Análisis multimodal mediante imagen hiperespectral (HSI) y tomografía de coherencia óptica (OCT) del cáncer de cabeza y cuello en ratones para delineación de tumores

Abstract

RESUMEN: En este trabajo se estudiaron las propiedades ópticas de modelos de ratón de cáncer de cabeza y cuello (HNC, Head and Neck Cancer) para delinear de forma no invasiva sus márgenes tumorales. Aplicando técnicas de procesado sobre imágenes hiperespectrales (HSI, HyperSpectral Imaging) se generaron mapas del tejido y se identificaron las regiones patológicas en función de su respuesta espectral. Se contrastaron los resultados obtenidos con la técnica de análisis de componentes principales (PCA, Principal Component Analysis) y con técnicas colorimétricas de segmentación. El análisis colorimétrico se realizó sobre las reconstrucciones rojo-verde-azul (RGB, Red-Green- Blue) de las muestras, obtenidas a partir de las medidas hiperespectrales. También se midieron y procesaron las muestras mediante la técnica de tomografía de coherencia óptica (OCT, Optical Coherence Tomography). Se obtuvieron mapas del coeficiente de atenuación a partir de la información estructural de la muestra, ajustando los modelos de propagación de la luz en el tejido de Beer-Lambert y Beer- Lambert Modificado. Con ello, separamos las medidas, entre tejido tumoral y tejido sano, en función de las propiedades ópticas. Finalmente, se propuso un método de análisis multimodal combinando ambas tecnologías de imagen, donde las propiedades ópticas extraídas mediante OCT sirven para guiar el análisis de la técnica HSI.

ABSTRACT: In this work, we studied the optical properties of mouse models of Head and Neck Cancer (HNC) to non-invasively outline its tumoral margins. By applying processing techniques over Hyperspectral Images (HSI), we generated tissue maps and we identified the pathological regions by the spectral response. We compare the results obtained by Principal Component Analysis (PCA) with segmentations techniques bases on colorimetry. We performed the colorimetric analysis over the red-green-blue (RGB) reconstructions, derived from hyperspectral data. We also measured and processed our samples through Optical Coherence Tomography. We obtained the attenuation coefficients maps from the structural features in the samples, by fitting OCT data to light tissue propagation models, such as Beer-Lambert and Modified Beer-Lamber models. After that we classified the data in healthy and pathological tissues by checking their optical properties. Finally, we proposed a multimodal analysis method by combining both imaging technologies, where the optical properties obtained with OCT were used to guide the HSI posterior analysis.