Estudio de viabilidad de imágenes hiperespectrales de fluorescencia para el diagnóstico del cáncer de ovario

Abstract

Este trabajo de investigación se centra en la combinación de la técnica de imagen hiperespectral (HSI) y fluorescencia para el diagnóstico y tratamiento del cáncer de ovario. La investigación abordará la caracterización de la fluorescencia de diferentes marcadores mediante un sistema de imagen hiperespectral (HSI) en el rango VisNIR (400-1000 nm). Se realizarán trabajos preliminares para analizar las necesidades y la viabilidad técnica del sistema de imagen y predecir las posibilidades y limitaciones del uso de la fluorescencia en el diagnóstico de este tipo de cáncer. Para lograrlo, se establecen los siguientes objetivos específicos: desarrollar fantomas biológicos (phantoms), analizar la capacidad del sistema HSI para obtener información detallada, desarrollar métodos de caracterización y calibración para medir y cuantificar la fluorescencia y prospectar su posible uso durante los procedimientos quirúrgicos determinando la cantidad óptima de fluorescencia necesaria para intervenciones exitosas. Además, el sistema hiperespectral utilizado, permite capturar información espectral detallada en rangos visibles, infrarrojo cercano (400-1000 nm) e infrarrojo de onda corta (1000-1700 nm). Las medidas realizadas con este sistema incluyeron tanto muestras líquidas de DiR como de phantoms. En cuanto a los resultados obtenidos de estas medidas, fueron analizados utilizando el lenguaje de programación Python, proporcionando datos sobre las propiedades espectrales y la fluorescencia del DiR bajo diferentes condiciones. Este estudio aporta una comprensión profunda de las propiedades espectrales del fluoróforo DiR y demuestra el potencial de la tecnología HSI combinada con fluorescencia para mejorar significativamente el diagnóstico y tratamiento del cáncer de ovario. Las técnicas desarrolladas y los hallazgos obtenidos en este trabajo abren nuevas perspectivas para la aplicación de tecnologías avanzadas en el ámbito de la cirugía guiada por fluorescencia, ofreciendo una herramienta valiosa para la medicina personalizada y la mejora de los resultados clínicos en pacientes con cáncer de ovario

This research work focuses on the combination of hyperspectral imaging (HSI) and fluorescence techniques for the diagnosis and treatment of ovarian cancer. The study will address the characterization of the fluorescence of different markers using a hyperspectral imaging system (HSI) in the VisNIR range (400-1000 nm). Preliminary work will be conducted to analyze the needs and technical feasibility of the imaging system and predict the possibilities and limitations of using fluorescence in the diagnosis of ovarian cancer. To achieve this, the following specific objectives are established: develop biological phantoms, analyze the capability of the HSI system to obtain detailed information, develop characterization and calibration methods to measure and quantify fluorescence, and explore its potential use during surgical procedures by determining the optimal amount of fluorescence needed for successful interventions. Additionally, the hyperspectral system used allows capturing detailed spectral information in visible, near-infrared (400-1000 nm), and short-wave infrared (1000-1700 nm) ranges. Measurements performed with this system included both liquid DiR samples and phantoms. The results obtained from these measurements were analyzed using the Python programming language, providing data on the spectral properties and fluorescence of DiR under different conditions. This study provides a deep understanding of the spectral properties of the fluorophore DiR and demonstrates the potential of HSI technology combined with fluorescence to significantly improve the diagnosis and treatment of ovarian cancer. The techniques developed and the findings obtained in this work open new perspectives for the application of advanced technologies in the field of fluorescence-guided surgery, offering a valuable tool for personalized medicine and the improvement of clinical outcomes in patients with ovarian cancer.