos no adaptativos (DAS y DMAS) permiten obtener una imagen general del escenario reconstruido en tiempo real, especialmente útil para aplicaciones en las que se desee cuantificar la concentración de un absorbente en concreto o visualizar objetos de gran tamaño; sin embargo, los algoritmos adaptativos (MV y MV-DMAS) proporcionan imágenes de gran resolución y contraste, por tanto, son idóneos cuando se busca ver objetos pequeños y cercanos e identificarlos como dos entidades diferentes. Finalmente, se concluye que el CF mejora en todos los casos las propiedades de las imágenes reconstruidas.

[EN] Photoacoustic tomography (PAT) is an emerging high-resolution biomedical imaging modality with great clinical potential that combines the use of optical and acoustic techniques for imaging biological tissue. The technique consists of illuminating a tissue with a laser beam causing a local heating of the tissue. Due to the photoacoustic effect, in which the optical energy is absorbed and converted into acoustic energy by thermoelastic expansion of the tissue, the rarefaction of the tissue produces a pulsed ultrasonic signal that can be measured and converted into images using reconstruction algorithms. This work consists of a numerical and experimental study that analyzes and compares several reconstruction techniques. The Delay-and-Sum (DAS), DAS Coherence Factor (DAS-CF), Delay- Multiply-and-Sum (DMAS), DMAS CF, Minimum Variance Based DMAS (MV-DMAS) and MV-DMAS CF algorithms have been implemented and compared qualitatively using the reconstructed images and quantitatively using the lateral and axial profiles of the reconstructed sources, the Full Width at Half Maximum (FWHM) and the Signal to Noise Ratio (SNR). After the evaluation, it is concluded that the non-adaptive algorithms (DAS and DMAS) allow obtaining a general image of the reconstructed scene in real time, especially useful for applications in which it is desired to quantify the concentration of a specific absorbent or to visualize large objects; however, the adaptive algorithms (MV and MV-DMAS) provide high resolution and contrast images, therefore, they are ideal when looking to beamform small and close objects and identify them as two different entities. Finally, it is concluded that the CF improves the properties of the reconstructed images in all cases.