Resumen de Técnicas matemáticas para reconstrucción de imágenes de fluorescencia con aplicaciones en biomedicina
Debido a la fuerte interacción entre la luz y el tejido biológico, las imágenes ópticas in vivo están demostrando un gran potencial para el estudio de las células y la monitorización funcional de los tejidos. Entre las técnicas ópticas no invasivas para imágenes macroscópicas está adquiriendo especial relevancia las técnicas de fluorescencia debido a que los marcadores fluorescentes proporcionan una mayor especificidad que las técnicas basadas en la absorción o el scattering del tejido. El objeto biológico de interés se marca con una molécula fluorescente que se excita mediante una luz que ilumina el tejido desde la superficie mejorando el contraste de la imagen y proporcionando información local del tejido (pH, concentraciones iónicas de sodio y calcio, oxigenación, etc).
En esta tesis, el doctorando ha realizado un estudio del problema directo y del problema inverso en tomografía de fluorescencia. Ha aplicado técnicas de modelización para describir la propagación de luz en los tejidos biológicos, técnicas de simulación numérica para resolver las ecuaciones en derivadas parciales resultantes, y técnicas de resolución de problemas inversos que dan lugar a las imágenes deseadas. En particular, ha aplicado técnicas novedosas de conjunto de nivel (level sets) que permiten la representación implícita de los fluoróforos. Además, estas técnicas suponen una regularización implícita del problema inverso que hay que resolver y estabilizan el proceso de reconstrucción de la imagen. Los resultados del algoritmo que se propone muestran que es posible reconstruir de manera muy precisa la distribución de fluoróforos, así como sus vidas medias, a partir de las intensidades que se recogen en la superficie del tejido.
Estos resultados serán enviados a publicar en breve a la revista Optics Express con un factor de impacto de 3.709 y que ocupa el segundo lugar en su categoría (Optics) del JCR.
