Evaluación del rendimiento de algoritmos de reconstrucción de imágenes para tomografía fotoacústica

Abstract

[ES] La tomografía fotoacústica (PAT) es una modalidad emergente de imagen biomédica con gran potencial clínico que combina el uso de técnicas ópticas y acústicas para la formación de imágenes de alta resolución de los tejidos biológicos. La técnica consiste en iluminar un tejido mediante un haz láser pulsado 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 con un transductor phased array y convertida en imágenes mediante el uso de algoritmos de reconstrucción. Para reconstruir las imágenes se utilizan algoritmos de conformación como el conformador de retardo y suma, que es computacionalmente eficiente y sencillo de implementar, aunque ofrece baja resolución y contraste de imagen. Para superar estas limitaciones, han surgido mejoras buscando obtener una mejor calidad de imagen. Estas mejoras se basan en combinar las señales de los diferentes elementos, enventanar la señal, o incluso calcular la apodización óptima para cada píxel en función de las señales recibidas por los elementos ultrasónicos. Este trabajo es un estudio numérico y experimental que utiliza la resolución lateral y axial y la relación señal-ruido para evaluar el rendimiento de los principales algoritmos de reconstrucción utilizados en PAT. Los resultados muestran cómo los algoritmos adaptativos permiten mejorar la resolución axial y lateral respecto del conformador de retardo y suma, pero en determinadas situaciones el tamaño de los objetos en la imagen no se corresponde con el tamaño real de los mismos, lo que puede limitar su empleo en la cuantificación del tamaño de estructuras biológicas mediante imagen por tomografía fotoacústica.

[EN] Photoacoustic tomography (PAT) is an emerging biomedical imaging modality with great clinical potential that combines the use of optical and acoustic techniques for high-resolution imaging of biological tissues. The technique consists in illuminating a tissue using a pulsed laser beam causing local heating of the tissue. Due to the photoacoustic effect, in which 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 with a phased array transducer and converted into images using reconstruction algorithms. To reconstruct the images, beamforming algorithms such as the delay and sum beamformer are used, which is computationally efficient and simple to implement, although it offers low image resolution and contrast. To overcome these limitations, improvements have been made to obtain better image quality. These improvements are based on combining the signals from the different elements, windowing the signal, or even calculating the optimal apodization for each pixel based on the signals received by the ultrasonic elements. This work is a numerical and experimental study that uses lateral and axial resolution and signal-to-noise ratio to evaluate the performance of the main reconstruction algorithms used in PAT. The results show how the adaptive algorithms allow to improve the axial and lateral resolution with respect to the delay and sum beamformer, but in certain situations the size of the objects in the image does not correspond to their real size, which can limit their effectiveness in the quantification of the size of biological structures.