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Quantitative functional optical imaging of the human skin using multi-spectral imaging

Jana Kainerstorfer

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Physik

Betreuer*in

Christoph Hitzenberger

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DOI

10.25365/thesis.11433

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-29448.23241.600063-9

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Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Wechselwirkungen zwischen Licht und Gewebe können mittels Absorption und Streuung beschrieben werden. Basierend auf diesen Parametern können verschiedene Gewebetypen und Analyte unterschieden werden. Besonders interessante Parameter für klinische Untersuchungen von Tumoren sind Blutvolumen und Sauerstoffgehalt im Blut, da sie bei der Angiogenese eine wichtige Rolle spielen. Eine Quantifizierung dieser Parameter kann mit physikalischen Modellen erreicht werden, die Licht – Haut Wechselwirkungen beschreiben. Das in dieser Arbeit verwendete Modell basiert auf der random walk Theorie. Um quantitative Ergebnisse sowie eine klinische Umsetzung zu erreichen, müssen jedoch etliche Hürden überwunden werden. Erstens muss die Topologie des Objektes berücksichtigt werden, sowie deren Einfluss auf die Rekonstruktion physikalischer Parameter. Zweitens muss beachtet werden, dass die Diffusion von Licht im Objekt von dessen Struktur abhängt, weshalb die anatomische Struktur des Objekts bekannt sein muss. Drittens ist es für eine klinische Anwendung entscheidend, die Resultate in Echtzeit zu ermitteln. Für die vorliegende Arbeit werden zwei bildgebende Verfahren verwendet: multi-spektrales Imaging und optische Kohärenztomografie (optical coherence tomography, OCT). Der Kontrast beim multi-spektralen Imaging basiert auf Absorption, der Kontrast bei der OCT auf Streuung von Licht. Blutvolumen und Sauerstoffgehalt können mit multi-spektralen Daten ermittelt werden; OCT liefert strukturelle Information mit Mikrometer-Auflösung. Um die oben genannten Hürden zu überwinden, wurde ein Krümmungskorrektur-Algorithmus entwickelt, der die Topologie des Objektes extrahiert. Ohne diesen Schritt ist die Rekonstruktion der optischen Objekteigenschaften ungenau. Im nächsten Schritt wird die Principal Component Analysis (PCA) zur Bestimmung von Blutvolumen und Sauerstoffgehalt verwendet. Es wird gezeigt, dass PCA Blutvolumen und Sauerstoffgehalt zumindest qualitativ extrahieren kann. Weiters wird anhand von Simulationen und in vivo Daten gezeigt, dass quantitative Resultate mit PCA erzielt werden können, wenn die Struktur des Objekts bekannt ist. Für in vivo Messungen in der Haut wurde zunächst die Epidermisdicke mittels OCT Messung bestimmt; die gemessenen Werte wurden dann bei der PCA berücksichtigt. Mit dieser Kombination konnten Blutvolumen und Sauerstoffgehalt quantitativ in Echtzeit bestimmt werden. Diese Arbeit hat zu vier Publikationen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften geführt, die die Eckpfeiler dieser Dissertation bilden (siehe Kapitel 4, 6, 8 und 9).

Abstract

(Englisch)

Light tissue interactions can be described by the physical principles of absorption and scattering. Based on those parameters, different tissue types and analytes can be distinguished. Extracting blood volume and oxygenation is of particular interest in clinical routines for tumor diagnostics and treatment follow up, since they are parameters of angiogenic processes. The quantification of those analytes in tissue can be done by physical modeling of light tissue interaction. The physical model used here is the random walk theory. However, for quantification and clinical usefulness, one has to account for multiple challenges. First, one must consider the effect of topology of the sample on measured physical parameters. Second, diffusion of light inside the tissue is dependent on the structure of the sample imaged. Thus, the structural conformation has to be taken into account. Third, clinical translation of imaging modalities is often hindered due to the complicated post-processing of data, not providing results in real-time. In this thesis, two imaging modalities are being utilized, where the first one, diffuse multi-spectral imaging, is based on absorption contrast and spectral characteristics and the second one, Optical Coherence Tomography (OCT), is based on scattering changes within the tissue. Multi-spectral imaging can provide spatial distributions of blood volume and blood oxygenation and OCT yields 3D structural images with micrometer resolution. In order to address the challenges mentioned above, a curvature correction algorithm for taking the topology into account was developed. Without taking curvature of the object into account, reconstruction of optical properties is not accurate. The method developed removes this artifact and recovers the underlying data, without the necessity of measuring the object’s shape. The next step was to recover blood volume and oxygenation values in real time. Principal Component Analysis (PCA) on multi spectral images is introduced and it is shown that PCA can extract those parameters in real time, at least qualitatively. In order to convert those qualitative results into quantitative ones, the anatomical structures need to be accounted for. It is shown, in simulation and in vivo data, that blood volume can reliably be reconstructed, regardless of the underlying structure, whereas blood oxygenation is highly dependent on it. For in vivo validation, OCT was used for measuring the epidermal thickness, which was used as prior information for the PCA based reconstruction, using multi spectral data, and quantification of blood volume and oxygenation was achieved in real time. The work described in this thesis led to four journal articles. Those articles build the cornerstone of the thesis and are reproduced in chapters 4, 6, 8, and 9.

Autor*innen

Jana Kainerstorfer

Haupttitel (Englisch)

Quantitative functional optical imaging of the human skin using multi-spectral imaging

Paralleltitel (Deutsch)

Quantitative funktionelle optische Bildgebung an der Haut mit multi-spektralem Imaging

Publikationsjahr

2010

Umfangsangabe

164 S. : Ill.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Claude Boccara ,

Hamid Dehghani

Klassifikationen

33 Physik > 33.18 Optik ,

33 Physik > 33.90 Physik in Beziehung zu anderen Fachgebieten

AC Nummer

AC08406609

Utheses ID

10319

Studienkennzahl

UA | 091 | 411 | |

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