Desde la invención del microscopio en el siglo XVII, el uso de tecnologías de imagen ha sido fundamental para el estudio de tejidos biológicos. A lo largo de los siglos, se han desarrollado e implementado nuevas tecnologías de imágenes para mejorar la visualización de los tejidos biológicos y facilitar la comprensión de su estructura a partir de la medición de algunas de sus propiedades físicas. En este contexto, la polarimetría es una interesante técnica óptica no invasiva que se ha utilizado para la mejora de imágenes en diversos campos como la astronomía, la teledetección y la caracterización de materiales. Además, la polarimetría se puede combinar con otras técnicas ópticas para mejorar aún más la visualización de muestras. La polarimetría comprende un grupo de métodos ópticos que se basan en medir la polarización de la luz y cómo esta varía al interactuar con las muestras. En esta tesis, se estudian, se implementan experimentalmente y se aplican por primera vez en el análisis de tejidos biológicos algunos métodos polarimétricos propuestos recientemente en la literatura (así como nuevos) para mejorar la visualización de tejidos animales y vegetales. En el campo de la biomedicina, el potencial de la polarimetría se demuestra en una amplia variedad de estudios. Estos estudios se basan generalmente en dos grupos de técnicas polarimétricas: técnicas denominadas Puertas de Polarización (del inglés “Polarización Gating”) y técnicas basadas en matrices de Mueller. En esta tesis, investigamos la relación entre estos dos grupos de técnicas polarimétricas y proponemos un nuevo método polarimétrico más general que permite el análisis de diferentes configuraciones de “Polarization Gating” a partir de la medida experimental de una única matriz de Mueller. Respecto a los estudios biomédicos basados en la matriz de Mueller, diferentes propiedades polarimétricas (diatenuación, retardo y despolarización) son analizadas a partir de un grupo de observables para obtener información física relacionada con la estructura de los tejidos biológicos y también para mejorar su visualización. En estos estudios, el retardo es analizado en profundidad mediante la descomposición de Lu-Chipman y el cálculo del retardo lineal, el retardo circular y la orientación del eje rápido, entre otros. Por el contrario, el análisis de la despolarización se restringe al cálculo de observables que cuantifican la despolarización global de las muestras y no permiten el estudio de información más específica, como pueden ser posibles anisotropías en ese proceso de despolarización. Por ello, en esta tesis se estudian diferentes observables que describen con más detalle las propiedades de despolarización de la muestra para, posteriormente, ser aplicados para mejorar la visualización de los tejidos animales medidos. En ese sentido, los parámetros denominados Índices de Pureza Polarimétrica (del inglés “Indices of Polarimetric Purity”) se aplican para inspeccionar los tejidos de origen animal. Estos observables de despolarización se utilizan para mejorar la visualización de tejidos, revelando ciertas estructuras ocultas en canales de despolarización estándar, y también para clasificar con mayor eficiencia diferentes tejidos de origen animal. Finalmente, también estudiamos el uso de la polarimetría para el análisis de tejidos de origen vegetal. A diferencia de los tejidos de origen animal, la polarimetría se utiliza mucho menos en el ámbito del análisis de plantas, siendo las técnicas basadas en Mueller muy poco utilizadas. Por este motivo, esta tesis estudia el potencial de la polarimetría de Mueller para el análisis de tejidos de origen vegetal y compara los resultados obtenidos con los obtenidos con algunas técnicas polarimétricas y no polarimétricas de uso común. Como resultado, la polarimetría de Mueller es un método polarimétrico óptimo para la obtención de imágenes no invasivas de tejidos de origen vegetal que, además, puede utilizarse como herramienta complementaria a otras técnicas ópticas no polarimétricas.
Polarimetric methods for the image enhancement in biological applications
van Eeckhout Alsinet, A. (Autor/a). 22 sept 2021
Tesis doctoral