Instrumentación y métodos para la adquisición y procesamiento de datos polarimétricos combinados con Inteligencia Artificial para aplicaciones biomédicas y botánicas

Este proyecto desarrolla técnicas ópticas avanzadas basadas en la polarización para crear soluciones innovadoras en medicina, enfocándose en la detección temprana de patologías específicas. Es una continuación de nuestro proyecto anterior, donde demostramos que las técnicas polarimétricas son efectivas para estudiar muestras biológicas, mejorando la visibilidad de estructuras físicas y proporcionando datos valiosos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Nuestros resultados han propiciado colaboraciones con equipos médicos, como el grupo del Dr. J. Ibeas en el I3PT del Hospital Universitario Parc Taulí, que permitirá estudiar muestras humanas. En el proyecto actual exploraremos el potencial de las métricas de despolarización, particularmente basadas en la despolarización anisotrópica, un concepto que hemos introducido en investigaciones anteriores. Se buscarán métodos para procesar imágenes de Mueller incompletas, optimizando el rendimiento de las cámaras polarimétricas de gran impacto en diversas aplicaciones de imagen. Desarrollaremos modelos estadísticos para describir las interacciones luz-materia, permitiendo la inferencia no invasiva y en tiempo real de propiedades microscópicas a partir de mediciones macroscópicas. Este enfoque tiene gran potencial para comprender los cambios físicos en tejidos causados por ciertas patologías. También nos centraremos en desarrollar polarímetros de imagen más precisos y a tiempo real, explorando rangos de iluminación más allá del espectro visible, como luz IR, UV y sub-THz. Se mejorará la ergonomía de estos sistemas para facilitar las mediciones en los pacientes, con énfasis en patologías de la piel. Esta línea de investigación será guiada por el personal de Parc Taulí, asegurando mediciones de alta calidad y comodidad para el paciente. La creación de un instrumento específico dará lugar a un sistema patentable. Crearemos una biblioteca polarimétrica de diversas muestras de tejidos humanos obtenidas de biobancos, creando una base de datos única y valiosa para los investigadores. Esta biblioteca será crucial para desarrollar modelos de clasificación de patologías utilizando Inteligencia Artificial. Por otro lado, también realizaremos estudios más básicos, como el análisis de muestras de cerebro ex-vivo con métodos polarimétricos, donde hemos identificado un potencial significativo. En este contexto, no existe un método de referencia para estudiar ciertas estructuras cerebrales como la direccionalidad de fibras, y trabajaremos bajo la guía del patólogo Dr. E. Gonzalez-Arnay. Estos métodos se aplicarán también a estudios en plantas. En colaboración con el Instituto Botánico de Barcelona y el Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias, implementaremos un modelo de reconocimiento automático para la mancha ocre en hojas de almendro, un problema crítico en la agricultura mediterránea. Esta iniciativa presenta un enfoque de sostenibilidad al reducir la necesidad de pesticidas. En resumen, los métodos propuestos tienen un impacto significativo, ofreciendo soluciones biomédicas y botánicas con notables beneficios económicos y sociales. Al desarrollar métodos para detectar enfermedades en etapas tempranas, podemos reducir los costes económicos asociados a los tratamientos y aumentar las tasas de supervivencia, minimizando el impacto físico de los tratamientos. Este proyecto tiene como objetivo ofrecer avances con impactos significativos en la salud humana y la sostenibilidad agríc